系统科学
一个研究复杂系统结构、行为和相互作用的跨学科学科。
文章
5 篇文章
知识结晶：超乎想象的翅膀
2025年8月10日
本文的核心概念是“知识结晶”，作者认为知识不仅是信息，也包含抽象的规律。文章以飞行的物理学原理为例，阐述了“知识晶体”的概念。作者认为，机翼完美地整合了飞行的所有要素，从滑翔到动力飞行，都依赖于机翼产生的空气阻力、力向转换和气流差。这种将众多知识点高度一致地抽象和整合的知识形式，被作者称为“知识晶体”。 文章进一步提出了“知识湖”、“知识库”、“知识宝盒”和“知识工具箱”四个层次的概念。“知识湖...
人工学习智能系统：ALIS构想
2025年8月9日
本文提出了人工学习智能系统（ALIS）的概念，这是一种结合了先天学习（神经网络监督学习）和后天学习的系统。ALIS的核心在于可重用知识的提取、存储、选择和利用。文章详细阐述了ALIS的五个要素：智能处理器（例如大型语言模型LLM或人脑）、知识存储（LLM中的神经网络参数或人脑的长期记忆）、世界（ALIS感知的外部环境）、状态内存（LLM的隐藏状态或人脑的短期记忆）和框架（推理时选择知识的标准以及组...
注意力机制作为微虚拟智能
2025年8月6日
本文探讨了注意力机制在生成式AI中的作用，并将其与虚拟智能的概念联系起来。文章首先介绍了注意力机制，即AI在处理自然语言时选择性地关注相关词语的能力，这使得AI能够更准确地理解上下文，即使在长文本中也能避免语义丢失。然后，文章引入了虚拟智能的概念，指AI能够根据任务动态地选择和使用相关知识，而无需人为干预。文章认为，当前生成式AI的局限性在于需要人为地将知识库分割成多个部分，分别用于不同的任务。而...
交响智能时代
2025年7月30日
本文探讨了生成式AI在现代业务流程中的应用现状与未来展望，主要围绕迭代工作和流程工作两个方面展开。文章指出，目前大多数生成式AI的应用还停留在作为工具辅助人类进行迭代工作的阶段，而迭代工作的效率提升存在瓶颈，即人类工作时长的限制和资深员工与新员工之间效率差距的难以弥补。为了解决这些问题，文章提出将迭代工作转化为流程工作，并通过系统将人类和生成式AI的任务连接起来。流程工作的系统化具有三大优势：首先...
流程工作转化与系统：生成式AI利用的本质
2025年7月29日
本文探讨了如何利用生成式AI提升业务效率，核心观点是将迭代工作转化为流程工作并进行系统化，而非仅仅将AI视为工具。文章首先区分了迭代工作（灵活试错，逐步创建成果）和流程工作（循序渐进，最终产出成果），指出工业革命和IT革命的成功在于将迭代工作转化为流程工作并系统化。作者认为，生成式AI的有效利用也遵循这一原则，其优势在于能够轻松地进行迭代重新配置角色和任务内容，这与人类员工相比具有显著优势。文章以...