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周報每周五發(fā)布，包括：3個我的想法、2個來自別處的啟發(fā)、1個留給你思考討論的問題。主題涵蓋AI、腦科學(xué)、心理、創(chuàng)業(yè)。一般是這樣，偶爾，某期周報里是別的東西。

周報力求簡短，保證你在5分鐘內(nèi)讀完。

以下是本期內(nèi)容，我說的都是錯的：

三個想法 想法1：AI時代，"播客式學(xué)習(xí)"將是一種重要的學(xué)習(xí)方式

你可能有過這樣的體驗：一本書看了幾遍都看不懂，但如果有機(jī)會聽作者（或其他人）做關(guān)于這本書的講座，一場聽下來，你多半能懂一些，如果還能重復(fù)聽，往往最后能懂個七七八八。

楊振寧把這種學(xué)習(xí)方法稱之為“滲透式學(xué)習(xí)法“。

不止聽現(xiàn)場講座如此，聽音頻往往能達(dá)到同樣的效果，前提是這個音頻也必須是講座的錄音，而非對書本內(nèi)容的朗讀。

更有趣的是，聽音頻一般不太累，你還有余力干點其他事——散步、做家務(wù)，甚至開車。

why？

有以下幾個原因——

信息密度不同：書面文字信息密度高，需要全神貫注；音頻信息密度要低得多，這給了大腦更多整合時間。

插一句，很多真正的做筆記的高手都知道，除非是參加考試，否則讀書筆記最重要的作用不是事后用來復(fù)習(xí)，而是做筆記的這段時間里你終止了高密度的信息輸入，并用書寫的方式給了大腦反思和整合的機(jī)會。

音頻學(xué)習(xí)是一種更“具身”的認(rèn)知過程：聲音的韻律、停頓會激活與動作相關(guān)的腦區(qū)，包括前運動皮層。fMRI研究顯示聽音頻時大腦會產(chǎn)生"更多的整體皮層激活"。簡言之，聽音頻能創(chuàng)造更多維的體驗，而這些體驗要么本身就是一種理解，要么能幫助你理解。

講座音頻的目的本就是為了讓你懂：很多作者在寫書時沒有能力用“跟讀者對話的方式”方式寫作，甚至完全沒有這方面的意識，總而言之，他寫書的目的并不是為了讓你懂，

但當(dāng)作者在做講座，或者進(jìn)行面對面交流時，無論他多么不善表達(dá)、敷衍或者木訥，他都懷有讓你懂的動機(jī)。這種動機(jī)差異會直接影響表達(dá)方式，使其帶著交流感、對象感，進(jìn)而幫助你理解。

基于上述3個原因，你可以得出一個結(jié)論：聽音頻學(xué)習(xí)，是一種有用的學(xué)習(xí)方法，而聽播客則是比聽其他音頻更有用。

為啥是播客？因為播客正好是一種有對象感、交流感的音頻。雖然博客中的兩個或者多個對談?wù)卟]把你當(dāng)交流對象，但是你的鏡像神經(jīng)元會讓你自動帶入，仿佛參與其中。

這正是Google的NotebookLM如此受歡迎的腦科學(xué)原理，盡管它的開發(fā)團(tuán)隊未必一開始就明白這些，而多半是憑著直覺選擇了這樣的產(chǎn)品形態(tài)。

用播客來學(xué)習(xí)在過去只是聊勝于無的補(bǔ)充，因為你要學(xué)習(xí)的大部分資料并沒有哪個播客會聊，但在AI時代，播客的制作成本大幅降低，用戶可以高度自定制，播客式學(xué)習(xí)將成為一種重要方式。

想法2：你要常常提醒自己，AI是服務(wù)而非工具。

這里先嘗試給服務(wù)下個定義，那就是：你需要完成一件事，但你選擇自己不做而讓別人來做，這個“別人”為你做事的過程和結(jié)果就是服務(wù)。

即，服務(wù) = “別人” + ”為你做的事情“

注意，此處有一個“別人”。

如果你同意這個定義，并且也同意我們曾經(jīng)反復(fù)說過的使用AI的基本方法是：“把AI當(dāng)人”。

那么你自然可以得出結(jié)論，AI是一種服務(wù)。

是的，你當(dāng)然也可以反駁說：把AI稱為工具也沒啥問題，畢竟工具也可以提供服務(wù)。

首先，工具提供的服務(wù)和人提供的服務(wù)是不一樣的，其次，這里不是要激發(fā)你的二元對立思維，而是提醒你：鑒于大多數(shù)人在大多數(shù)時候還是習(xí)慣性的、不自覺的把AI看做是工具，因此常常提醒自己“AI是一種由'人'提供的服務(wù)”將對你很有價值。

想法3：羅振宇的價值被嚴(yán)重低估了。

如果僅僅從公司營收看，羅振宇的"得到"顯然不算大廠。

但我認(rèn)為羅振宇的價值被嚴(yán)重低估了。

除了給世界輸出了一堆金句和各種“原創(chuàng)概念”外，他向這個世界輸出了兩個非常重要的東西。

一個是：穩(wěn)定的頻率。持續(xù)的、固定的做一件事，一錘子一錘子往這個世界灌注能量；

另一個是：大跨度的時間。在10年、50年、100年這樣的跨度上去思考和行動，所謂發(fā)宏愿，豎大旗，跟時間做朋友。

我認(rèn)為這是兩個極重要的做事的門道。

到了AI時代，羅振宇的得到要么會飛得更高，要么會被干掉。因為AI本質(zhì)上就是在做知識服務(wù)，這對得到既可以是直接的沖擊，也可以是巨大的加持。

不過目前看，得到往上再發(fā)展一波的概率不小——至少Get筆記確實不錯，幾乎是我認(rèn)為的國內(nèi)目前最好的AI應(yīng)用產(chǎn)品，雖然最近感覺它的模型效果下滑的厲害。

*注意，本條不構(gòu)成對得到任何產(chǎn)品、訂閱服務(wù)的推薦，也沒有任何利益相關(guān)。

兩個收獲 收獲1：

能完成復(fù)雜任務(wù)的智能體必定已經(jīng)蘊(yùn)含了一個世界模型。 by Jonathan Richens@Google DeepMind,《General agents need world models》

—— 這是一篇剛發(fā)表的論文，這里的復(fù)雜任務(wù)是指至少需要兩步以上才能完成的任務(wù)。這里的世界模型準(zhǔn)確講是指“至少對世界的某一個部分（不是全部）有準(zhǔn)確理解”的AI模型。關(guān)于世界模型還可以同時參考閱讀。

收獲2：

極端太有誘惑力了，它的確定性、以及確定性帶來的自信，它的簡單，以及簡單帶來的省心，它的易辨識，以及因辨識度所迅速集結(jié)的情感群體，真的是太有誘惑力了。從此不用在不同的觀念之間顛沛流離，不用根據(jù)路況不斷調(diào)整方向，不用經(jīng)受自我懷疑的折磨… by 劉瑜

—— 這是劉瑜被引用的較多的一段話，很值得一讀和用來自查自省。但要注意，這段話的邏輯實際上是有缺失的，需要加上原始采訪稿中劉瑜接下來說的另一番話才會比較完備。我初次僅看到這段話時，以至于對劉瑜的學(xué)水平產(chǎn)生了懷疑，直到看到完整版。

極端如此有誘惑力是因為背后有大腦的生理原理作支持，是進(jìn)化的結(jié)果，因此，要解決極端帶來的問題，幾乎不能靠客觀、理性，而是需要跳出當(dāng)前維度，在其之上的尋找、建立結(jié)構(gòu)。

一個靈魂拷問

你是更喜歡把文字變成播客，這樣信息密度更低更容易懂，還是喜歡把播客轉(zhuǎn)成文字，這樣信息密度更高更省時間？點擊右下角氣泡按鈕，發(fā)表你的喜歡。

PS. 最后，照例補(bǔ)一句：我說的都是錯的。

歡迎在評論區(qū)發(fā)表你的觀點和洞察，但注意，所有在評論區(qū)留言“標(biāo)題黨”的人會被永久拉黑，MindCode致力于保持小眾，如果一個標(biāo)題讓你驚詫，只有一個原因，那就是：我真誠地認(rèn)為世界從某個角度看，跟你想象的不一樣。而這是MindCode始終致力于帶給你的價值。

文兄是誰？

科技領(lǐng)域連續(xù)創(chuàng)業(yè)者（目前在AI+心理領(lǐng)域），中美3家AI公司的GPT戰(zhàn)略顧問，原阿里巴巴早期移動端核心產(chǎn)品負(fù)責(zé)人，CEO心智與戰(zhàn)略教練。未來一段時間，也許你關(guān)注的某些重要的AI產(chǎn)品，或某些備受關(guān)注的項目融資，背后就有他身影。

MindCode是什么？
一個剛剛決定寫點好東西的、很小眾的公眾號。日常發(fā)短篇，偶爾有深度長文。關(guān)注：AI、腦科學(xué)、心理學(xué)、創(chuàng)業(yè)等。由于在幾個關(guān)聯(lián)領(lǐng)域都有很深入思考，關(guān)注者中不乏頂級牛人，比如xxx和xx。

AI時代，讀他人之未讀對你很重要。關(guān)注并發(fā)送“1”可加討論小群，還可參加“讀完周報再來聊聊”的閉門交流會。