AI大模型,让认知操作系统

简介: AI大模型,让认知操作系统

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:

  1. 理清整个流程
  2. 识别信息的路径,传播节点
  3. 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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厉害的人都建立了自己的操作系统

书单:如何由易到难培养抽象思维


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