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人类输入的贝叶斯偏见概率
贝叶斯公式是个非常美丽的公式，人类的学习过程被浓缩为一个简单的公式。
简单表达下贝叶斯公式，我不去用数学化的公式表达了，因为很多人看到数学公式就头疼。
先验概率就是你对事物的第一反应判断，这种判断基于过往的经验还有知识。
所以人类对事物最终判断也就是后验概率是一个不断在新的证据基础上更新的过程。
人类大部分的偏见都是基于过往的经验，信念，以及先天的认知结构决定的。
偏见是一种快速且偷懒的行为，但这种行为确实人类进化过程中形成的，人类的很多快速反应都是基于一种生存本能，如果没有这种快速反应，人类不可能从物竞天择的大自然中保存下来。
我们在使用AI时候，如果不先进行深入的思考，你的信息输入就带有很大的偏见，这种信息偏见会影响AI输出效果。
AI模型思考的不完善
尽管大模型一再更新，但是大模型在训练过程中使用的语料信息本身就有偏见，不同公司的大模型训练的信息来源不同。
其次是不同模型的算法不同，同样的prompts在不同模型中的逻辑运算不同。
而且AI模型思考很容易受到人类情绪干扰，对话的语气和期待都是直接影响AI对话的推理质量。
如何理解深度思考
深度思考是理性加工感性材料的方式，我们知道知识形成或者说加工的三个阶段。
感性认识：通过感觉器官，眼耳舌身鼻对外界的刺激信息进行第一个阶段的感性加工。
这个阶段对世界的认识是感性的，就像小孩子那样，很容易被表象的东西吸引，就是简单的刺激-反应阶段。
知性认识：这个阶段我们利用逻辑思维对第一阶段的感性材料进行逻辑上的判断推理，这也是每个成年人应该要具备的能力。
人类在10岁以后大脑开始进行抽象思考，告别了简单的具象思考阶段，但是只具备了逻辑抽象思考的能力，距离真正的对事物进行是非判断还早着呢。
我们很多成年人也就止步在知性认识阶段，知性能力强的人很可能是身边的各种学霸，各个领域的专家，老师。
我认为AI模型目前最多也就是停留在这个知性判断的阶段了，因为它不具备理解何为真善美的能力。
理性认识：这个阶段我们可以称之为真正的认识，也就是真知，这个阶段的认识超越了单纯依靠逻辑判断，可以真正的理解什么是善恶，美丑，伦理，身处在这个阶段的人类明白什么是来自良心的审判，道德真正的动机。
在我喜欢的大哲学家康德眼里，理性的认识就是内心的道德律令。
如何训练自己的深度思考能力
在这个问题上，我认为我是最具有代表性的，在回顾我整个的学习生涯中，我发现我一直都没有明白什么是学习。
我一直是被外界逼着学习，所以我从小到大学的就很痛苦，而且学习的效率也很差，典型的学渣。
天才都是开窍很早的，开窍晚的大概率不是天才，这话不是绝对的，但从大数统计上来说这是相对真理。
保持阅读一直是我的一个爱好，哲学是发人深省的学科，长期阅读哲学让我养成了一种持续追问为什么的习惯。
也就是大部分成年人都失去的好奇心，如果有机会，我会和大家分享我的哲学思考。
从哲学拓展到基础学科，逻辑学，数学，物理学等，对于一个像我这种自然科学素养缺乏的人来说是必经的一个路径。
从高度浓缩的定理公式中，你可以窥探到宇宙运行的魅力。
从谨慎严谨的逻辑推理中，你可以领略到人类思维的奥秘。
养成深度思考的路径没有固定的方法论，但一个前提你得好奇。
你要学会质疑，质疑每一个你脑子里既有观念的大前提。
