#信息处理

佛瑞德里希4th😷

1周前

（继续随感）人，是这个现实世界里唯一以信息处理为天赋的物种，是唯一以信息处理，以语言，以学习为本物种在自然界生存竞争中核心优势的物种。而人是社会性动物，过着群体生活，在竞争时，是以“群”为单位的。所以人类社群实际上是什么？是一个个小型局域网。由单机组合而成的，通过收集、处理大量与生存相关的信息，通过集中算力来“算”出生存优势的人脑智联网络。在这种网络中，语言既是信息筛选和压缩工具，也是网线。人类个体用语言，把信息从纷繁的信息之海中撷取出来，分享给其他个体，分享给整个局域网，也跨越时空把信息分享给一代又一代子孙。但他们分享的是什么信息？什么信息值得花费所有人类个体的脑子去运算，值得占用语言的带宽，传输到每个人类个体的大脑里？关于族群生存的信息。这庞大的运算网络，百万年来昼夜不息的运算，永远在追寻同一个问题的答案。人类社群永远在问，怎样能让自己生存下去，怎样能让自己发展壮大。伤害链逻辑曾是前一阶段的答案，基于伤害链逻辑发展出的整套文化、政治体系，都是人类社群在匮乏条件下算出的或者说选择的最佳生存策略。产业链逻辑是这一阶段的答案。不同类型社会近几百年的发展差距已经告诉我们，哪种策略能养活更多人口，能避免大规模死亡，能让人类在自己发明创造的新技术加持下，发掘更多资源，创造更多财富，开拓出更广阔的生存空间。人类是信息生物，人类是网络生物，人类个体总是某个信息网络的一部分。这就是人类自己常常忽略的真相。所以，人，为什么喜欢听故事？为什么人总是需要伙伴，需要倾诉，需要交谈？为什么人总会象一台信号不好的手机那样“尝试连接网络”？为什么在连不上网络时，或者“脱离社会支持系统”时，人会象手机即将断网断电一样慌张？为什么和能完全理解你的人交谈时，你会有“网速正常”或者“网速飞快”的爽快感？为什么和表达力、理解力不足的人在一起，你会有“网络卡顿”的郁闷？为什么有些人无法忍受独处？又是为什么，有的人能享受孤独？假如你能用你在网络时代已经获得的生活经验，把人想象成一台需要联网才能运转其功能的电脑或手机，你就会更容易理解人的社会性需求。人喜欢扎堆是因为想要联网。无法忍受独处的人，是需要保持在线才能正常工作的，内部每个软件都是“网络版”，几乎没有“单机版”的手机。能享受孤独的人，则是装载了许多单机版软件，虽然同样需要联网，但不联网也不至于“变砖”的手机。人常常会有“八卦”的渴望，因为一台手机总想通过与其他手机的联网获得更多信息。作为信息生物的人类个体，永远在试图通过联网、连结其他个体来获得更多信息。军队的指挥官会试图收集奔向不同方向的斥堠传回的报告，把源自东南西北的敌情整合为一张较大的地图。在你八卦的时候，大脑也在做同样的事。每个人都在不断收集信息、分享信息，由这样的个体聚合而成的人脑智联网络，是在不断的整合和修正着一幅关于真实世界的巨大地图。并试图在这幅地图中，算出人类最佳生存策略，再把关于“最佳生存策略”的信息打包传送，分享给每一个体。这就是人类真正的，最独特的本能。许多时候，你无法压制，难以理解，让你或喜或悲的，正是这些你作为信息生物，搜集、整合、分享信息的本能，你作为网络生物，永远渴望“联网”、“保持在线”，渴望“网速飞快”的本能。所以你为什么关心人类？你为什么渴望爱情？你为什么无法挣脱对亲人、朋友，对人情关系网的依赖？你为什么很难适应新环境？你为什么很容易上熟人的当？你并不是一个人，你是一个巨大信息网络的一部分。你为什么会陷入信息茧房？因为那不是某一个人为你织出的迷梦，是在你的社交网络里，由你和你最信任最亲近的一小群人共享的局域网版“信息地图”。人可以独立思考，但无法与世隔绝地思考。再聪明的个体，也会困于自己只能获得的信息原料。所以，人只能由不全面的信息，得出有偏差的结论。但人又只能获得不全面的信息，毕竟这世界的信息总量远超人脑的信息处理能力，不论使用哪种工具，不论你是多么聪明的个体，你永远不可能收集这世界的全部数据，进行无疏漏的全面运算。你只能基于不完整的信息，基于在信息压缩过程中流失了许多细节的数据，基于从数据收集者传递到你手中，在传递过程中又掺杂了许多噪音、丢失了许多细节的数据，展开你的估算。展开以“如何行动最有利于我（个体/家庭/族群）生存与发展”为题的，永恒的估算。谁也没有正确答案。因为这个问题的答案，当然永远是流动的，是需要随着条件的变更而修改的。对你个人来说，这个问题暂时的答案，就是你的生活，是以你为核心的“人技结合体”的存在和运行方式。在美国，是一个个读到高中毕业或拥有更高学历的个体，在汽车等现代交通工具、房屋里的各种生活用品、办公室或厂房里的各种生产工具围绕下的，典型的能经济自给、生活自理、生趣自寻的人，不断微调的生存策略。在中国，则是一个个草根牛马在挣扎中反复调整的生存策略。当万千人的答案汇聚于现实，即为历史。

#信息网络 #生存策略 #人类社群 #社会性 #信息处理

佛瑞德里希4th😷

1周前

（随感一则，政治无关）生物人，是社会人的载体。人，是技术的载体。现代人作为“人技结合体”的升级，一方面是技术的升级，另一方面则是人作为载体在承载能力方面的升级。在每个人身上，必须“装”进更多的技术，“装”进更多的知识。事实就是，人类整体的进化，差不多等于个体人类“技术含量”的上升。看，即使同为农民，现代农民在种植过程中要应用的技术、使用的工具，也远比古代农民多得多。渔民、牧民的技术升级同样显而易见。假如你能打开时空之门，从古代抓一些当时的“种田能手”到现代来工作，他们在没有经过培训前，是无法按现代农业的生产方式经营好一个现代农场的。但如果经过培训，其中一部分人也许可以。可以象一颗芯片一样，被从一台电脑整机里拆出来，安装到另一台电脑整机上，顺畅运行。在人类社会由亿万“人技结合体”支撑着的生存机制里，人本身，到底在扮演什么角色？扮演信息处理者的角色。人，在扮演电脑整机中芯片的角色，负责的是最核心的运算工作。也许AI很快能象汽车取代马车一样，取代原本由人类承担的许多运算工作。我知道，有很多人正在担忧，担忧人类会因此失业，担忧技术进步会带来社会问题。但回顾技术发展史，我们能否看到事情的本质？真相是，在技术发展的整个过程里，在“人技结合机”不断演化进步的整个过程里，人类作为核心的地位从未动摇过。技术进步，只是把一些非核心的功能，从原本需要完全承担这些功能的人体，转移到了被人类创造出来的工具上。防止脚部磨损的功能，被从脚板下的老茧转移到了鞋底，又转移到了马蹄、马蹄铁，后来又转到了轮胎上。为灌溉农田取水的方式，从一开始的人体肩挑手提转为了水车，后来又转到了抽水机上。在每一次技术进步面前，人类都在“后退”，从劳作的第一线后退，从完全依靠体能，退向既依靠体能也依靠智能，从“我就是机器”退向“我是机器的操作者”。人类曾用牛马畜力取代了人力。后来又用风力、水力、电力取代了牛马。在人类的整个生产生活体系里，对物理力的需求从未消失，只是换了承载者。并且，在更换承载者之后，整个生产生活体系运行得更为顺畅和高效了。这就是现实。人类的升级之路，既是技术方面的向前、向上之路，也是人类自身在整个生产生活体系中，从基层，从一线，步步后撤，从当牛做马跑腿干活的“劳力者”逐渐转为按按钮、调设备的“劳心者”的演变历程。在这个过程中，系统对人提出的要求，不是强身健体，而是提高智能，不是让人去做机器能做的事，是让人专注于做机器不能做的事。在“人技结合体”的发展过程中，一切不那么本质的功能，一切可剥离的功能，都渐渐被剥离，渐渐改为由机器承载。剩下的功能，无法被剥离的功能，只能由人类承担的工作，因此正浮出水面。这工作是什么？是信息处理。是在海量的、纷繁的信息中提取出有价值有意义的部分，加以利用，产生新的、更有用的信息。但何为“有价值有意义”？这里就不存在脱离人类立场的客观标准了，价值和意义，只能由人类赋予。在整个技术发展史里，从头望到底，我们将看见人类到最终也不可被移除的功能。在整个“人技结合体”的发展历程里，人，最后是价值的判断者，和意义的赋予者。 AI有可能替代人类做许多信息处理工作，但AI永远不会成为人类文明演化故事的主角。从一开始到最终，这故事的主角都是人类，一切都围绕着人类展开。因此，人类，是整个“人技结合体”演化历程的核心锚点。但人类又是如何进行价值判断和意义赋予的呢？人类是在由人类个体聚合组成的社交网络里进行价值判断和意义赋予的。大多数人，总是在是人之所是，非人之所非，并不会刻意坚持与众不同的观点。这并不是因为大多数人都愚昧，而是因为价值判断本身就是个体用来适应社会的工具之一。“他人的想法”是在得出“何种价值更为可取”结论前，不应被忽略不计的相关要素。例如你投资某支股票，通常是因为你认为别人都会买，股价因此会涨。但你要怎样才能知道“他人的想法”呢？通过交流。交流的工具，则是语言。纵观整个人类文明发展史，纵观整个技术发展史，对人类最重要的工具，贯穿始终的最重要的功能，就是语言功能。超强的语言能力，创造、调整语言的能力，也是人类与其他动物相比，最独特的能力。而在语言能力中，核心的核心，则是数理逻辑能力。我想应该不会有人不知道数学是一门语言吧。那么，从“数学是一门语言”的认知里，我们又能找到什么真相呢？真相就是，任何语言都和数学语言一样属于对信息进行筛选、提炼、压缩的工具。回到“人类是信息处理者”这一判断上来，重新审视对人类自身来说最核心，最不可取代，最需要投注资源去发展的能力，我们就会发现，人类最重要的能力，是不论使用自然语言还是使用数学语言，对纷繁信息进行筛选、提炼、压缩的能力。所以，结论是，在“人技结合体”必须继续升级，以不断在未来兑现繁荣预期的繁荣模式中，语言能力，向精炼和准确发展的语言能力，就是最值得家长投入资源，为孩子培养和强化的能力。

#人技结合 #技术发展 #人类核心价值 #语言能力 #信息处理

央视网-新华网

3个月前

新研究揭示大脑注意力切换机制

人们以为自己是在持续、稳定地关注周围世界，但实际上，大脑处理感官信息的方式并非一条“连续流”，而是通过有规律的节奏性跳跃进行关注切换。以色列耶路撒冷希伯来大学最新研究提出，这种名为“注意力采样”的机制，有助于大脑在信息过载情况下高效切换注意焦点。

#注意力采样 #大脑 #信息处理 #耶路撒冷希伯来大学 #认知科学

4个月前

人类学习闭环中的“编码”环节 quanta杂志的这篇文章，讲的是科学家如何通过llm来更好地理解人类大脑的运作机制，用人工神经网络来理解人类的大脑神经网络。我的笔记（只提取了一点🤣）： - 人脑的语言系统和视觉系统，都可以视为一种“特征编码器”（feature encoder），即能够对输入的信息（无论是视觉图像还是语言符号）进行处理并提取出特征。 - 语言系统不是简单地存储单词或句子，而是对语言材料进行编码，将语言输入信息转换成特定的神经表征（neural representations）。 - 就如同视觉系统接收外部世界的光学信号并将之转化为神经信号，从而在大脑中形成视觉特征表征一样，语言系统将单词、句子或概念转换为抽象的、能够在脑内被“解读”和“理解”的编码模式。 - 语言与视觉等认知功能共享类似的神经编码原理，这种认识打开了理解人类智能本质及AI与人脑深层次互动的大门。在我的学习方法论（小能熊版费曼学习法）中，“编码”是学习闭环的关键环节。也就是说，一切输入，必须通过大脑积极主动、深度加工（关键是特征提取，和llm一样），encode为特定的心理表征（概念、模型等心理符号、知识砖块）。这些表征，最好是用logseq、obsidian的砖块笔记，显式展现，结构化呈现，便于巩固、迭代（以及供llm+MCP来打通、调用、思想综合）。结论就是：记录。尽可能多记录，多写笔记。并且，用符合大脑/llm认知原理的方式记笔记（而非随心所欲、经验主义乱记录）🤣

#人类学习 #编码环节 #LLM #大脑运作机制 #人工神经网络 #人脑神经网络 #语言系统 #视觉系统 #特征编码 #信息处理

5个月前

AI 再往后发展进步会让知识花园和稍后再读都变成伪需求当整个世界都是你的资料库你只需要一句话就能获得任何资料也自然不需要知识的花园了你想读的东西越来越多收藏之后也没时间再看也自然不需要收藏了人类处理信息的方式会发生剧变

#AI #知识管理 #信息处理

5个月前

昨天和莱新璐（奇绩投的技术背景创业者）聊，我很感叹他的沟通习惯： 1、我们聊完一直给我发感悟，他处理信息的速度很快； 2、刚我看昨晚又给我发了聊天的总结（用Claude总结）。

#沟通技巧 #信息处理 #创业 #技术背景 #奇绩

偶像派作手

6个月前

我每天差不多8点半到工作室开始处理信息，日复一日的。所以我认识一点，往往是越简短的信息，对市场产生的震动越大。比如：“无意解雇鲍威尔” 再比如“中美贸易战不可持续”。

#信息处理 #市场影响 #鲍威尔 #中美贸易战

东方网-澎湃讯

7个月前

上海发布《涉企侵权信息处理服务包2.0》，澎湃也可受理举...

#上海 #涉企侵权 #信息处理 #服务包2.0 #澎湃

偶像派作手

8个月前

所有的信息都处理完了，要准备录今天的视频播客了。今天其它的就不说了，专门来聊比特币。

#比特币 #播客 #信息处理

偶像派作手

9个月前

不是一个测试，而是今天处理信息时需要的

#信息处理 #关键词