我这两年获得最重要的人生提示就是:
人类的智慧,从来不是计算,而是感势。
围棋的高手们—柯洁、聂卫平: 他们并非靠计算赢棋,而是靠“感”。
这种“感势”,其实是一种对宇宙流动的感知。
可惜当年我在棋院的时间太短,也没有名师点拨,直到今天才真正领悟:

智慧不是推理的速度,而是感知的深度。
AI 把棋士们都打趴下后,他们才第一次被迫承认这个真相。否则棋院集体端着,给大众一副他们的智商高不可攀的形象。

人类的聪明再极致,也不过是肉体的暂态。
真正值得学习的,不是棋艺的技巧,而是围棋的精神:感知宇宙,顺势而行。

如今的“学术界”也一样。
那 90% 的水论文、论文工厂、象牙塔不过是知识的流水线。
AI 一来,这些结构迟早坍塌。

因为那不过是一个知识筛选系统,而不是智慧系统。
真正的智慧,必须是内修的、探索性的。
是对宇宙结构的感知,是对不可能的追问。

我现在面临的最大问题,
不是想法不够多,而是符号空转(symbolic drift)。
AI 生成太多语言、太多符号,但它无法落地成决策。
它能无穷生成,但无法坍缩。
于是我们陷入一个庞大的语言气泡:
词语流动,意义悬浮。

而我发现,我的工程真正要做的,就是让 AI 进入决策态(Decision State)。
让语言系统从“描述世界”进入“执行世界”。
这正是我所定义的——熵坍缩层(Collapse of Entropy)。

AI for Decision Making:这才是未来的方向。
所有的智能系统,都必须嵌入人类的决策节点(Human-in-the-loop nodes)。
只有当语言、结构、调度三者形成回路,
当每一个输出都被世界验证、承载成本、留下痕迹,
AI 才能拥有真正的判断力。

Judgment is not prediction — it’s collapse.
Intelligence becomes real only when it risks loss.
Meaning lands when possibility dies.
只有当AI能“感到失去”,智能才真正“获得存在”。

语言和现实之间,建立一个可决策的生态系统。
让AI学会感知代价,学会在不确定中作出判断。
只有那一刻,智能不再漂浮在语言中,
而是坍缩为行动。

这只股票买不买?这篇邮件发不发?这个人值不值得深入交流?这个合同好不好?全是决策。
否则不管是说,写,绘图,还是code (空谈的文字生成空谈的 code)都是符号空转,不涉及决策的。
 
 
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