Ai 既然可以学习文本资料,为什么没有阅读 app 做一个伴读 Ai,学习你书架上的所有图书,如果有个书本上的知识点你一时想不起来是什么,你问它,它不光能告诉你知识点是什么,还能告诉你在哪一章节哪一页,甚至还能基于你书架里的内容给你画知识图谱,告诉你 A 概念和另一本书的 B 概念有什么联系。这岂不是文字工作者的利器?还做什么读书笔记、卡片笔记?Ai 才是你真正的第二大脑。人类做笔记是为了记忆,是为了以后拿出来用,现在人类记不住的东西 Ai 都能记住,还要笔记干什么?把语料喂给 Ai 就完事了!
学习了一下 Azure OpenAI API 的文档,直接用 Shortcuts 搭了一个 AI 打标签的指令。感受到了学习就是一个积少成多 + 触类旁通的过程。这 3 个小时下来,不光入门了 Azure OpenAI API 的调取(还有很多功能没看懂,但是已经能用了),还学会了 Shortcuts 的词典和列表两个组件(顺便加深了对 json 的印象)。
用 OpenCat 搭配 Shortcuts 实现了一个自动给笔记打标签的功能。对于知识管理来说,记录是开始,整理是过程,检索使用是最终目的。为了便于检索,人类创造了很多 metadata,什么时间戳、标签、文件夹,层层嵌套用于归类整理,而填写 metadata 的压力甚至被部分前置到输入端,给用户增加了许多负担,实在是本末倒置。人类发明计算机目的之一是信息检索。在 1945 年,科学家们就已经因为信息太多,不便检索感到苦恼。在当时,一个理想的信息检索机,应该拥有相当于一座图书馆的知识,在你输入问题后,能输出书籍资料的相关段落,并告知你每一条的出处。这一理想的最佳实现形式就是 AI。AI 就是视力可及范围内的知识管理的最终解决方案。
人类与信息斗争的主线,就是降低信息产生的门槛,同时提高信息检索的效率。但是低生产门槛和提高检索效率本身就有矛盾。低门槛必然导致信息总量变高,进而导致检索效率变低。过去信息产业的每一次进步,本质上都是同时实现了这两点。AI 毫无疑问也具备这样的能力。
回顾历史,一个新观念的诞生到成为社会主流,往往需要一两带人的时间。因为旧观念的既得利益者没有足够的动力支持新观念,只能等到这一代人都消失了,旧观念才会真正消失,新观念才会占据主流。
我现在觉得 Apple 是有点在针对我的。在传出有 15 寸 air 的时候,我就想攒钱买一台。我对 15 寸 air 抱有美妙的幻想:更好的续航(机身都变大了,电池没理由不变大吧?)、更好的散热、最好再来个 pro 芯片(机内空间变大了,加个小风扇没问题吧?),然后 Apple 就干脆来了一个科技以换壳为本,真是什么都不改,就换了个大屏幕。厨子,真有你的!我对什么芯片性能、HDR 高帧率屏幕都没有什么兴趣,就想要一台大屏轻薄本。下一代 15 寸 air 升级一下 OK?
来北京两年第一个约会对象。聊完以后,有些困惑,恍惚之间不太清楚自己究竟在追求什么。我的生活一直非常拧巴,过去几年的经历,让我处在一个高度紧张的状态。现在我要让自己松弛下来。在工作中松弛下来,在生活里也松弛下来。