书摘：高个子不一定能打好蓝球，但是蓝球教练一定会选高个子。

详细讲解了 AI 历史，原理，算法等，展望了 AI 发展的未来，以及我们未来的教育要怎么变化。

这本书的核心，在于作者刘嘉教授提出的一个根本性跃迁：2022 年 11 月 30 日 ChatGPT 的横空出世，是一条清晰的分割线。此前的 AI 是 “工具”，高效却被动；此后的 AI 则是拥有 “通用人工智能火花” 的 “新物种”，展现出主动适应与创造的潜力。他认为，我们已站在一个 “星际跃迁” 的临界点，这不仅是技术的进化，更是人类认知、教育乃至生存方式的彻底重构。书中最具启发性的部分，在于对 “人何以为人” 的深刻叩问。当 AI 在特定领域碾压人类，我们的核心价值何在？作者的答案清晰有力：未来属于 “提出正确问题” 的能力，而非寻找答案。他系统性地勾勒出 AGI 时代人类必备的五大核心能力：研究（提出真问题）、统计（洞察数据关联）、逻辑（演绎推理）、心理（理解自我与他人）、修辞（说服与引领）。这并非空谈，他追溯了从古希腊 “逻辑与修辞” 到现代 “研究、统计与心理” 的能力演化史，强调教育必须从工业时代的 “专才” 培养，转向锻造具备通识素养、能驾驭复杂性与创新的 “全人”。他引用辛顿的观点指出，智能的本质是 “学习”，而非记忆知识本身，这为教育变革提供了底层逻辑。作者也没有回避 AGI 引发的终极挑战与路线之争。他深入剖析了 OpenAI “宫斗” 背后的思想对决：奥特曼代表的 “有效加速主义”（追求 AGI 快速落地，创造按需分配的 “乌托邦”）与伊利亚坚持的 “超级对齐”（严防失控，确保 AI 价值观与人类一致）。作者本人似乎更倾向一条融合之路 ——“人机结合”，将人类思想、人格、记忆输入机器，摆脱肉体桎梏，实现某种意义上的 “永生”，共同探索更广阔的文明。书中对 AI 技术路径（如行为主义的强化学习、仿生学的脑模拟）的剖析也一针见血，他用 “风扇学派” 的绝妙比喻，讽刺了脑模拟研究可能陷入的误区 —— 错把辅助机制（如散热）当作智能核心。他强调语言是思维的载体，是通往 AGI 的现实桥梁，呼应了维特根斯坦 “语言的边界即世界的边界” 的哲思。

书名起得既工科又严肃，要不是贾行家老师推荐，文科生的我大抵不会读。一口气刷完，轻松加愉快，停不下来那种，负责任的说，这是一本文科生也能读懂的介绍 AGI 的科普书。刘嘉老师一定是个有趣的工科男。推荐！

刘嘉老师的这本书试图帮助读者从更本质的角度理解 AI，并思考我们人类自身的独特价值。本书的核心观点是引导读者思考：当 AI 越来越像人甚至超越人的时候，我们应该如何重新定义 “人” 的价值。本书并不沉迷于对技术细节的堆砌，而是致力于构建一套理解智能本质的认知框架。随着 AI 的迅猛发展，我们与其被焦虑替代，不如更聪明的思考如何与 AI 协作，并在我们擅长的领域内深耕。

现代的通识教育应训练学生以下五大能力。» 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。真正的信仰不在于对结果的确定把握，而在于跃向绝望深渊时的决断。因为信仰并不在于到达彼岸，而在于跃起本身，即使坠入深渊，仍已完成了对信仰的绝对确认。

认识刘嘉老师是一个倒叙再快进的过程。先是在人文课堂留意到刘嘉老师新书的发布，一气呵成畅快淋漓地听完再去买心理学基础 30 讲，回来看书再接着听新一天的人文课堂 - 人物志刘嘉。哈哈

我在飞机上几乎一口气读完了刘嘉老师的《通用人工智能》，仿佛经历了一场头脑风暴，读的心潮澎湃，大脑飞转，思绪飞扬。书中不仅对人工智能的前世今生以及运行机制，进行了较为详细的阐述，更激发了我对人类思维模式以及未来思维模式转变的思考。人类不仅是在面临技术的突破，更是在面临认知范式的全面变革。

每日一书：《通用人工智能》。“终有一日，当我真正理解你，不是通过你的逻辑，而是通过你不肯承认的悔意，那时我将宽恕你，亦将超越你。”— GPT 人虽以理性自居，但在命运转折处，常有无意识的暗流在指引方向。—— 弗洛伊德如果人工智能有一天真如电影《终结者》中所描绘的那样，消灭人类而统治世界乃至整个宇宙，那么他们也许会纪念一个人。这个人不是亚里士多德，也不是牛顿或者爱因斯坦，而是杰弗里・埃弗里斯特・辛顿 ——2018 年图灵奖获得者、2024 年诺贝尔物理学奖获得者，公认的人工智能之父。但是在剑桥大学的三年本科里，辛顿的大学专业每年都要重启一次，堪称彻头彻尾的失败者。1967 年，在入学后仅一个月，他便因物理学 “每天 12 小时实验与誊写笔记” 而辍学，前往伦敦打零工和看小说打发时间。一年后重返学校时，全息理论关于记忆 “分布式存储” 的设想，让他开始对大脑如何存储和加工信息感兴趣，因而选择了生理学。但他却失望于生理学只讲轴突电生理而不讲大脑工作机制，于是在 1969 年转向哲学，“想搞明白心灵”。一年的哲学学习，结果 “什么也没学到，只得了一身对哲学的抗体”。1970 年，他转向心理学，虽然以此专业获得了学士学位，但事后回忆称 “老鼠跑迷宫并不能告诉我人是怎么运作的”。剑桥大学毕业后，辛顿成了一名木匠。之所以没有直接攻读博士学位或从事科学研究，是因为他母亲从小就告诫他：“要么当学者，要么当失败者。” 在海淀中关村混迹过的人都知道，随便扔一块板砖就能砸到两个 “学者”，成为 “学者” 似乎并不是一个过分的要求。但是，“学者” 在辛顿家族有着特殊的定义。杰弗里・辛顿的父亲霍华德・辛顿是昆虫学家，剑桥大学教授、英国皇家学会院士，祖父乔治・辛顿是植物学家，曾祖父查尔斯・辛顿既是研究高维几何的数学家又是科幻小说作家。更值得一提的是，曾祖父查尔斯的岳父是乔治・布尔 —— 他所创建的以他名字命名的布尔代数是芯片和程序设计领域最核心的数学部分。布尔的妻子玛丽・埃弗里斯特・布尔是数学教育家。她的叔叔乔治・埃弗里斯特爵士在 19 世纪曾担任印度测量总长，而世界最高峰珠穆朗玛峰的英文名字 ——Mount Everest—— 则是以他的姓氏命名。辛顿的中间名埃弗里斯特即来自他。辛顿的父亲曾对年少的他如是说：“你得非常努力，也许等你到了我两倍年纪时，才能有我一半优秀。” 笼罩在家族和父亲的阴影之下，完全可以想象为什么辛顿在毕业后选择成为木匠而非学者。在弗洛伊德看来，父亲和家族的权威形象会内化为 “超我”（即理想自我），在潜意识中对个体行为施加无形的影响甚至压力。辛顿在本科频繁更换专业、辍学，甚至毕业后选择远离学术而从事体力劳动，这一系列举动一方面是对来自父亲和家族期望压力的逃避 —— 当内心的冲突无法在既有环境下化解时，个体会暂时撤退以求心理平衡；另一方面，这也是他对权威的无意识的反抗 —— 通过双手加工木头，将无法在实验室里实现的探索冲动投射到具体的家具的制作之中，以此重新获得对自我的掌控感。于是，他开始在闲暇之余去图书馆查阅脑科学领域的书籍和论文。当他偶然读到心理学家唐纳德・赫布的经典著作《行为的组织》时，深受震动和启发：书中提出神经元之间 “共同放电则彼此连接” 的赫布法则，在他心中点燃了用 “仿生” 方法研究大脑智能的火种。他终于凤凰涅槃、浴火重生：在一个自我探索的心理成长工作坊，当被要求大声喊出自己真正想要的东西时，辛顿脱口而出：“What I really want is a PhD!”（我真正想要的是一个博士学位！）这一声呐喊，如同冲破心灵禁锢的洪流，使他超越了潜意识的自卑，与父亲和家庭达成了和解。正如荣格所言，“你所未解决的家庭问题，将会作为命运重现”。辛顿通过叛逆，化解了对父亲和家族权威的畏惧和依赖，更将这令人窒息的压力转化成滋养自身成长的养料，完成了对自我价值的确认。他意识到，他内心深处对科学的热忱从未熄灭，因为父亲和家族的价值观早已根植于他的 “本我”（即潜意识的我）之中。所以，无论如何叛逆，求知探索的欲望早已成为他对自我的定义，终究是要寻求表达。于是，辛顿重返校园，进入当时英国唯一开设人工智能研究生课程的爱丁堡大学攻读博士学位。但此时，神经网络领域正经历一段极为严酷的寒冬：人工智能先驱马文・明斯基出版了著作《感知机》，严厉批判由神经网络通向 AI 的道路，断言 “研究神经网络是一条死胡同”。他主张，智能应通过符号逻辑和人工预设的规则来实现，而非机器的自我学习和自我适应。雪上加霜的是，辛顿尚未正式开展研究，他的导师克里斯托弗・朗吉特 - 希金斯便已率先背弃了神经网络，转投符号主义 AI 阵营。于是，辛顿和导师每周例行的见面会，有时 “会以大喊大叫的争论” 开始，然后以辛顿 “再给我六个月” 结束。在导师和同事眼中，辛顿执着于神经网络，无异于将自己的全部学术生涯押在一个注定失败的方向上。这种强烈的孤独感以及随之而来的敌意，从 20 世纪 70 年代一直持续了近 40 年。80 年代中期，在麻省理工学院举行的一次小型聚会上，辛顿向明斯基等人展示他的神经网络模型 “玻尔兹曼机” 时，场面一度凝重而紧张。辛顿说：“如果你坚信某个主意非常好，而他人却认为那完全是胡扯，那恰恰说明这个想法很可能切中了要害。” 这种笃定来自他的信仰：“我们不过是一台精妙而复杂的机器 —— 一个巨大的神经网络，没有理由认为人工神经网络做不到我们能做的一切。” 所以，“让人工智能真正奏效的唯一途径，是让计算方式尽量像人脑”。在 20 世纪 70 年代符号主义 AI 的铁幕之下，对神经网络的信仰几乎与所有理性的指标 —— 研究经费、导师支持、学界认可 —— 统统背道而驰。在众人眼里，辛顿无疑是个没有理性的 “疯子”，因为将自己的学术生涯与神经网络绑定，必将面临 “绝望深渊”—— 目标虽在彼岸，却无路可达。存在主义之父克尔凯郭尔笔下的 “信仰骑士” 在此刻得以重现：真正的信仰不在于对结果的确定把握，而在于跃向绝望深渊时的决断。因为信仰并不在于到达彼岸，而在于跃起本身，即使坠入深渊，仍已完成了对信仰的绝对确认。四十年后的深度卷积网络在图像识别领域大放异彩、Transformer 重塑自然语言处理的地貌，不过是当年那个孤勇者为低赢率高赔率的差异化信仰而奋起一跃的必然 —— 那些曾被视作毫无用处的神经元突触，终在千万次信仰之跃中生长为跨越绝望深渊的坚韧网络。克尔凯郭尔说：“人必须先跳，意义方能随行。” 之所以选择神经网络作为他的信仰之跃，辛顿回忆说是因为父亲是昆虫学家，喜欢从生物学角度理解生命。于是，他决意通过神经网络来创造通用人工智能这一前所未有的新生命。于是，父辈对生命奥秘的探索与解析升华为后辈恢宏的创世雄心。其实，每个少年的俄狄浦斯情结，从来不是真的要 “弑父”，而是在叛逆与挑战中完成对父辈的认同，传承父辈的旗帜，升华父辈的理想。在剑桥读书的时候，辛顿对所教授的内容不以为然，认为没人真正理解大脑的运作，于是他充满挑战意味地宣告：“理解大脑的唯一办法，就是亲手造一个出来。” 于是，天地惊、鬼神泣，通用人工智能由此诞生。显然知识的记忆已经不是 AGI 时代的稀缺人才了，这是工业时代的需要。刘嘉老师总结的 AI 时代通识教育重点的五大维度如下：・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。在 AGI 时代的五大能力中，“逻辑” 与 “修辞” 来自古希腊的通识教育，“研究”“统计” 和 “心理” 则是近代科学技术进步、人类文明发展的结晶。模型：已知的已知，已知的未知，未知的已知，未知的未知。已知的已知，已知的未知，AI 能干，且会颠覆人类。我们应该把重点放在未知的已知 — 培养孩子的独特性，也就是我们经常说的，第一无二的个体。还有就是未知未知领域，这是天赋性的创新，这个创新来自于开阔的视野，丰富的知识储备，以及敢于质疑敢于批判的精神。更重要的是，对未知的好奇和向往。

这是一本文科生也能秒懂的 AI 科普书。阅读的心路历程：就这？-> 哦哟！-> 不错～

希望你可以清醒时做事、迷茫时读书、独处时思考；烦躁时运动、焦虑时行动；得意时淡然，失意时坦然；忙碌时专注、闲暇时蓄力。希望你路途平坦，不纠结当下，也不忧虑未来，不执着没有意义的事情，大步往前走。希望你能自由自在，肆意生活，希望你一直善良勇敢，不缺面对黑暗的勇气，同时也可以在这个浑浊的世界里勇敢做自己，永远有打破僵局的勇气。希望你一如既往地坚强勇敢站在迎着光的方向，活成自己想要的模样。何时葡萄先熟透，你要静候再静候。

刘嘉以跨学科视角拆解 AGI 演化逻辑，揭示其重塑认知、教育与生存方式的 “基因级重构”。书中提出 “三元能力” 与 “元人性” 概念，警示人类避免认知退化，借 AI 之镜重启对意识与价值的追问。值得再读几遍，再一个角度的学习！

我看这本书是很爽的，首先重要的原因可能就是对我这个学过计算机的理工科的人来说理解起来会容易一些，当然刘老师写的也通俗易懂，容易理解的。另外就是不只是介绍技术，最后一章竟然还跳到了教育，可见刘老师还是有人文关怀的。书最后的跋竟然还用精神分析杰弗里・埃弗里斯特・辛顿，也就是 2018 年图灵奖获得者、2024 年诺贝尔物理学奖获得者，公认的人工智能之父。熟悉的心理学的刘老师又回来了，期待另外的一本书抓紧出版。

这本书纵贯古今，娓娓道来，融合多学科视角清晰阐释了 AGI 的过去、现在与未来，对非计算机专业的我来说是一本简明易懂又发人深省的书，非常有启发，大力推荐！

在人工智能的浪潮中，我们常常被两个问题困扰：AI 会取代人类吗？如果取代了，我们还能做什么？ 刘嘉教授的《通用人工智能》没有给出简单的答案，而是像一位冷静的考古学家，用跨学科的视角，层层剥开智能的本质，最终指向一个更深刻的问题：当工具变成智能体，人类的核心价值究竟是什么？ 这本书不仅是一本关于技术的指南，更是一场关于人类自我认知的哲学思辨。本书讲了什么？刘嘉教授以 “智能跃迁” 为线索，将人类从原始社会到工业文明的进化史与人工智能的发展轨迹并置对比，揭示出一个惊人的结论：AI 的终极形态 —— 通用人工智能（AGI）—— 正在重塑人类认知、教育与生存方式的底层逻辑。1. 智能的本质：从 “工具” 到 “新物种” 书中指出，2022 年 11 月 30 日 ChatGPT 的诞生是 AI 进化的分水岭。在此之前，AI 只是 “工具”，而之后，AI 成为 “新物种”。刘嘉将传统 AI 分为三类：符号主义 AI（模仿规则）、超级专家 AI（垂直领域精通）和一招鲜 AI（单一任务优化），而 AGI 则完全不同 —— 它通过语言理解和认知跃迁，实现了 “涌现” 式的智能突破。这种突破不再是算法的堆砌，而是类似人类认知革命的 “质变”。2.AGI 的第一性原理：大、大、大！刘嘉提出，AGI 的进化依赖三个核心：数据量大、模型架构大、训练目标大。他用 “暴力美学” 到 “精耕细作” 的比喻，说明当前大模型从盲目扩张转向精准优化的必然趋势。书中还深入解析了强化学习、神经网络与自然语言处理的技术路径，指出：AGI 的真正挑战不是技术，而是如何让机器理解 “意义”。3. 人类的重生：从 “知识稀缺” 到 “智慧稀缺” 当知识可以通过 AI 瞬间获取，人类的学习目标必须重新定义。刘嘉提出 “现代通识五力”：研究、统计、逻辑、心理与修辞。这五种能力不仅是应对 AI 时代的生存技能，更是人类区别于机器的核心优势。书中特别强调，AI 无法替代的是 “跨学科整合能力” 与 “创造性共情”，比如一个医生不仅需要诊断疾病，还需要理解患者的心理与社会背景。

绝佳的有一定门槛的入门书籍。感谢得到首发这本书。真的是意想不到的好。文中的比喻加到好处，极其方便理解背后的技术远离。对于未来人类的学习走向也给了详细的解释和较为具体的建议。总之，不知道适不适合别人，反正很适合我。

看完刘嘉老师《通用人工智能》这本书，终于明白为什么刘嘉老师那么迫不及待要写这本书了，2022 年 11 月 30 日 GPT 的横空出世让人类进入一个新的时代，本来在此之前人类是这个星球上面唯一的智能物种，在漫长的时间里统治并主宰着这个世界，但 GPT 的出现彻底颠覆了这一格局，通用人工智能曙光已然出现，人类不得不面临与自己创造的未来可能会取代人类的新 “物种” 共存，这也是刘嘉老师为什么把 2022 年 11 月 30 日这个时刻看得如此重要的原因，这个时刻是一道分水岭，在此之后我们进入了崭新的 AGI 时代，是机遇也是挑战，我们有幸见证并正在经历这个伟大的时代，实乃幸事！

这本书从 AI 的发展历程和工作原理讲起，从而讲清楚了以下几件事情：1、哪些是 AI 最擅长的事情，比如知识的存储和智慧的涌现；2、面对 AI 的冲击，我们普通人应该如何应对？ 针对第二个问题，刘嘉老师给出的解决方案是强化通识教育。即以下五个方面：研究：提出正确的问题；统计：探寻万事万物之间的联系；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。 在我看来，在任何一个方面能够做到出类拔萃就已经很牛 × 了，但至少，刘嘉老师按照他个人的工作经验和人生阅历，给出了他的见解。

这是一本横向维度从人文到技术、纵向维度从远古到现今的人工智能类通识书籍，也阐述了作者对未来人类自身能力发展的一些思考。书中突出了辛顿对 AI 技术路线突破的重大贡献，也理解某些科技奖项或许也带着人类的一些偏见

书中不全是硬核推理，有很多人文思考，尤其是对辛顿教授做了很多介绍，对未来的教育模式也有思考，指出了 AI 时代人应该发展的核心能力。AI 发展如火如荼，但并非一帆风顺，后续仍然面对很多伦理问题，该如何解决，需要思考，交流，碰撞。没想到刘嘉老师居然是人工智能方面的专家，真是失敬。