这个时代的试错成本比较高，因此大多数人都倾向于人云亦云、随波逐流。但是大多数人对于长期未来是不可能有准确判断的！对于广大年轻人来说，他们唯一拥有的就是时间和精力，大胆试错的成本还是比较低的。

我当年选择从大学退学时，已经厌倦了一步都不能出错的人生。我活得像个机器，像个行尸走肉。如果不退学，我可能会进入汽车行业，但那会让我更加远离机器人相关的技术，真正变成一颗螺丝钉。(现在很多学生都抑郁了，他们跟我当初的状态很像)

大家都说没有大学文凭将来无法在社会立足，但是这种跨专业不靠文凭就业的挑战会让我感觉对于自己的人生有了更多的控制权。

虽然最后，我没有像大多数低学历青年经历那么多波折，在老师的帮助下获得了一份工作机会，但是这也让我了解了以前从未了解的世界。原来我大学时看到的郑州，并不代表郑州的全部。原来我心心念念的大城市，还不如郑州舒服。(最近又发现郑州不如巩义舒服，如果不退学，我这辈子可能都不会去巩义游玩。)

工作几年下来，我虽然没有同学们积累的物质财富多，但我有更多空闲时间去看书、游玩，工作上今年也开始接触到机器人、AI等相关的技术。这些东西可以用钱来衡量吗？

在大多数人看来，我的试错成本可能是这些年少赚了几十万。

但是正因为没有这几十万，我没被家里逼着加杠杆入坑楼市。我感觉自己的试错还是很划算的。

选择是否移民、移民到哪个国家和地区也是一种试错，这在短期内看不出对与错，只要经过长期努力，你最后靠近了努力追求的目标，你的试错就是值得肯定的。

https://arxiv.org/pdf/2310.06117.pdf

今天看了Google DeepMind的一篇论文Take A Step Back，发现AI的行为模式跟人越来越像了。

然后我又看了下slatestarcodex上一篇关于gpt 2的文章，作者在2019年对AI的认识水平已经超过了当前的大多数人。

如果我们有作者的认知水平和信息渠道，当时可能会通过做多nvidia和OpenAI躺着赚钱。我当时似乎没听说过gpt。

https://slatestarcodex.com/2019/02/19/gpt-2-as-step-toward-general-intelligence/

slatestarcodex上有一篇Surfing Uncertainty的书评，很不错。

我们的大脑是个多层预测机器，有个自下往上的感官数据流，有个自上向下模型预测流，这两个进程无时无刻不在运行中。

在每一层神经网络中，两者都会互相比较、自我调整。如果两者大体相符，我们什么也察觉不到。如果低精度的底层数据与高精度的预测冲突，可能会认定底层数据不准确，把数据纠正后就当一切正常。如果高精度的数据与预测冲突，可能会认定预测的模型需要修正，此时会向更高层发出警报。

现实与预测差异越大，警报越响。

当高层收到警报后，这对于它们来说就是输入的数据，它们会扪心自问：“上面能料到这种情况吗？”，如果上层可以预见，它们就会保持沉默。否则，它们可能会修改自己的模型，或者篡改数据。如果都不起作用，就向更高层发出警报。

每一层都特别讨厌警报，它们努力工作的目标是消除意外，达到准确预测的目标——让一切都在意料之内。

专注，本质上是底层数据不断有新的异常出现。不专，本质上是因为我们的模型早就预测出下层的数据了。

作者Andy Clark在The Experience Machine中认为，安慰剂的作用是非常强大的，调整到积极乐观的心态就可能让自己人生向更好的方向发展，调整到消极悲观的心态就可能让自己人生走向衰落。
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​自我实现的预言太强大了，因此要跟积极的人在一起，养成一些让自己乐观向上的习惯。如果有余力，可以帮助下身边消极悲观的人。

其实经济周期也是自我实现的预言，细胞对于个体，就像个体对于社会一样。信心很重要！

安慰剂虽然很好，但也不能包治百病，过度的乐观甚至可能催生出像恒大一样的恶性肿瘤。

本周阮一峰周刊提到了彼得·蒂尔的实验，如果像我这样的人生在美国，可能很容易拿到创业的风险投资。

现在工作几年，看了太多书，已经没有什么创业的热情了。

同时，当前技术发展的太快，即使别人给我投资，我也感觉自己的能力很难创业成功。

我不愿意做费力不讨好的资本家，将来我更愿意加入一个退学创业并拿到投资的团队中，或者把有退学经历当作加分项的团队中。

我认为，未来即使你有大学文凭，大家也没耐心看你展示自己的才华。

未来，只要你能对别人实现他们的目标能够提供一丁点帮助，或者减轻痛苦、增加快乐、传播经验和智慧，他们都可能会无意识中关注到你。

不要把读者当作傻子，他们也会调查、思考。如果读者听了我一个人的话就深信不疑，只能怪他太年轻。

不过年轻时试错成本比较低，被我忽悠一次也不算什么，我也是从小被忽悠到大的。可我当初只是循规蹈矩，而没有去试错，如果重来一次，我可能会更加桀骜不驯！

当年看了《三傻大闹宝莱坞》，我感觉印度都开始反思教育制度了，中国的大学应该已经没有那些弊病了，结果失望之至。

今年，大学生们开始调侃“学历是我下不来的高台，是孔乙己脱不掉的长衫”，我才跟着推波助澜。在此之前，我也很担心自己误导别人。

今天七月的一场大雨之后，我想看看哪里积水比较多，于是骑车沿着科学大道随机闲逛，因为通往黄河的道路积水太多，于是转而向南骑。

到汜水河旁，我发现了以前从未见过的景象，河水居然像黄河一样黄。从拍照处骑车到黄河玉门古渡大约10km，黄河水居然倒灌了这么远！

据说汜水河是最后一条注入黄河的河流，再往东的贾鲁河转而汇入淮河，因为那里黄河的河床太高了。

长江、黄河不会倒流。但是在汛期河水可能会倒灌进其它小河，在旱季，可能会吸干小河里的所有水流。

https://twitter.com/javilopen/status/1719363262179938401

使用GPT模仿“愤怒的小鸟”生成“愤怒的南瓜”。

以前从来没考虑过认真学唱歌，只想专心提高自己的技能。
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​最近几年技术迭代的太快了，据说用不了几年人们就不需要工作了。于是我打算多培养点没啥用处，但是能改善自己状态的爱好。
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​不断学习新事物，对于大脑也是一种很好的锻炼。

买了个HiFi音响，把电脑上囤的上千首歌找了出来。

因为AI无法像我们一样体验生活，它应该很难生成触动人心灵的文字、音乐、视频。也就是说，它没有人会蹭热点，即使蹭一个热点也需要人花很大精力去调教。

那个用AI生成游戏的网友，并没有把他跟GPT的对话分享出来，很多网友都怀疑代码不是GPT改出来的。

现在都进入AI时代了，国外舆论对政府的威胁远没有AI对政府的威胁大。

如果中国不拆掉墙加速发展AI，将来可能会远远落后于美国，而不是遥遥领先。美国虽然经济泡沫很严重，但是科技还属于领先地位。

如果发展AI，政府又不得不防止AI这把双刃剑割到自己。

没有既要又要的好事儿，我认为防火墙迟早要拆掉。

有一个风险是，美国被俄乌、巴以战争分散了精力，如果中国这时候收复台湾，可能会引发第三次世界大战。(这是本期经济学人上的观点)

有本书《台湾流行音乐200最佳专辑（1975-2005）》，感觉有点意思。

有人整理了所有的专辑，不过大都加密了，要付费下载。谁有200个专辑资源的话，可以在评论区分享一下。

我今天听了其中的两个专辑，但是很难找到一个想要单曲循环很多遍的音乐。AI虽然很强大，但它应该也很难满足我的需求吧？比如实时监测我的状态，为我推荐我可能想要单曲循环很多遍的音乐，不限语种(也可以实时自动生成音乐)。

https://youtu.be/T6solhayYFo

上中学时，“旭日阳刚”把汪峰的《春天里》唱火了，这首歌简直就是为他们而写的。

当下很多人的精神状态也比较相似，如果有人能借助AI创作一首满足当下人们精神需求的音乐，应该会大火的。

也许人生的至高境界，就是佛的境界，对外物没有任何追求，也没有任何执念。这时候落花、流水、虫鸣、鸟叫、刮风、下雨……都是音乐。当然佛也可以控制自己的念头，追求并完成非常有挑战的目标，但是他认为毫无意义，就像顶级黑客对破解一个简单程序没兴趣一样。

对游戏上瘾的黑客应该很少，黑客可以破解游戏规则、修改游戏数据。破解完一款就会扔到一旁寻找下一个目标。但他们早晚会停下来。我最近两年几乎没破解过一款软件，因为找不到难度适中且我感兴趣的应用。

佛破解的是最难的游戏，他在重构自己继承下来的神经网络模型。当他重建成功以后，就不需要再去迎合自己的大脑，而是让大脑完全为自己服务。

当我们需要单曲循环一首歌时，说明我们还需要迎合自己的大脑。

在达到最高境界之前，我们还是需要借助音乐来抚慰自己的内心的。也许我们一辈子也达不到最高境界。

台湾百佳唱片1975～1993，下载链接已经放到了评论区。

我考虑把吃灰的硬盘和树莓派、蓝牙音响利用起来，下载上万首音乐，每天随机听几十首。