@Phoenixyin13聊用Claude提升智力的方法

今天谈一个有趣的话题，如何利用人工智能提升你的智力、创造力与健康。

这一条推文，我们先说智力。

这里的智力我指的不是智商，也不仅仅是记忆与理解能力。

我定义为智力是一种获取信息、建立模型 、推理决策的能力。

而现在的AI绝对可以增强整个链条。

私人导师，这个功能我已经不用多说了，每个人都在用。只是我想提醒一下，大家要善用提示词工程。例如学习统计物理。不要问什么是重整化群这种问题。

我们要习惯设置情景，比如“假设我是朗道时代的学生，请一步一步带我重新发明重整化群。”或者“如果 Wilson 没有发表论文，我如何从 Ising Model 自己推导出 RG？” AI 可以模拟导师，而你要设置情景。

私人导师说完了，接下来我想说说知识图谱。

AI很容易帮你做到这一点。我相信很多高中生、本科生在学自己的课程的时候是这样用的。把一大堆report发上去或者ppt发上去总结东西，但是学习模式仍然是1.0的网课时代，背这些总结的东西。

这个仍然是有局限的。

你要让AI 找到其中的共同数学结构，尤其是理工科的同学们。比如我学习控制论、博弈论、信息论与非线性动力学，我最后找到的数学结构就是世界到动力学，再到状态空间，然后反馈信息，最后复杂系统。这样一个结构梳理，AI是可以辅助我的。

有意识地让你的知识开始形成网络，超越目录。人类的智力增长来自这里。

最后一个点，不断挑战、质疑AI。

AI 最重要的价值从来不是认同。我为什么特别推荐大家使用Claude而不是谷歌Gemini，这就是因为AI“人格”偏好。

我平时使用过的AI模型有十几个，但是Claude可以说是反驳性最强的几个之一。它的思维模式和Gemini、ChatGPT有本质的差别，反驳性人格的同时，会提供非常经典的对话可能。

有的时候我身边没有同学和朋友，我会尝试和Claude对话，假设我的观点错误，或者“请反驳我的观点”，你可能会思维更加开阔。

所以对于人类的智力提升，如果我们真的想去让AI赋能，别要答案，要反驳。

我们先把自己的推理写完整，再喂进去，要求找出最弱的一环。顺序反了，就没用了。

据我的观察，所有人类在提升智力的过程中，主要陷阱是流畅性错觉。

比如，我们总会读到一段漂亮解释时产生的“懂了”的感觉，但其实在我看来，这种感觉是一种颅内高潮，和真的懂之间差距极大。

这里，我的解法是反向讲回去，让AI指出你哪里在用术语遮盖空洞。

现在我们所处的时代，真实红利其实是反馈延迟从周级降到秒级。

而学习速度主要由反馈频率决定，不由信息可得性决定。信息早就免费了。这就是我的推文完全不需要开启订阅或者要去开启创作者收益的原因。

稀缺的，一直是纠错与有价值的讨论。而纠错，需要更多的人们，需要评论区。如果设置membership或者信息的专供化，人们的声音和反馈是少了的，这种对于大众对于信息的反思不是一件好事。