#想象力

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1个月前
言出法随:当想象力拥有了躯壳 —— AI 时代,Imagination is all you use 我一个做 AI 硬件设计的朋友告诉我,现在做产品设计,第一步不是画草图,而是喂给 AI 一段简报。一个下午,系统能吐出数百个概念渲染图,从造型到材质,几乎囊括所有已知风格。 但他们真正的瓶颈,不是挑选,而是没有人能说出,那个独一无二的“为什么”或者“应该是什么样”。 Taste(品味)让我们知道如何从海量生成物里,挑出那个最有质感、最恰到好处的版本。 Purpose(目的)则像一枚指南针,在你动笔前就确定了方向。 但当智能无限,我们发现自己还缺一个身份:咒语的缔造者。 在 AI 时代,所有执行都将趋近于零耗费,而真正稀缺的,则是那些能用言语启动一个新世界的“言灵”——言出法随的想象力。 这不再是一个“做出来”的时代,而是“说出来”的时代。 过去的创作,从灵感到草图,再到成品,每一步都是一次次的能量消耗。现在,这个消耗被压低到只剩电费。但问题也随之浮现:你想象力里的那个念头,那个既抽象又私人的画面,如何才能被 AI 精确捕捉? AI 是一个强大的具象化引擎,它能把言语转化为图像、声音和代码。它把想象力这个原本没有实体的东西,赋予了血肉。但整个过程的起点,那句“咒语”,必须由人类来提供。而这句咒语,并非简单地描述“要什么”,而是去定义“一个尚不存在的世界”。 例如,你可以让 AI 生成一个“天空之城”。 AI 会怎么做?它会从宫崎骏、游戏《生化奇兵》或所有它训练过的素材中,提炼出所有天空之城的特征,然后给你一个完美的、但早已被构思过的版本。这只是对已有世界的重组。 真正有想象力的言灵,是这样的: 我想要一座城市,那里的建筑不是由砖石构成,而是由被凝固的声波建成。 或者: 为我设计一间屋子,它没有墙壁,但能让人感到绝对的安全。 这些指令,是在挑战 AI 训练集里所有已知的物理和情感逻辑。AI 无法直接从数据中找到“声波建筑”或“无墙的安全感”的具象案例,它只能从你所提供的概念出发,通过对光影、材质、空间感的重组,去尝试捕捉你的意图。 这个过程,就像是让一个没有灵魂的雕刻师,去根据你对“灵魂”的描述,雕刻出它的模样。 这也是为什么 AI 的输出经常带着一种微妙的“不舒服”。它完美地执行了指令,却遗漏了那个藏在指令背后的、独属于你的微观情感。想象力,不仅是创造出不存在之物,更是在给它加入那个“不完美”的灵魂。 想像一下:让一个 AI 绘图工具,生成一幅名为“寂静”的画。但要求它“在寂静中必须有声音,而且不能是任何已知的声音”。 它可能会给你一张雪地或深夜的图。但你心里的那个声音,可能是雪落下的微响,也可能是午夜时分远方灯塔的嗡鸣。而这正是你的想象力在发挥作用: 你不是在被动筛选,而是在主动校准 AI 的“世界观”,让它的输出越来越接近你脑海中那个独一无二的宇宙。 AI 时代的想象力,其价值不是“从零到一”,而是“从无到有”。它不是让你创造一个完全没有前例的东西,而是让你能通过一句话,几个词,将你脑海中那个私人宇宙的结构,投影到现实世界里。 它不再是你独自的脑力激荡。想像力成为了你的言灵,你的咒语,你的无限杠杆。而你唯一需要做的,就是想像出那句正确的、能打开新世界的密语。 你端坐在电脑前,光标还在屏幕上闪烁,它不再是画布,而是新世界的入口。而你,就是那个新世界的立法立言者。 当言语不再是描述,而是创造本身,你所定义的想像,就是你的未来。
orange.ai
1个月前
关于人类最后的护城河,我找到了一个答案:故事。 这是,读完《温暖的科技》后,我得到的一个感悟。 书中提供了一个关键视角:人类意识的诞生,其分割线就是我们开始通过故事来理解世界。 我们将混乱的经历加工成有因果的叙事,以此来处理时间维度、预测未来。可以说,构建故事的能力,是人类区别于其他物种的第一个核心优势。 书中一个更核心的推论是:意识本身,就是将庞杂的无意识信息,转化为“故事”的机制。 这个模型非常清晰:大脑的无意识区域(由直觉、情感、欲望驱动)是真正的决策者。而我们能感知的意识,则扮演着新闻发言人的角色,它的任务是将无意识的决定合理化、故事化,然后输出。 这个机制解释了知行不一的根本原因——最终的行动指令,需要得到无意识的批准。 你忍不住刷抖音的背后,竟然是AGI都无法企及的人性。 故事是意识的起点,之后故事升华为一种更高级的智能:共情。 当一个人学习和归类的故事足够多,便获得了设身处地理解他人的能力。 共情是想象力的源泉,也是信任的基石。 这让我意识到 AI 难以跨越的边界在哪里。 AI 可以处理知识,但它没有一个需要被“故事化”的、混乱的无意识内核。 因此,它也无法真正拥有由故事层层递进所产生的、深刻的共情与信赖。 人类最坚固的护城河,并非我们处理信息的能力,而是我们作为天生“故事讲述者”的本质。 正如爱因斯坦所说: 想象力比知识更重要,因为知识是有限的,而想象力概括着世界上的一切。
我个人认为,计算机科学什么时候开始学都行,更多是个人兴趣驱动与脚踏实地地求索。为什么在“不恰当的时机”“学计算机”会留下“只会做题”“缺乏想象力”的印象?我觉得这是教育与评价体系的责任。 中国普遍的计算机教育,尤在本科以前,是极其竞赛导向的;倒不如直接说,本科以前只有信息学竞赛的参与者在学习计算机。这种竞赛导向衍生而来的对“算法”的标签化,之后也依然泛滥;如果说算法岗人人艳羡的经济逻辑是稀缺性带来的高薪,另一个切面上则是算法竞赛作用而来的精英倾向。“鄙视链”的阴影斑驳,却又心照不宣而清晰可见。 这个环境里要做计算机教育,竞赛基本是唯一发泄精力的目标,算法题与激烈角逐无从避免。不过,算法竞赛形成的能力并不一定能移植到工程能力上:算法竞赛本身追求逼近理论的极限,工程则更青睐稳定与可拓展、可复用等指标。诚如先前戏言,“性能极致的代码只是上古神话时代的传说,大量可堪一用的代码才是决胜之道!” 这里限于篇幅不作证明,仅取简单用例进行说明:线段树是参加算法竞赛的基础,然而《算法导论》正文亦难觅其踪迹;红黑树普遍到C++标准库直接提供了支持,我以前身边的同学不见得会比线段树更熟悉。我无从评判竞赛圈的风气,因为我不甚熟悉;不过与我们对高考、考研的分析类似,只要存在某一评价标准、某一赛道,就难免发明创造出一个知识体系,如果从此出发,对计算机科学的元认知就大相径庭了。 这样看,小时候“不适合学计算机”,不是计算机科学本身的性质,而是中国就没有为计算机教育提供一个普适的方案。这种落后处处可见,比如数学教育中对先进计算工具的排斥,比如直到疫情前都还甚嚣尘上的对互联网的偏见。对个人而言的解决方案也十分简单却难以做到:只要不在这个框架下思考问题,自然不会面临这个框架带来的问题。 计算机科学的自学流一直是显学,本来也没有要求知识一定要从哪里取得;如《儒林外史》所言,“资格困人,贤豪同叹”:各种“资格”是做题家的掌上明珠,却也是有志者的绊脚石。告别了各种各样稀奇古怪的人为设限,那么自然会海阔天空。 做一只在计算机科学中自由飞翔的小鸟,不也是很好的吗?