花了8个小时18分钟，终于把这本书看完了，醍醐灌顶，畅酣淋沥。每次打开阅读都是至少1小时的阅读时间，很久没这么沉浸式的精读一本书了。
大家看到书名时，是不是以为这是一本面向专业人士的技术书，但其实，这本书的内容，就藏在书名上的小字里：认知、教育与生存方式的重构；知识可以被AI掌握，智慧只能靠人类延续！
看书的时候，有那种技术外壳包裹着哲思火种的爽感，让我仿佛在读一部《人类+AI的智能简史》。
阅读的时候，我被作者的学科跨度和渊博惊到了，我的笔记里，出现了很多次“太牛了”！
1
读AI，不止懂AI，更是在重新理解“人类本身”
书里还是有一些技术的细节，但完全不用担心，因为刘嘉老师将人工智能与人类进化做类比的方式，容易理解又非常贴切。
比如，在讲强化学习时，作者用了一个很多人都熟悉的例子：巴甫洛夫的狗。这个实验总结来说是这样的，狗听到铃声就会分泌唾液，因为它已经把“铃声”和“食物”建立了关联。
这其实就是条件反射。而AI的强化学习，本质上和这个过程是一样的：通过奖励和反馈建立行为模式。
所以，强化学习这样一个看起来高深的技术概念，在这个类比下变得特别好懂。哪怕你完全没学过强化学习，是不是也能大致理解它的逻辑了？
类似的例子还有很多。比如在讲“模拟神经网络”时，刘嘉老师提到了“Cathey”这个词的历史演变，顺带讲了一下辽国与中国古代文明的发展，从语言的角度切入，并指出，语言是我们认识世界的边界，也是我们理解自然、社会与自我的载体。
然后才过渡到人工智能研究中，为什么“自然语言处理（NLP）”是通往 AGI 最有希望的一条路径。
这种类比不是简单的比喻，而是真正把AI技术的发展，就是对人脑机制的模拟和推演一步一步讲出来了。
因为 AI 的每一次进步，说到底，都是对人类自身认知方式的一次反向学习。
AI的演化也是在模拟大脑的思考和学习的过程，现在又可以通过对人工智能去反向理解我们的大脑，这对于像我这样的一名脑科学的爱好者真的是极大的帮助。
所以你会发现，这本书从来没有局限在技术本身，而是在用每一个技术阶段的演变，不断的追问什么是“智能”的本质。
所以哪怕你完全不了解AI底层原理，你也能读得津津有味。因为它讲的不只是技术，而是****人类的认知之路。
2
对教育和个人成长的启示
书中对教育的启发，对个人成长的启发，真的值得每一个AI时代的人细读。
AGI 的到来，其实是给我们“人”一次重新成长和重新定义自我价值的机会。当知识唾手可得、当技能不再稀缺，那，真正稀缺的是什么？
书中老师用已知的已知、已知的未知、未知的已知、未知的未知四个象限，描述了 AI 和人类在当下的生态位。
这个模型对我启发特别大：
-
在已知的已知领域，人类干得不错，AI 是锦上添花，比如自动驾驶；
-
在已知的未知领域，人类已经不如 AI，比如药物设计、天文模拟；
-
而真正属于人类优势的，是后两个象限：
-
未知的已知：那些小众的、独特的个人经验与原创表达，也是普通人在 AGI 时代最值得深耕的部分；
-
未知的未知：认知突破、天赋式创新，需要人类之间的碰撞协作，以及对未知世界的持续探索。
作为一名小学生妈妈、一名 AI 教育实践者，看到刘嘉老师提出 AGI 时代的能力模型时，我特别惊喜。因为这正是我在读前几章时一直在追问的问题：AGI 时代，孩子到底该学什么？该锻炼什么能力？
显然，死记硬背知识点早就不是稀缺能力了，那是工业时代的需求。
刘嘉老师总结的 AI 时代通识教育五大维度，让我深深共鸣了，这也是目前我看到的抽象得最好的维度：
-
研究：提出正确问题
-
统计：探寻万事万物之间的关系
-
逻辑：从已知推演未知
-
心理：理解自己，洞悉他人
-
修辞：说服他人，引领革新
其中“逻辑”和“修辞”来自古希腊通识教育，“研究”“统计”“心理”则是近现代科学与人文发展的结晶。
这些维度，不正是我们应该从小学阶段就应该去培养的吗？读过我文章的读者应该已经发现了，这就是我在做的AI+教育重点去锻炼的底层技能。
再回到那个四象限模型：已知的已知、已知的未知，这两块 AI 很擅长，甚至会取代人类。
我们真正该做的，是把教育的焦点放在“未知的已知”，也就是孩子的独特性上，也就是我常说的“独一无二的个体”。
而“未知的未知”这个区域，才是创新的沃土。它需要的是：开阔的视野、跨学科的知识储备，以及敢质疑、敢突破的精神，更重要的，是对未知的热爱和向往。
所以，看完这本书之后，你还会纠结孩子背了多少知识点吗？
我更想知道，他有没有提出一个没人提过的问题？他有没有带着自己独特的经历和视角在思考问题。
感谢刘嘉老师，这本书把“人工智能”这件事，从技术讲到哲学、从人类讲到未来，也让我把“智能”这件事、AGI 时代的成长和教育逻辑，全部重新理了一遍。
我当下的感受是：无比笃定，也无比兴奋。因为还有太多值得我继续探索和实践的方向。
3
AI时代生存策略：像大模型一样进化
最后，我想把书中刘嘉老师的建议留在这里，作为对每个读者也对我自己的提醒：像大模型一样进化自己。
第一：为人生定义目标函数
OpenAI训练GPT的目标函数，就是要用一个巨大的神经网络去容纳所有的人类知识，从而实现AGI。GPT-4把几乎全部的人类知识压缩进了1.8万亿个参数，在通用认知任务上的表现卓越，从此AGI不再是科幻且遥不可及的。
人类学习也遵循同样的道理，如果我们把目标函数设定为短期、狭隘的目标，如考取某个证书、通过某次考试，那么这个目标函数的确容易实现。但是，我们得到的只是一个线性模型，目标只要稍微复杂一点、稍微变化一点，这个线性模型就再无用武之地。”
所以，作为个人，我们也需要构建自己的目标函数，而在AI时代，这个目标函数就是构建属于自己的、独一无二的、个人知识体系。这套系统不是简单的升职加薪，而是为了让我们能真正应对变化、提出问题、连接世界。
第二：使用随机梯度下降优化人生
大模型只能从错误中学习，人也一样。我们不必一次就找准人生最优解。只要方向对，就允许自己每次迭代都进步一点点，做时间的朋友，也就是随机梯度下降的核心思想。
更重要的是，在生活中允许自己接受随机的发生，也可以刻意制造随机性，比如阅读陌生领域的书籍，与不熟悉的人交谈，尝试未知的可能性等。
关于随机这个点，我自己的做法是借助AI帮我消除信息茧房，提供和我研究领域不相关或者相近的信息和深度论文。
在家里，我们也在刻意探索随机性，我们会玩游戏，比如数字扫雷，谁输了谁就被要求随机抽出一本书来阅读某一页，好处就是阅读完毕后，会对这些知识点产生好奇，于是就会往前或者往后阅读一些，这其实也是在打开自己认知窗口的一个方法之一。
第三：人生所需不过一份注意
这个点我觉得怎么强调都不过分，毕竟我们每隔1.92分钟就要打开一次手机，注意力早就被铺天盖地的广告和流量剥削了。
GPT之所以强大，是因为GPT中的T，指的就是Transformer，最核心最精妙之处就是“注意力机制”，它能聚焦到信息的重点上。
人也一样，学习的本质也是注意力分配的艺术。我们关注什么，就会被什么塑造，我们花时间在哪里，哪里就成为我们人生的主旋律。
在一个充满诱惑与信息过载的时代，注意力就是我们最后的稀缺资源。能守住这份注意力，就是守住了你人生的主动权。
最后我想说，这本书，我认为，不止是了解 AI 的书，更像是一面镜子，照见我们所处的时代，也照见我们作为人类，还有哪些可能性等待被点亮。
对我来说，这是我 2025 年读过的最好的书。
因为它让我用一种全新的视角，连接起了 AI、教育、作为“人”成长与生命的意义。
我是木妈，一个用AI陪孩子成长的AI教育践行者。
过去一年，我和孩子一起共创了几十个AI学习案例，部分已经被【#得到AI学习圈案例集】收录。如果你担心错过，留下你的足迹👀~👆👆👆
点击👇查看往期AI+教育实践案例
往期推荐