在AI实战营中，用一套提示词，加少量具有丰富细节的案例，就可以构建出可用的模型。
前文谈到建立操作系统的方法，我总结为「3P框架」：
- Philosophy（理念）——哲理，公理，原理。理念决定系统走向。
- Process（方法）——过程，工序，制度。方法规定系统路径。
- Practice（实践）——行为，技术，工具。实践配置工具技术。
这篇文章使用这个框架来建立认知操作系统。
目的：在思考和实践中发展一套认知体系。构建以模型为核心，以推理为基础的适应性工具箱，应对环境的不确定性。
理念
001 认知就是构建和操作心智模型，学习就是改进模型。
002 模型是大脑对真实世界的映射，是真实世界的缩影，包含真实世界的关键特征。
003 高效认知基于因果推理，而不是数据积累。
004 数据的作用在于滋养和验证模型。
005 模型不重要，重要的是由模型推导出的解释和预测。
006 真实世界是检验模型适应性的唯一场所，唯一标准。
方法
方法就是流程，是具体工序。
我找了很多书，想绘制一个流程图，结果都不满意。散步时突然想起因果关系科学旗手朱迪亚·珀尔(Judea Pearl)，他在《为什么》一书中的有一张图，找出来一看，简直完美。
这是在《为什么》导言中的一张流程图。要想深刻理解，最好自己照着画几遍，理清箭头关系。
作者绘制张图的目的是让机器学会因果推理，这也是我们以模型为核心，思考问题的一个参照框架，特别重要，非常有用。
书中为了简化，将9和4指向1的箭头省略，我这里填上了。
还有一个图中没画出的知识点是：
数据「7」与可验证的蕴涵「4」经过因果模型（推导引擎）后，输出更新后的蕴涵。
有两个术语，一个是「蕴涵」——这是命题逻辑用词，前后两个命题间存在的某一种条件关系叫蕴涵，其形式是「如果...则...」，
例子：「如果温度增高则温度计的水银柱上升」。
另一个术语是「被估量」——解决问题的方法，根据我们掌握的数据类型回答因果问题。
上面提供了一个流程图。实际中做的工作是拆解流程，优化流程，即：
- 理清整个流程
- 识别信息的路径，传播节点
- 优化关键节点（可用TOC约束理论寻找瓶颈节点）
以上是一个总流程，但饭要一口一口吃，系统得一步步完善，可通过四个步骤实施：
建立系统的四个步骤
Step 1：结晶知识模块——创造思想和实践的稳定子配件
Step 2：打造推理引擎——高效的信息获取和处理系统
Step 3：构建认知模型——包括创建，测试，应用，分析模型
Step 4：固化认知模式——间隔重复练习，将关键模型自动化
简记就是模块化，模型化，模式化。这三个概念需重新定义和澄清。
实践
001 为了让其可执行，我们必须将任务分解为以下活动：
- 完成这些活动能让我们可更接近目标
- 每一项活动都消耗可预测的时间和精力
- 每一个步骤都是可操作的
- 执行一项活动只需要很少的努力，对注意力的使用是节俭的
002 目前已经在在知识星球基本完成 Step 1 （结晶知识模块的方法），即用卡片方法来结晶知识模块，形成稳定的，容易移动，方便组合的知识配件。
003 珀尔的因果图是一个好工具，但过于简单，只能作为表达工具。具体推导需要使用传统的因果循环图。也可以参照乐高认真玩的方法，使用三维的，形象的，动手思考的方式来构建模型。这将降低操作难度，让小学生也能掌握基本的因果推理方法。
004 构建模型的过程中如果有教练提供辅助，构建者会更有信心，更有可能创造出满意的认知模型。
005 适合的工具可加速实现目标，一个原则是：
永无止境的探索更好的方法，始终致力于采用更好而不是最新的生产方法和材料。
本文是一个大纲，一个思路框架，需细化和完善，最后出一个系列教程，为认知，为教育提供一个参考。
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