如何利用可視化來輔助思考 ——Obsidian 實踐（《天才與算法》讀書筆記） - 少數派#
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如何利用可視化來輔助思考 ——Obsidian 實踐（《天才與算法》讀書筆記）
分享使用 obsidian 的 Excalidraw 插件製作讀書筆記的實踐案例。
分享的書籍是《天才與算法》，英文原名為《The Creaticity Code》。
這本書的作者是馬庫斯・杜・索托伊，是一位數學家，他創造了流行數學的概念，善於將複雜的數學與數字概念用形象生動、通俗易懂的語言表達出來。在這本書裡，他用數學思維幫助我們理解算法，探索了音樂、寫作、藝術、科學和數學中的人工智慧算法的創新應用，向我們講述了 AI 是如何全方位得挑戰人類的 “創造力”。
這本書出版於 2019 年，現在 2023 年的我們，從 ChatGPT 的出現，到前幾天 open ai 的發布會，每天都能聽到新的 AI 產品，感受前所未有挑戰和機遇。這本書在現在這個 AI 發展這麼迅速的轉折點時期，每個人都應該讀一讀。
視頻就借這本書的內容，分為兩部分和大家介紹
- 第一部分是我會分享一下《天才與算法》這本書的讀書筆記，具體介紹一下這本書的內容。
- 第二部分我會分享一下我利用 obsidian 製作讀書筆記的全過程，給大家一些執行方面的參考。
《天才與算法》讀書筆記
《天才與算法》讀書筆記#
數學是計算機編程的基本邏輯，算法作為數學的核心已存在了數千年。馬庫斯・杜・索托伊的數學家背景，可以讓他站在了算法的邏輯上去看問題，他認為技術正在重構世界秩序。
1-3 章 機器有創造力嗎？#
書籍的前三章討論了 “機器有創造力嗎？”
創造的衝動是人類區別於其他動物的關鍵要素之一。瑪格麗特・博登 (Margaret Boden) 將人類的創造力分為三種探索型創造力、組合型創造力和變革型創造力。
本書討論新一代人工智慧 (AI) 的 “極限”：它是否能擁有與人類相似甚至超越人類的創造力？AI 能否學會創作，以及幫助我們人類提高自身創造力？
第一位程序員阿達堅信，任何創造性的行為都取決於程序員 (人)，而非機器。但新一代的程序員則不這麼認為，他們覺得 “代碼” 也能勝任創造性的工作。
在驗證 “機器真的有創造力嗎？” 這個話題裡，作者沒有採用 “圖靈測試”，而且提出了洛夫萊斯測試，它的標準是：算法需要創作一件藝術作品，人類程序員無法解釋該算法的工作機理，而且整個過程是可以復現的。這被阿達稱為 “難以克服的_挑戰_”。
在創造 AI 的過程中，圍棋曾被認為是計算機創造力的挑戰。學者認為，中國圍棋的思維方式更能體現數學家思考的創造性和直覺力。圍棋可以在簡單的規則下形成精妙絕倫、錯綜複雜的推理。
戴密斯・哈薩比斯 (Demis Hassabis) 團隊創作的 AlphaGo 以 5:1 的成績戰勝了李世石，完成了這個挑戰，震驚了世界。哈薩比斯為算法精心設計了一個巧妙的模型，即編寫一個通用性的 “元程序”。
通用性的 “元程序” 就像新生兒的大腦並沒有預先設定應對生存挑戰的方法，但他們會通過不斷學習來強化自我，根據環境的變化作出適當的調整。從某種角度講，深度學習算法提取出了人類無法用語言描述和表達的特徵信息。
機器是能夠學習的，前提是人類要讓它學習對的東西，而且學習的是人所不具備的一項技能：對 _海量數據_進行分析，並從中發掘出有價值的信息。
4-6 章 算法的進化#
書籍的 4-6 章討論了算法的進化。算法利用我們解決問題的模式，反過來引導我們去找到解決問題的方案。當前我們的生活很多事情依賴算法，我們的生活對算法依賴越多，對算法的工作原理及運行過程的深入理解就變得越重要。
這其中有一個重要的信息就是：“數據” 引發了人工智慧革命
現在互聯網每天可以創建 1EB（10 的 18 次方）的數據，現在人類 2 天內產生的數據量，就可以媲美從 “文明曙光時代” 到 2003 年所產生的數據的總和。海量的數據是機器學習進入新時代最重要的催化劑。現在的商戰就是在搶奪用戶數據的戰爭，他們通過 “喜歡的推薦” 算法，獲取更多的用戶數據。
還有一種數據是機器自我學習產生的數據。AlphaGo 的訓練數據來自人類千年留下的所有棋局數據，後續所有的優化都是基於最初 “人的數據”。DeepMind 又開發了 AlphaZero，它不再學習人類的棋譜、走法，而是完全依靠自我對弈來迅速地提高棋藝，從而走出人類對圍棋認知的局限與定式。AlphaZero 自我訓練的時間僅為 3 天，完成的自我對弈棋局數量就達到了 490 萬盤。人類花 3000 年才能實現的，它卻只用了 3 天。在對陣曾贏下李世石那一版的 AlphaGo 時，AlphaZero 取得了 100:0 的壓倒性戰績。
7-10 章：數學家的望遠鏡#
書籍的 7-10 章討論了對機器的看法，他認為這是 “數學家的望遠鏡”。
數學是發現和解釋規律的科學。數學家本質上是一位規律的探索者和發現者，發現規律的能力讓人類在與自然世界的談判中佔據了優勢。
作者引用尼采的話，我們的寫作工具參與了我們思想形成的過程。一些數學家認為：“我們正處於一個新舊時代的交替期：數學的發展雖然受到人腦局限性的制約，但借助計算機，我們對數學的探索已遠遠超出了人腦的思維範疇。”
這部分提到了我一直很感興趣的一個主題：“分形”。
作者認為分形是大自然的代碼，自然利用分形算法創造蕨類植物、雲、波浪、山，科學家發現了這個 “算法”，並利用計算機的分形圖像來模擬自然世界，現在好萊塢的大片已經普遍使用了這種算法。
11-16 章：算法的藝術之路#
書籍的 11-16 章討論了算法在音樂、寫作、繪畫等領域的創作。
風格即算法，藝術家的創作風格和符號是大腦中運行的 “人類代碼”，我們人類已經進化到對構成自然界的混亂的抽象結構具有高度的敏感性，藝術家的行為在某種程度上是依賴於自身的 “算法” 對周圍世界所作出的響應。
計算機是擴展人類智慧的強大工具，當 AI 可以學習了我們的 “人類代碼”，他的 “記憶” 中擁有人類所有的 “數據”，會給我們敲響警鐘，讓我們回到事情的本質上，我們為什麼要創造？以及接下來我們如何去創造？
希望大家看完這本書，可以找到一些答案，或得到一些啟發。
我個人知識管理的流程分為【🌱收集 -🌳整理 -🌻創作 -🌖分享】。
收集#
我一本書的信息收集，我主要關心三方面，作者、大綱、書中的精彩點。
作者的履歷和寫作時間，是我首先關心的，我會查詢一下作者的背景，有利於我更好得理解他提出的觀點。
書籍大綱，也就是這本書作者講故事的邏輯。
最後是書中的精彩點，能啟發我思考的觀點。
執行中，這本書我是紙質書和電子書都有的，我閱讀的是紙質版，遇到感興趣的就劃線，評論就在當時的頁面夾一張紙，也會在這張紙上用簡單的圖形來理解書中的信息。
這裡的技巧是，一張便簽紙上只記錄一個觀點，而且會記錄原文信息，方便後續查看。這個技巧來自_盧曼_的卡片盒筆記法。這個過程中是以我自己的靈感為主的，不是以快速讀完一本書為主的。這個技巧是我收集信息的原則，快速收集，不打斷思路。
整理#
首先，創建一個讀書筆記，將需要收集的所有筆記記錄在一起。看電子書這裡會有一些同步技巧或者有些 AI 工具可以幫助收集。我自己使用紙質的，就會用微信的拍照功能，然後提取上面的文字。這裡有個小技巧是，我會為一本值得的書創建一個臨時_模板_，整理的時候調用能保持我筆記的秩序性。
第二步，這個讀書筆記會依據內容放到我知識庫的其它筆記中，例如提 [戴密斯・哈薩比斯 (Demis Hassabis) 我會複製粘貼到 [[]] 的筆記中，提到 [[人類的創造力]] 我會複製粘貼到 [[創意的方法]] 主題裡。
對於這本書，我選擇的是整體讀完之後，一起整理的，需要整理的事情會有點多，但是也在整理的過程中又讀了一遍重點內容。大家讀其它書籍的時候根據自己的需要，可以幾章之後就整理一下。
創作#
第三個階段也是讀一本書最重要的階段，我會根據我自己理解，重新組織一下這本書的內容。為了更好得思考和理解，我選用畫板功能，也就是 Excalidraw 插件。大家根據自己的情況，也可以選擇寫文章或者錄製分享視頻。
根據我對這本書的理解，會梳理出一條新的故事線，會把一些抽象地概念用圖形的方式繪製出來，也就是把我腦海中的畫面記錄下來，輔助抽象的文字，讓以後的我看起來更容易理解。利用圖文結合的方式來呈現複雜故事或激發深度思考，我稱為可視化筆記。我使用的都是免費的素材，現在利用 AIGC 的工具更好實現了。
故事線
分享#
筆記創造完成之後，如果你是一個讀書筆記博主或者有需求把這本書介紹給其他人，就可以將文章或者視頻發送到各大平台。
創作再創作#
讀完一本書從來不是結束。
在其它主題的筆記中，也有這本書的一些觀點，我會在這本書理解的觀點基礎上去構思新的內容，和其它渠道收集的信息一起去完成一個新的 idea。例如我還有一個筆記叫 [[🌠 創意 - 人与 AI.excalidraw]]，我會把有關這個主題的內容都放置在這塊板子上。
深度思考 —— 可視化筆記#
我日常的思考，也就是我工作流程的 “創作” 環節，基本都是使用白板來完成的。我儘量使用簡單的線條來勾勒出腦海中的畫面，避免只有抽象文字的描述，利用圖文結合的方式來呈現複雜故事或激發深度思考。
所有的靈光乍現，都是厚積薄發 —— 亨利・龐加萊（Henri Poincare）
喜歡研究 PKM，喜歡研究 TFT，喜歡思考如何激發創意 nebulapkm.com