Vol.0140：你并不是缺少创意，你只是缺少快速试错的能力

又是新的一周了，喜马拉雅等级更新了。创作活跃拉满（一天一更）第一次升上5级了，非常开心。还有三周就可以回去了。再次非常开心。今天上班几乎摸了一天鱼，主要就逛了一下社区刷了下帖子，看了一些快刀广播站的文稿。下面讲讲今天记的笔记吧。一、有意瞄准，无意击发“有意瞄准”就是说，要保持战略定力，对AI技术的进展要始终保持高度敏感；而“无意击发”指的是要有破局的可能，在AI落地时，要保持心态的平和和专注，就像练肌肉记忆那样，心态和行动合一。与先瞄准再开枪有点类似，先了解，等有一点储备之后，就可以开枪了。二、新概念“硅光芯片”传统的芯片是靠电信号来传输数据，电流在电路里跑，难免会有信号损耗，还会发热，功耗也比较高。而硅光芯片的不同之处在于，它用光信号代替电信号来传输数据，光的速度更快，而且几乎没有损耗，能耗也更低。这就好比高速公路上的车流量一下子翻了好几倍，而且不会因为堵车导致效率下降。对于数据中心来说，这项技术能让GPU之间的数据交换更快，减少计算延迟，同时降低功耗，节省大量电费。黄仁勋的意思很明确，未来AI计算的发展，光传输会成为主流，硅光芯片是关键一步。第一次听说“硅光芯片”，GPU之间得通信也要从电信号变为光信号了，这个世界发展太快了，我又涨见识了！三、脑机接口的训练方式与难点目前的脑机接口技术，主要依赖个体训练，也就是说，每个用户都需要进行一系列专门的适应训练，让设备学会怎么去读取和理解他们的大脑信号。以刚才提到的戈勒姆为例，他在植入脑机接口后，仍然需要完成一系列的任务，由研究人员对数据进行标记和训练。举个例子，研究人员会让他盯着屏幕上的鼠标光标，然后在脑海中想象光标向左移动。此时，脑机接口设备会实时记录他的大脑活动，并将这些神经信号进行分析和标记。类似的训练还包括想象自己握紧拳头，即使瘫痪的患者无法真的动手，但科学家们发现，当他们试图这样做时，大脑中对应的神经元依然会被激活。这些信号，正是脑机接口需要解码和学习的关键数据。又是一个涨知识的信息，我真没想到，现在的脑机接口数据的收集和训练还这么原始，不过，不难想到的是大脑信号数据来源也有限。脑机接口的当前阶段就像是在“神经网络”的早期阶段，还有很长的路要走。等后面有足够多的数据了，就能像现在预训练大语言模型一样，训练脑机接口了。如果能建立大脑的“基础模型”，未来新用户接入设备时，就不需要像现在这样从零开始训练，而是可以直接让设备精准解读他们的意图。不过，大家可能已经听出来了，这件事的难度在哪儿。大语言模型可以通过网络上的海量数据进行训练，但大脑基础模型的训练需要真实的大脑神经数据。而目前，这类数据只能通过植入式设备获取，数据来源有限，这也是当前脑机接口技术面临的最大挑战之一。四、机器人的四种不同角色文章中，将帮人类干活的机器人分为了四种不同角色。这个定义涵盖得非常广的，可以了解一下。现在的实体机器人，我就比较希望贴身助理能快点做出来。以后我们老了就靠机器人给养老了。这个图其实不难理解，它是从两个维度来划分的。横轴是看这个技术到底是“数字存在”还是“物理存在”。比如豆包、元宝这种语音助手类的，就是纯数字存在；而像宇树在春晚秀肌肉的那种机器人，就是有形有体的物理存在。纵轴则是看它是帮人“动脑子”还是“动手干活”。这么一组合，就分出了四种不同的角色：顾问、管家、指挥官，还有贴身助理。五、你并不是缺少创意，你只是缺少快速试错的能力。现在有了AI之后，做软件产品的试错成本下降百分之九十 。做的不够好，直接重新来就行了。成本小了很多很多了。很多以前做不了的事情，现在都能做了！“你并不是缺少创意，你只是缺少快速试错的能力。”很多人说自己写不出东西、画不好图，其实不是因为没有想法，而是因为没有时间去试十遍、二十遍。而AI可以变成你的“无限草稿机”。我们要做的，不是跟AI比创意，而是让AI帮我们更快地试出好的创意。以后你想做一本小红书笔记、想发个公众号文章、想做个营销文案，你不需要先“灵感来了”，你只需要一句话：“给我10个思路，帮我选出其中最有用的。”所以，不要再说自己“没创意了”。只要你愿意组合、愿意试，AI就可以成为你灵感的助推器。好了，今天就说到这，明天见，朋友们！感谢你陪伴到这里！祝你天天开心！