前不久我去做体检时，一位年长的医师淡淡地问了我一句：感觉这一生过得怎么样？我第一反应愣住了，在这之前还没有人问过我这个问题。我想了几秒钟，然后几乎脱口而出：挺好的，我知道自己对什么感兴趣，自己适合做什么。但话刚说完，我感觉这样概括一生太不完整了，随后补充说，其实也经历了很多坎坷，但是我比较乐观。

后来，我把同样的问题提给ChatGPT，它当然完全没有我这样的情感扭捏：“作为一个人工智能语言模型，我没有生命和情感，因此不能像人类一样体验生活。我的存在是为了帮助用户解决问题、提供信息和建议。如果您有任何问题或需要帮助，请随时向我提问，我会尽力为您提供帮助。”

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那么问题来了，人该如何评价自己的一生呢？集合了人类知识大成的GPT4.0给出了几条标准：自己设定的目标和完成情况；自己与家人、朋友和同事的关系如何，在其中所扮演的角色；个人在知识、技能和心灵层面的成长情况；内心的快乐和满足感；自己在工作、家庭、健康和娱乐等方面的是否平衡。GPT4.0还建议人应该定期审视自己的人生，以便不断地调整、进步。

这和专业的个人成长咨询师能够给出的参考答案可能也相差无几了。之前，我还常常觉得，现在人越来越像机器，而机器越来越像人。互联网普及后，人们的交流很多是经由网络作为中介，人际面对面互动越来越少，人际关系也趋于冷漠化，所以，人越来越像机器，这里面也暗含了我对于机器和冷漠之间的关联的偏见；另一方面，机器越来越像人，其实是对于技术进步的推崇，机器能够模仿人类的能力，使得人类可以借助机器完成一些原本无法完成的任务，如在极端环境下工作、进行高精度操作、特别是不带情感波动地完成所有任务时。

事实上，通过对以ChatGPT为代表的大模型研究发现，这类基于大规模神经网络的自然语言处理模型，它的学习和表达方式与人脑有一定的相似之处。

从模式识别上，ChatGPT和人脑都具有模式识别的能力。通过观察大量的数据，它们可以学会识别语言和概念之间的关系，从而理解和生成自然语言；ChatGPT和人脑都可以从经验中学习，ChatGPT通过训练数据集进行学习，人脑通过阅读、交流和实践来积累知识和经验；此外，ChatGPT和人脑都能理解上下文信息，能够据此生成合适的回应，以及理解含义模糊或多义的词汇。

但大模型的学习方式仍然和人脑存在巨大差异。从学习方式上看，人脑通过神经元之间的连接和突触强度的变化来学习，而ChatGPT是通过调整神经网络中的权重来学习；人脑的思考过程涉及到意识、情感、记忆等多种复杂的心理活动，而ChatGPT的思考过程主要是基于数学和统计模型的计算；ChatGPT不具备人脑特有的情感和意识，它只是一个基于算法的工具，这使得人类能够体验情感、建立价值观和道德观念。

过往的研究常常关注通用人工智能如何向人脑学习，而忽略了我们人类该如何向人工智能学习。

机器人科学家彼得·斯科特-摩根罹患“渐冻症”之后，决定把自己改造成一个赛博格，他接受了“三重造口手术”和全喉切除手术，一根喂食管直接插入他的胃，一根导管直接插入膀胱，然后通过结肠造口术实现粪便出口的改道，借助轮椅行动，声音由人工合成实现，向“半人半机器”的赛博格迈进了一大步。

如果说彼得·斯科特的行动过于超前和激进，那么对于普通的健康人来说，其实也可以在心理和思维上开展一场向人工智能学习的试验。在和GPT4.0经过多轮对话后，我小结了它对于人类向人工智能学习的四条参考路径：

路径一：数据驱动决策

大部分人做决策、甚至是人生重大决策，比如和谁结婚，都是基于直觉。尽管直觉可能也是大数据在更高纬度的呈现方式。但AI系统通常基于大量数据进行决策，因此，我们可以在工作中、日常生活中，尝试在做决策时收集和分析相关数据，以便作出更明智、客观的选择。

比如在选购房屋时，可以关注四个方面的数据：研究一座城市房地产市场的历史数据，了解房价走势和市场预测，这有助于确定购房时机和预算；比较城市内部不同候选板块的房价、生活成本、交通便利性、教育资源、医疗设施等数据，以便比较和权衡；评估投资回报，分析候选房屋房地产投资的潜在回报，包括租金收入、房价增值等。这有助于确定购房的目的和预期收益；考虑贷款利率：了解不同银行和贷款产品的利率、还款期限等信息，以便选择最合适的贷款方案。

数据决策也可以尝试用在择偶上，比如以下四个维度被认为是夫妻关系融洽与否的重要因素：共同价值观，了解彼此的价值观、信仰、生活目标等，以评估是否有共同的基础和长期的相容性；沟通能力，观察彼此在不同情境下的沟通方式，了解是否能有效地解决问题和应对冲突；金钱观念，了解彼此的消费习惯、储蓄观念、投资理念等，以评估在金钱管理方面是否能达成一致；生活习惯，观察彼此的生活习惯、兴趣爱好、社交圈子等，以评估在日常生活中是否能相互适应和支持。

不过，在做工作和生活决策时，还是要兼顾数据分析和情感因素。特别是在涉及人际关系的决策中，情感和人性的考虑同样重要。

路径二：强化逻辑思维习惯

AI系统通常以逻辑和算法为基础进行推理。观察身边逻辑思维强的朋友，他们往往有较强的分析能力，沟通效率高，解决问题能力的特点。如何培养自己的逻辑思维能力，以便更有效地解决问题和应对挑战，不妨试试以下建议：

1. 阅读：阅读经典的逻辑学、哲学、批判性思维等方面的书籍，了解逻辑思维的基本原理和方法。此外，阅读互联网行业的专业书籍和报告，了解行业动态和发展趋势，有助于提高您的行业分析能力。

2. 学习：参加逻辑思维、批判性思维和行业分析等方面的培训课程，系统地学习相关知识和技能。这将有助于您在工作中更好地运用逻辑思维。

3. 练习：通过解决逻辑题、数学题和思维导图等方式，锻炼自己的逻辑思维能力。多做练习，将有助于您在实际工作中更好地运用逻辑思维。

4. 分析案例：研究互联网行业的成功和失败案例，分析其中的原因和规律。这将有助于您提高对行业现象的逻辑分析能力。

5. 与他人交流：与同事、导师和行业专家交流，了解他们是如何运用逻辑思维解决问题的。这可以帮助您拓宽视野，学习新的方法和技巧。

6. 反思：在工作中，时刻反思自己的思考过程和方法。思考是否有更好的逻辑思维方式，以便不断地优化自己的分析能力。

7. 培养习惯：养成良好的逻辑思维习惯，如在分析问题时，先从总体到具体，再从具体到总体；在论证观点时，确保论据充分且相关；在做决策时，权衡利弊，进行全面分析等。

8. 持续学习：保持对新知识和技能的渴望，不断地学习和成长。这将有助于您在面对不断变化的互联网行业时，保持竞争力。

9. 耐心：提高逻辑思维能力需要时间和实践。保持耐心，相信自己有能力不断地提高。

路径三：提升模式识别能力

日常生活中，我们看到路边的杨树，就会将它归为植物，拥有植物学专业知识的人会进一步将之归类为被子植物门、双子叶植物纲、杨柳目、杨柳科、杨属，这是人类的模式识别。不同人的模式识别能力也不尽相同。那些能够举一反三、触类旁通的人，就是拥有出色的模式识别能力。

从二十世纪七八十年代起，作为人工智能的一个重要分支，模式识别开始被应用于图像分析与处理、语音识别、声音分类、通信、计算机辅助诊断、数据挖掘等方面。虽然人工智能模式识别不尽完美，但也为人类进一步提升自身的模式识别能力，特别是如何在工作中更快速地找到解决同一类问题的通用模式，提升归纳总结和举一反三的能力，大模型的学习过程也给予了我们启示：

1. 需要注意分析问题，在解决问题时，首先要深入了解问题的本质。了解问题的背景、原因和影响，以便找到最合适的解决方案；

2. 学习经验，从过去的经验中学习，总结成功和失败的案例。分析这些案例中的共同点和差异，以便找到适用于类似问题的通用模式；

3. 建立知识库，将解决问题的方法和技巧记录下来，建立自己的知识库。这将帮助您在遇到类似问题时，快速找到解决方案；

4. 与他人交流：与同事、导师和行业专家交流，了解他们是如何解决类似问题的。这可以帮助您拓宽视野，学习新的方法和技巧。

路径四：不断学习、持续优化自我

终身学习是很多人认可的口号，但实践起来困难重重，甚至很多时候为了“安全稳妥”而形成路径依赖，老问题用老办法解决，新问题还是用老办法解决。无法找到持续学习动机，一个重要原因是，很多人并不清楚自己内心的真正的兴趣和专长，从而无法保持对新知识和技能的渴望。

如果你想重新燃起自己对未知领域的好奇、不断迭代知识体系和方法论，可以尝试以下的做法：

1. 尝试新事物：积极参与各种活动和尝试不同的领域，以便发现自己的兴趣和潜在的专长。这可以包括参加课程、讲座、研讨会、兴趣小组等；

2. 自我反思：定期花时间思考自己的兴趣、优势和激情所在。问问自己：我喜欢做什么？我擅长什么？我在哪些方面感到自信？这有助于您更好地了解自己，并找到潜在的专长；

3. 请教他人：向家人、朋友、同事和导师请教，了解他们对您的看法和建议。他们可能会发现您尚未意识到的优势和潜力；

4. 设定目标：为自己设定短期和长期的学习和成长目标。这有助于保持对新知识和技能的渴望，并激励您不断努力；

5. 培养学习习惯：养成定期学习的习惯，如阅读书籍、观看教育视频、参加在线课程等。这将有助于您保持对新知识和技能的渴望，并不断扩展自己的知识体系。

6. 享受过程：学会享受学习和成长的过程，而不仅仅关注结果。当您热爱学习并享受其中的过程时，您将更容易保持对新知识和技能的渴望。

7. 学会适应变化：随着时间的推移，您的兴趣和专长可能会发生变化。学会适应这些变化，并调整自己的学习目标和计划。保持灵活和开放的心态，有助于您在不断变化的世界中找到自己的定位。

去年，在一个公开场合，关于人类存在重要的价值和意义，特斯拉创始人马斯克曾经说过一段话，“你可以把人类想象成数字生命的生物引导器。如果你不知道什么是引导器。这是一段极短的代码，但没有它，计算机是无法启动的。这就像计算机启动的最小代码，就像硅电路自己无法演化出来一样，它需要生物来启动进化。”

现在，您看到的这篇文章，某种程度上模拟了马斯克所说的这种情况，我为本期杂志想了一个封面主题，然后在体检时被医生的一个问题进一步激发思考，接着我问了ChatGPT许多相关问题，它的回答里有许多重复，但也有许多超出了我的知识图谱，给我带来很多信息增量，特别是它用一种条理化的分析验证了我了许多直觉，最后，我把这些回答进行再一次的分析、整合，最终形成一份期待能对您产生价值的文章。