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日常闲聊 495 0 前天 10:47

ai囊括了世界上公开的所有资源,通过提问我们就能获取答案。

而由于我们的局限性,我们提的问题总是自己认知范围内的,得到的答案自然也是被问题限定的。

假设有一个问题在当前的思考体系下要解决是非常困难的。而如果你认知到了一个你当前不知道的但是此前一直存在的体系或框架,这个问题只是新体系整体中是微不足道的,甚至常识性的或只是一小步骤,可以很轻松解决。

那么我们如何认识到 “不知道自己不知道” 的知识呢?

当然了,我也把这个问题丢给AI过

当然我们下一个问题是

如何平衡知与行:当你真的知道很多问题的解决思路,或知道有某种工具可以解决。但是从来没用真正实践过或真正使用过这个工具。
那么这些知识是否算人的能力和成果。

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三两二锅头下肚,你就什么都明白了~~~
AI涵盖了世界上所有公开的资源,通过提问我们就能得到答案。
从边界往外拼。
用已知定义未知。
就宽了。
看标题,本来以为是个很空洞无物的问题,没想到实际上正文描述的情况我深有体会。

上高中的时候,被和差化积、积化和差公式折磨得够呛。后来学了虚指数,才发现原来那么多条公式其实都能从欧拉公式推导出来。

大学学傅里叶变换时,怎么都想不明白,为什么那么一积分,信号就从时域变到频域了呢?后来了解到,从线性代数的观点看,傅里叶变换无非就是改变了函数的基。

没有AI的时候,想接触到这种“更高一级的知识”确实挺难的。但有了AI之后,我感觉就轻松多了。但凡还没拿到某一领域的博士学位,那就默认自己现在知道的都是某一“更高级知识”或者更普适理论的特殊情况就行了。

唯一的问题是,当向AI提问“请给出XX理论更一般的结论/解释”之后,那个更高级的理论能不能看懂 (
实践。要是看电影,那就看一千部;要是看书,那就看五百本;要是听音乐,那就听两千张专辑。
“不知道自己不知道”
认识些什么,阅读
试着去做,实践
归纳总结,经验
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