大家晚上好，我是蓝色蒜头。
2024 年 2 月 22 号，短播客第 86 期
今天继续延续这周前几天的话题
直到构成一个完整的单元
先提出今天的结论
在智能时代，每个行业结合智能去产生新的变化的推动者
很可能并不是行业的顶尖者
或者换句话说，在各个行业里，
可能马上要产生推动力的
并不是行业里当下最专业的，理解最深的那一群人
这个说法看似有一些荒谬
任何领域的水平进步，必然要在提升平均水平的同时
在水平上限上也获得提升
现在却要说，不是由已经够到了上限的人去做这样的提升
而是由未达上限的人去提升，去突破上限
为什么会这样，有没有道理
我会从以下几个方面去考虑
首先是驱动力方面
正常来说，在一个行业里，当下最专业的人
应该获得最多的关注，拥有最多的资源
以及接触最前沿的课题、项目和各种机会
对于他们来说
资源、课题、机会
往往不是在头疼太少
而是在头疼太多
多到很难筛选
想得多的可能不是要去争取什么合作
而是要拒绝什么合作
这类人倒不一定是个人
也包括每个行业里头部的团队
有些行业并不是能够靠孤立的个人去创造成就
那么就会由一个团队共同形成最顶尖的专业性
当然确实可能存在一种情况
就是天才的个人因为某些原因被埋没
水平很高的团队因为某些原因没有被普遍承认
但这种情况即使存在
我们也很难有直接的符合逻辑的方法去判断
因此，通常还是把任何行业里
有最多关注、最多资源、接触最前沿课题、项目
拥有最多机会的个人或团队
等同于专业水平的顶尖层次
这么想不是因为这样绝对合理
而是不这么想，很多事情就没法运作
会陷入无限的无效质疑和纠结
在这种现实下，其实这些头部的、专业程度顶尖的人
不一定会有非常充分的迫切要改变行业的动力
如果从单纯的利益角度考虑
因为目前的地位、目前的惯性、已经可以保持稳定的获利和稳定的状况
那么去改变局面的理由就有些缺乏
当然这里并不是说所有顶尖人物
都因为这样而逐渐躺平，逐渐退步
我们要相信真正专业的人
他们中的不少人当然会继续精进，继续突破自己的极限水准
但是，也许不会做方向性上的巨大改变
在每个领域走到了极限水准的人
往往已经在他的细分方向上走出了很远
非常简单的一种思考
我在一个方向上已经跑出了 100 公里
我现在要挑战 110 公里
当然是继续沿着这个方向是最有可能达到的
没有必要进行转向，变向，因为我在这个方向上已经是最远的人
所以，他们有继续前进的驱动力，但可能没有改变方向的驱动力
蒜头是一个争取不以偏概全的人
我们对于人的各种想法，各种观念有充分的考虑和尊重
前面说从单纯的利益角度考虑，没有驱动力
那么有没有可能，有的人真的是理想主义的，真的是利他的，
真的是为了理想可以牺牲已经获得的利益的
当然有可能，世界上从来也不缺这样的值得尊敬的人
前面又说已经在一个方向 上跑远的人不会选择转向
那么有没有可能，这个人足够聪明，已经看到了前面是一条死路，一条断路
从而也选择转向呢
当然也有可能，世界上也从来不缺理性的否定自我的人
所以你看，蒜头一直在考虑世界的丰富性
会探讨各种人在各种价值观下的表现
而不会简单的走一个极端
那么既然每个行业的顶尖人物里，确实有可能有这样的人
为什么蒜头依然要说，智能时代还是未必由这些人推动
以下继续分析
回顾一下我们在前天的第 84 期里谈到的内容
专业知识的层级划分
当时把专业知识分了四个层级
一，概念和术语
二，观察和现象
三，通用的标准处理过程
四，个人适用的个性处理过程
第三层到第四层的区别，在那一期里已经讲得比较清楚
还没有听的朋友可以去回顾
而在今天我们要探讨的问题上
就涉及到第四层这个层次，对于任何行业进步的指导意义究竟如何
先提一个问题
这种问题可能适合发在知乎这种平台
然后让不同行业的人来回答
问题是这样
在你的行业，有没有高手会这么干，而新手不推荐、不鼓励这么干的一些做法或一些思路？
相信绝大多数的行业，都能找到这样的事例
蒜头对很多行业一无所知，不能不懂装懂
不熟悉的行业，这里就不乱说
对于我擅长的行业，例如软件开发，程序编写而言
像元编程 meta programming 这一套思路和编码方法
高手和专家会去使用，但是不推荐编程入门者学习
也不推荐没有特定目的一般开发团队去使用
盲目的使用，会导致代码一旦离开特定的人就没有办法维护
或者出现写代码的人没有预料到的问题
所有这类技巧，都很有可能是第四层的专业知识
这类知识或技巧，之所以不推荐，也不适合所有人使用
因为以下几个原因
第一，掌握这些知识和技巧，可能依赖于专家自身经历过的一些特定场景，特定情况
而这些经历，并不是行业内所有人都会经历，遇到的概率可能很低
所以难以建立真正有效的认知
第二，这些技巧比如刚才说的元编程，不同的专家去使用，写出来的代码风格差别也很大
一般来说，公认的专家专家会长期的负责一项工作，一个项目，只要他始终保证参与，工作方法因此而个性化也是一种合理选择
因为能持续提升以他作为核心的效率
但是新手或者一般团队，为了保证工作的可替代性，可维护性
就尽量不应该去制造风格的差异
python 语言之所以会成为非 常流行的软件工程语言之一
就是因为它的语法特性不如 ruby 这样的语言丰富
90% 的人写出来的 python 代码，基本是风格类似的
第三，这些技巧很多时候，并不是有非用不可的理由
有时候用了这些知识和技巧，能把工作质量的某方面提高到 90 分
但是不用的话，其实也有 70-80 分
如果用了却没用好，可能反而导致质量分数降低
说白了，就是有一些风险
专家因为经验教训对这些风险有认知，但多数人可能没有认知
就不知提前规避，就会踩雷
还可以补充一个第四
这些知识和技巧，可能随着时间的推移，外部环境的变化，相关因素的变化
从对的变成错的，从利大于弊变成弊大于利
还是以我熟悉的编程来说
早期的计算机，运算能力和存储空间在今天看来都小的可怜
今天的一台手机绝对顶的上当时的很多台大机器
当时的编程高级技巧，就包括所有代码的局部优化
想办法节约算力，节约空间，根据不同的处理过程选择时间和空间的精确互换
而很多这样的技巧，到了今天其实已经没有什么意义
由于运算能力和存储空间扩充了不知道多少倍
一些太细微的优化，当年可以获得 10% 的性能收益
而到了今天，可能连 0.1% 的性能收益都没有
反而因为工程规模扩大，整体效率的重点变成代码风格的一致和开发 节奏的统一
所以原先的必要优化，到了现在变成了过度优化
这些技巧就从原本的第四层知识掉到了过时淘汰的范畴里
这还是非常基于客观的理工领域
一些主观认知影响较大的领域，像文化艺术，流行设计
因为这种环境的变迁，整体认知的变迁，
一些知识概念，一些理论，在第四层和淘汰区之间反复来回漂移
非常的常见
所有人都听说过，所谓大众流行趋势可能是一个循环
就是在讲这方面的事情
相信正在听蒜头播客的朋友
无论是什么行业，理科、工科、还是文科
一定也能在自己的行业里找到类似的例子
好，复盘一下前面的逻辑
从行业的合格工作者，向行业的顶尖专家发展的过程中
其实知识的层级结构，同时也在由第三层向第四层发展
但是经过论证
第四层的知识和技巧，一来不建议所有人盲目使用
二来会因为外部环境的变化导致失去有效性
那么我们在构建智能时代的智能体知识基础时
是谨慎的去选取各个层级的知识，先去把一到三层的知识更稳定的容纳进去
以保证这个知识基础不会随着逐渐加快的环境变化迅速失效
还是说，无论何时，如果有可能，把全部四层的知识都容纳进去
如果出现了环境变化导致的知识失效，再去做调整维护
把频繁调整维护看成是一种必要的代价
工程路径问题对于不同的人当然有不同的思考
蒜头在这里比较倾向于前一种选择
在当下去构建配合智能体的知识库时，优先考虑一到三层的知识
不重点考虑，甚至主动排除第四层的知识
因为蒜头的判断是，在智能时代的转型过程中
环境变化会比移动互联网、智能手机、电子支付带来的改变还要更剧烈更频繁
这种剧烈频繁的变化导致频繁的第四层级知识失效
如果选择后一种做法恐怕会带来比想象的还要高得多的维护成本
况且，第一种做法的初次构建成本也是比第二种要低的
那么，蒜头自己和蒜头可能会参与的取得共识的团队
会选择第一种做法。在构建知识库的时候，不重点考虑，甚至主动排除第四层的知识
以上从两个角度
第一，利益导致的驱动力
第二，知识的有效性变化
去论证了这一期的主题：为什么智能时代的推动者，不一定是行业顶尖者
但是，这样还是没有解答一个问题
为什么蒜头明明觉得这样做更合理
但依然坚持像在这个单元的最开始，
也就是 83 期里说的那样，智能时代不是降低质量和水平去提升业务规模
而是要把水平变得更高，把世界和人都变得更好更丰富
如果说在当下的工程实践里，都已 经把层次更高的知识主动的过滤掉了
那么还有什么理由，还有什么可能性，说这样构建出来的智能
配合人，会达到比原来更高的水平呢
下一期，我会结合在围棋领域
围绕阿尔法GO 和职业棋手在这些年发生的一些真实故事
来说明为什么这样做可以达到更高的未来水平
今天就聊到这里
祝大家进步，明天的工作依然顺利，晚安，再见！