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——一堂融合心理学、易经与哲学的智慧课27岁腾讯首席科学家姚顺雨的逆袭之路,堪称ai时代的人才寓言。
从清华姚班到普林斯顿博士,从openai核心研究员到行业顶尖科学家,他用一年多时间打破传统职业路径的十年定律,而这一切的核心密码,藏在他那篇刷屏的《ai下半场》中——“ai竞争重心从‘解决问题’转向‘定义问题’”
。
这堂特殊的课程,将以姚顺雨的成长故事为蓝本,通过和蔼教授与叶寒、秦易等六位学生的课堂对话,拆解“定义问题”
背后的心理学认知模型、易经变易智慧与哲学思维本质。
我们将看到,当ai已能攻克大部分技术难题,人类真正的核心竞争力如何从“刷题得分”
转向“命题立局”
,而这种能力不仅适用于ai领域,更能重塑每个普通人的成长轨迹。
课堂正文(阳光透过阶梯教室的落地窗,洒在摆满书籍的讲台上。
和蔼教授端坐在中间,叶寒、秦易、许黑、蒋尘、周游、吴劫六位学生围坐成半圆,桌上摊着《ai下半场》的打印稿,眼神里满是好奇)和蔼教授:同学们早上好!
今天咱们不谈枯燥的理论,从一个“颠覆常识”
的故事开始——27岁的腾讯首席科学家,大家觉得可能吗?秦易率先举手:教授,这也太不可思议了吧!
我表哥博士毕业进国企,熬了八年才评上高级工程师,首席科学家这种级别的职位,不得是头发花白的行业泰斗?许黑摸了摸下巴:我之前看过姚顺雨的报道,他从博士毕业到入职openai,再到成为首席科学家,全程才一年多。
这速度简直像开了挂,不会是媒体夸张吧?和蔼教授笑着摇头:不是夸张,而是时代变了。
就像《ai下半场》里说的,当ai已经能解决大部分技术问题,游戏规则就彻底改写了。
叶寒,你平时做ai相关的课题,有没有发现现在的研究和几年前不一样了?叶寒推了推眼镜:确实有感觉!
前几年大家都在拼模型性能,论文标题全是“在xx测试中超越ta”
,就像考试比谁分数高。
但现在很多顶会论文,开始关注“该让ai解决什么问题”
,比如怎么让ai适应现实中的连续任务,而不是孤立的测试题。
和蔼教授:说得非常好!
这就是姚顺雨提出的核心转折——ai从“每道题从头学”
到“掌握通用方法”
。
这背后藏着一个重要的心理学原理,谁能说说?蒋尘举手:教授,是不是认知模型里的“信息处理升级”
?就像我们学数学,一开始死记硬背题型,后来掌握了解题逻辑,就能举一反三。
ai的预训练不就是让它形成了这种“通用认知”
吗?和蔼教授赞许点头:蒋尘说得很到位!
心理学中的认知模型认为,人类的高级思维不是简单的信息叠加,而是形成了系统性的处理框架。
ai的上半场,就像处于“具体运算阶段”
的孩子,只能应对特定任务;下半场则进入“形式运算阶段”
,具备了抽象思维和通用推理能力。
姚顺雨的厉害之处,不在于让ai的“分数”
更高,而在于发现了ai认知升级后,真正的稀缺性是什么。
周游疑惑地问:那这种稀缺性就是“定义问题”
?可“解决问题”
不是更实在吗?就像考试,能算出答案才是硬本事,纠结“出什么题”
有意义吗?和蔼教授:问得好!
咱们先看个例子——姚顺雨在普林斯顿提出的“思维树”
方法。
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