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Polymarket因美国大选而声名大噪，特别是在2024年大选期间影响力大幅提升。从两党候选人宣布参选，到拜登退出竞选的传闻，再到两轮辩论，Polymarket逐渐“破圈”，成为预测市场的焦点。
大选当天，Polymarket的表现令人惊叹。美东时间周二晚上投票结束后，特朗普的胜率立即跳到58%。到晚上11点多（北京时间6号上午），胜率飙升至95%。这比美联社宣布结果早了近六个小时。Polymarket的预测精准度甚至超过市场和特朗普相关交易反应。
这次大选，Polymarket的投注额高达37亿美元。选举日当天，它在苹果免费应用排行榜上排名第二，仅次于向美国公民开放的合法投注市场Kalshi。这令人瞩目的表现也引来了FBI的调查。一周后，FBI持搜查令突袭公司CEO，没收其手机和电脑。调查重点是平台是否非法接受美国用户交易。
但Polymarket的价值远不止于大选预测。它涵盖了各种事件，无论大事小情。韩国戒严、政治动荡，Taylor Swift是否结婚，甚至马斯克一天发多少推文，平台上都有相关市场。它利用群众智慧，实时反映事件发生的概率，如今已被许多人当成新闻资讯来源。
越研究越发现，如果仅仅把它当做一个博彩网站，真的太低估了，不仅越来越像一个金融市场，还有可能成为一个新闻、信息、甚至社会治理工具——这究竟是为什么？
本期我们就来深入了解一下Polymarket为代表的预测市场（prediction market）——它到底是什么？背后的底层逻辑是什么？用了什么技术？未来会变成什么？
主要讨论了：
(00:01:12): 如何接触到Polymarket（或其他预测市场）？觉得它最有趣地方是什么？
(00:14:57): Polymarket可以视为预测市场的 Uniswap
(00:21:29): 预测市场vs传统博彩（赌球赌马买彩票）和民调：谁更胜一筹？
(00:28:27): Polymarket的核心在于做市商机制
(00:41:08): “第五权”和“信息金融”时代的到来
(00:54:32): 预测市场的底层哲学来源：哈耶克和Robin Hansen
(01:01:10): Polymarket作为社会治理变革，成为未来社会政治治理机制的一部分？
(01:15:19): 未来亚洲或非西方世界会出现一个Polymarket吗？
时间戳和文字总结：
(00:01:12): 如何接触到Polymarket（或其他预测市场）？觉得它最有趣地方是什么？
在 2020 年 DeFi Summer 期间，众多新项目涌现，当时便已注意到预测市场的存在，但并未深入了解。直到最近的大选，才开始真正关注。尤其在拜登退选前后，以及第二次大选辩论期间，预测市场的表现令人印象深刻。哈里斯在辩论中的一个关键时刻，抛出一个“王炸”，成功激怒了特朗普。特朗普因此开始失控，发表了“移民在春田（Springfield）吃猫吃狗吃宠物”的言论。几乎同时，预测市场上民主党获胜的概率迅速上升了 5%。这次事件使人们对预测市场产生了浓厚兴趣，因为它无限接近于金融市场，非常契合交易员的思维模式。
预测市场并非简单的 Yes or No 的赌博，它提供丰富的信息，可以用来分析概率。例如，一个月前 Polymarket 上关于拜登退选概率的押注，显示 86% 的几率会退选。普通人可能会疑惑，为什么不是 50%？因为在它们看来，要么退选，要么不退选，就像买彩票一样，只有两种可能性。然而，预测市场上的百分比数字并非简单的 0 或 100，而是不断变化的，这正是其精妙之处。
普通人并不擅长概率思维，倾向于绝对的答案。而预测市场中那些有零有整的百分比数字，恰恰反映了人们用真金白银下注时，对风险的认真思考和仔细权衡。下注的价格，代表了对事件发生概率的判断。
对于赌徒和交易员来说，在牌桌上所做的就是不断计算概率：寻找“正期望值”（概率最大）的赌注，并管理好自己的资金（决定每次下注多少）。“凯利公式”在这种情况下非常有用，它可以根据赌博赢或输的概率，计算出每次下注的资金占所有赌本的最佳比例。其本质，是如何在不确定性中做出最优决策。预测市场的运作机制，与金融市场高度相似，下注的金额与概率成正比。事件发生的概率越高，回报率越低，下注的价格也越高。
(00:14:57): Polymarket可以视为预测市场的 Uniswap
想了解 Polymarket的本质，可以从几个角度来看。
首先，从市场角度来看，有人认为它类似于二元期权，本质上是买涨跌。用户预测例如某个股票某一天的价格涨跌或某个事件的结果，如果预测正确，就能获得全部筹码；如果预测错误，就输光本金。
这与传统金融市场中的二元期权交易类似，只是 Polymarket以加密货币进行交易。虽然名为“二元期权”，但它更像是博彩——只关注涨跌，类似于赌某只股票在某一天的价格比今天高还是低。这种简单的赌涨跌机制，在主流金融市场中通常是被监管的。Polymarket提供了一个平台，用户可以像进行二元期权交易一样参与预测市场，例如预测川普当选或贺锦丽当选，与预测某只股票涨跌的逻辑相同。
其次，也是更重要的一点，Polymarket可以被视为预测市场的 Uniswap。它巧妙地将对事件结果的预测转化为可连续买卖的带价格产品。Polymarket通过一个算法，将事件结果的概率转化为 0 到 1 之间的数值，并以美元计价，最小单位为美分。用户可以根据自己对事件概率的判断买入或卖出对应的 token，token 的价格也随之波动，就像股票市场中的挂单一样。Polymarket利用智能合约和 DeFi 技术实现了类似订单簿的体系。
更神奇的是，Polymarket引入了 Conditional Token Framework (CTF) 算法。这个算法允许任何用户花费 1 美元生成一对代表相反结果的 token，例如“川普当选”和“川普落选”。由于其中一个结果必然发生，因此在事件揭晓时，其中一个 token 的价值会变成 1 美元，另一个 token 的价值会变成 0 美元。这类似于 Uniswap 的做市机制，用户可以同时持有代表两种结果的 token，并在市场上进行买卖。Polymarket的创新之处在于，它让每个人都能成为做市商，形成了平台、做市商和交易者三方生态。这种模式无需平台使用自有资金开设赌盘，而是依靠外部参与者提供流动性，使其潜在规模远超传统博彩公司，因为传统博彩公司需要自己投入资金来维持赌盘的运作，而 Polymarket则将这个角色交给了市场参与者。有人认为，Polymarket真正的价值在于让每个人都能成为做市商，就像 Uniswap 让每个人都能成为流动性提供者一样。
(00:21:29): 预测市场vs传统博彩（赌球赌马买彩票）和民调：谁更胜一筹？
“预测”这件事由来已久，从16世纪用占星术预测香料价格，到18世纪用蜡烛图分析市场，人类一直在尝试预测未来。Polymarket则用USDC稳定币，让人们对事件结果进行投机。
它的作用更像温度计，不预测未来，只反映当下对事件发生概率的评估。与其说它“预测”，不如说它量化不确定性。预测的准确性并不重要，因为重复发生的事件可以通过计算预测，而独特事件则缺乏统计意义。它的价值在于整合不同观点，快速适应新信息，并将集体智慧转化为清晰的概率指标。
它既像赌场，让人们对事件下注，也像新闻网站，展示各种热点。它与普通期权市场不同，赌的是事件发生与否，而非市场涨跌。平台上的事件来自社交媒体热点，每个人都能像做市商一样开盘，其他人则押注事件是否发生。
它没有庄家，概率由参与者决定，是真正的“群众智慧”，不像传统博彩由庄家控制赔率。它信息更丰富，提供更多分析工具，参与者可以研究概率、制定策略，更像金融市场。它比民调更靠谱，因为下注需要真金白银，更能反映真实情况。
参与者多样，有赌徒，也有套利者，它们利用价格波动和群众情绪寻找机会。有人低买高卖，有人进行“价值投资”。
预测市场比传统博彩更具分析性。博彩靠直觉和喜好，结果立竿见影；预测市场更重策略，用数据和分析，追求精准而非胜负。它也与民调不同，民调只问偏好，预测市场则考虑多重因素。
它更像金融市场，有套利者利用群体情绪进行反向操作，也有价值投资者利用市场波动进行交易。但它也存在羊群效应等问题，受多种因素影响。
(00:28:27): Polymarket的核心在于做市商机制
Polymarket 将预测或博彩“金融化”。它的核心在于做市商机制。
平台上的事件，例如美国大选结果，由平台方采集并开设赌盘。做市商的参与至关重要，它们的资金决定了交易池的深度。交易池深度越大，参与者下注越多，潜在收益也越大，如同股票交易市场。这也意味着做市商的资金投入实际上决定了新闻热点的热度。它们关注可套利的热点事件，进而吸引更多交易者，形成正向循环。
做市商并非被动地投入资金，它们可以通过判断事件概率进行套利。例如，在Uniswap V3中，做市商可以根据价格区间进行做市，Polymarket也类似，做市商可以通过挂单撤单等方式操作。Polymarket的套利机制类似价格回归逻辑。例如，若川普胜率为65%，则失败概率为35%。做市商可以以65%的价格买入川普赢的期权，同时以36%的价格（高于理论价格35%）卖出川普输的期权。一旦市场波动，川普胜率下降，36%的卖单成交，即可套利。这种机制使得专业的做市商策略得以应用。
一个有趣的现象是，Polymarket将二元事件（例如川普和贺锦丽的选举）拆分成四个事件：川普赢，川普输，贺锦丽赢，贺锦丽输。这种拆分看似重复，却创造了套利空间。由于市场信息传递和交易存在延迟，四个事件的价格可能出现偏差，例如，川普赢的概率为65%时，贺锦丽赢的概率可能并非35%，而是36%。这就类似于跨市场套利，利用不同市场相同标的物的价差获利。平台方通过拆分事件，增加了交易机会，也体现了平台的设计能力。
这种拆分机制对对冲基金等机构投资者尤其有用。它们可以利用Polymarket进行跨市场对冲。例如，如果在传统金融市场押注美元上涨，可以在Polymarket上买入相关的“事件期权”进行对冲。由于川普赢和贺锦丽输代表不同的市场交易方向，拆分成四个事件更有利于对冲操作。
Polymarket 的本质并非预测，而更像一个温度计，反映当前事件的市场情绪。由于许多事件的不可重复性（例如美国大选），难以评估预测的准确性。真正有规律可循的事件，则可以通过计算而非预测得出结果。因此，Polymarket 的价值在于提供实时概率信息，供参与者参考。
(00:41:08): “第五权”和“信息金融”时代的到来
预测市场平台，如Polymarket，早已超越了传统博彩的定义。它不仅是一个让人下注的平台，更像是一个信息平台，甚至可以被视为一种新型新闻网站。它通过金融工具的运作，快速、准确地反映出事件的关注度和可能性，提供许多意想不到的真实信息。这种运作机制衍生出一个新的概念——信息金融。
信息金融的核心在于用金融方式来展现和传播信息。平台将人们对事件的关注和判断数字化，用户通过买卖和下注，表达它们对事件概率的看法。这种模式创造了一种全新的信息传播形态，与以Twitter、Facebook为代表的传统社交媒体完全不同。不同于依赖评论、点赞和分享的传统信息流，预测市场的底层由金融产品驱动。它通过资金流动来量化人们对事件的兴趣和判断，从而构建了一种以市场为基础的信息结构。
这种新模式引发了对“信息权”的深入思考。
在传统社会中，新闻采集和发布的权力主要掌握在媒体机构手中，被称为社会的“第四权”。但在预测市场的模式下，信息权的分配正在发生变化。预测市场通过众人参与的方式，重塑了信息的生成和传播。有人认为，这可能代表着“第五权”的到来，即信息权从传统媒体机构转移到机器平台，由大众共同参与形成新的信息结构。
然而，这种模式并非没有争议。它引发了人们对资本操控信息的担忧。如果金钱决定了信息的声量大小，那是否会导致信息的不公平分配？例如，如果资本不再关注像美国大选这样的重大事件，而转而投向赛马或球赛，是否意味着大选这样的公共事务会失去关注？这种资本导向的信息传播方式是否会偏离公共利益？
尽管如此，预测市场平台的出现，也提供了一种对现有信息权的制衡方式。预测市场通过市场化的方式，揭示了传统媒体可能忽略的信息。
例如，Polymarket关于委内瑞拉选举的预测就揭示了一个有趣的视角——尽管马杜罗被普遍认为会通过操控选举继续执政，但平台却给出了其输掉选举23%的概率。这一数据引发了人们对委内瑞拉政治局势的关注，也让外界开始重新审视这个看似确定的事件。这种捕捉小概率但重要事件的能力，正是预测市场的独特之处。
(00:54:32): 预测市场的底层哲学来源：哈耶克和Robin Hansen
预测市场平台，如 Polymarket 的底层逻辑，反映了一个通过市场机制揭示真相的新经济模式（Information Finance）。这种模式的核心是，通过设计一个市场，让人们下注，以此揭示真实信息。通过市场机制发现真相，并将这些真相转化为公共产品。
这一理念可以追溯到哈耶克的经典理论。他在80多年前的著名文章《知识在社会中的应用》中提出了“知识问题”（Knowledge Problem）。文章试图回答一个问题：经济是否可以通过计划实现最优状态？在当时的背景下，许多人相信中央集权的计划经济能够比自由市场更有效地分配资源。哈耶克则反驳了这一观点。他认为，实现经济最优状态需要三件事：完整的信息、激励个体行为的机制，以及减少错误行动的能力。他提出，价格体系是解决这些问题的核心工具。
哈耶克将知识分为两类：科学知识和具体情况知识。科学知识是系统化、可传授的真理，例如物理、化学等。而具体情况知识则是个体在特定场景中掌握的经验和教训，例如对市场敏感度或对某种资源的了解。这种知识无法通过语言或数学表达，也无法传授，只能通过市场价格体系传播。市场机制通过价格，整合分散在每个个体中的具体情况知识，引导社会实现资源的有效配置。
信息金融正是基于哈耶克的这一逻辑。与中央集权的计划经济不同，市场通过价格发现真相，而非依赖中心化的权威控制。这种市场机制消除了信息的隐藏成本，将所有行为和选择的成本显性化。
这一逻辑的另一个关键点在于，市场能够通过经济激励来反映社会的真实情况。无论是信仰、理念，还是新闻自由、公平正义，这些看似抽象的概念实际上都有成本。市场机制的优势在于，它要求参与者为自己的选择付出代价。在Polymarket上，用户通过下注表达支持，无论是支持哈里斯还是川普，下注失败就意味着为自己的信念付出了代价。这种显性化的成本模型，比那些隐藏成本、只强调结果的方式更真实。真金白银下注，揭示了社会的真实偏好和信息分布。
(01:01:10): Polymarket作为社会治理变革，成为未来社会政治治理机制的一部分？
预测市场未来是否有可能将其应用于政府决策？是否可以通过市场机制，用资金下注的方式，辅助政策制定？
这一理念并非凭空出现。维塔利克在文章中提到过类似观点，认为预测市场或许可以作为一种“用钱投票”的民主实验，用市场取代传统投票的方式来做决策。
这一想法的根源，可以追溯到经济学家罗宾·汉森的理论。罗宾·汉森是乔治梅森大学的经济学副教授，被誉为预测市场的教父。16年前，他提出了一个大胆的设想：通过预测市场来辅助治理决策。他的论文成为今天区块链预测市场的理论源头之一。这一理念后来被应用于美国国防部的“政策分析市场”（Policy Analysis Market），一个真实存在的项目，旨在通过市场预测中东的未来发展形势，例如地缘政治风险或代理人战争的可能性。
这一市场背后的逻辑非常清晰：通过真金白银的交易，预测市场能够比专家或民调更准确地反映事件的可能性。然而，这一项目在2003年因争议被叫停。原因在于市场上开始出现关于恐怖袭击和暗杀的下注，引发了伦理争议，参议院认为这种市场机制可能成为暴力事件的“赌场”，因此关闭了项目。
尽管如此，这种基于市场的社会治理方式并非毫无可能。它的底层逻辑仍然引发了广泛讨论。然而，将预测市场完全应用于社会治理存在巨大挑战。社会治理需要承担更高的成本和更大的责任，而市场中的参与者通常只考虑自己的投入与收益。在 Polymarket 上，参与者可能下注十美元，只需承担输赢的结果。但若将这种机制应用于复杂的社会治理，例如预测中东政策，其后果可能涉及数百亿甚至上千亿美元的影响。这种不对等的风险和回报，成为预测市场在社会治理中面临的核心难题。
预测市场的有效性，更多体现在具体的、与个体密切相关的事务中。例如，公民可以通过投票结合资金下注的方式，表达对某个项目或政策的支持。这样的机制更贴近“自下而上”的治理理念，而非“自上而下”的统治逻辑。
预测市场通过群体智慧和资金激励，能够更准确地反映民意。然而，当预测市场试图影响政府决策时，这种机制与政府的“自上而下”统治逻辑产生了矛盾。政府是统治者，公民是被统治者，用被统治者的力量来决定统治者的行为，本质上是存在悖论的。
预测市场在小范围的自治和具体议题上可能更有前景。社会治理需要平衡多方利益，而预测市场则更擅长解决具体问题。它的成功可能更多体现在小范围的自治、经济决策或观点表达上，而非全面取代传统的治理体系。
(01:15:19): 未来亚洲或非西方世界会出现一个Polymarket吗？
政府扮演着两种角色：治理者和公共服务提供者。政府的治理角色与公共服务提供角色有所不同。治理角色涉及一些与公民没有直接关系的决策，例如外交政策或战争决策。这些决策不适合由公民投票决定。但公共服务，例如基础设施建设或社会福利政策，与公民的日常生活密切相关。因此，公民应该有更多的话语权。
新闻机构也具有双重角色：监督政府和提供信息。监督政府需要理念和勇气，而提供信息则类似于提供公共服务。新闻机构的信息垄断地位可能导致腐败和信息失真。预测市场和去中心化平台或许可以打破这种垄断，提供更客观、多元的信息。
权力下放是预测市场和去中心化平台的核心思想。这种权力下放不仅针对政府，也针对新闻机构等信息垄断者。通过市场机制，将权力分散到更广泛的群体中，可以更有效地整合信息，促进社会进步。
预测市场平台，例如Polymarket，目前主要集中在西方市场——它能否在亚洲或其他地区获得成功，取决于上述底层理念（超纲了不多说了）。
但就产品层面而言，随着加密货币和去中心化技术的普及，地理界限正在逐渐消失。未来，预测市场平台很可能成为全球性的平台，打破地域限制。
学习使用加密货币钱包和去中心化平台的技术门槛曾经很高。但随着预测市场等应用的出现，人们参与的动力会更强，学习的意愿也会更高。这可能会推动加密货币和去中心化技术的进一步普及。
预测市场和去中心化平台的出现，可能带来深远的影响。不仅可能改变公共服务的提供方式和信息的传播方式，还可能重塑社会治理的模式。它的未来发展值得关注。
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好久不见，刺激话题来了：聊聊比特币。
录播课时比特币一颗大概9万美元。有意思的是，现在推特上、圈子里，几乎没人喊“泡沫”；中本聪、反美元、反政府、达到美联储的理念也没人提；好像自从美国政府，特别是懂王表示支持比特币后，大家就把初心忘光了？
2024年美国大选，加密货币成为左右选情和重塑政治格局的关键变量。从特朗普积极拥抱加密货币社区，到民主党内部对加密货币监管态度的分歧，都表明加密货币已成为两党争取选民的重要工具和政策焦点，开始影响美国政治格局。
从大选结果可见，一个新兴的加密货币选民群体正在影响大选走向，围绕加密货币的监管之争也成为两党阵营角力的重要战场。从特朗普公开拥抱加密货币，誓言终结"敌对监管"，到民主党也开始重视这一群体，向加密货币从业者靠拢，不能排除加密货币领域正在重新定义美国的金融生态，甚至可能重塑未来的国际货币体系的可能性。
加密货币是政治新宠，还是美国未来金融霸权的新工具？懂王能用比特币让美元再次伟大，重塑金融霸权吗？
时间戳：
(00:01:35) 回顾一下大选前至今的走势。顺便弱弱问一句：比特币现在是泡沫吗？
(00:15:08): Polymarket
(00:20:10): 加密票仓
(00:26:15): 为什么特朗普要支持加密货币？
(00:33:10): 比特币对维系美元霸权是有促进作用还是有破坏作用？
(00:35:35): 比特币如何增加美元霸权？
(00:44:30): 美元的问题比特币能解决吗？
(00:51:46): 比特币被华尔街收编，会失去其特殊性？
文字稿：
(00:01:35) 回顾一下大选前至今的走势。顺便弱弱问一句：比特币现在是泡沫吗？
比特币最近价格疯涨，跟美国大选关系密切。年初的时候，价格一直在5万到6万美元摇晃，直到6月底，特朗普和拜登第一次辩论。拜登表现不佳，加上共和党明确表示力挺比特币，市场风向一下变了，比特币开始涨。
7月，共和党发布政策宣言，很多内容都跟加密货币有关，态度非常积极。共和党全国委员会还通过了草案，包括支持挖矿产业拉回到美国等。又推了一波涨幅。
7月13号特朗普遭枪击未遂，选民支持率猛增，比特币也跟着涨到7万美元左右。11月6号特朗普宣布胜选，比特币跳到7万5美金。之后一周，价格火箭从7万直线飙到9万3，之后在9万美元上下波动，感恩节前触到10万提前感恩也不是不可能。
从泡沫的角度来看，比特币价格波动的时间线很清晰。分析可以分两个角度：一个是资产，或者说二级市场，用传统的技术面和基本面分析；另一个是币圈特有的指标。
币圈的技术分析有自己一套指标，有些跟股票类似，比如上升趋势线、下降趋势线、超买超卖等等。还有一些是币圈特有的，比如MV、RV、彩虹带、逃顶指数等等，具体内容可以上网查。现在看币圈的指标，比特币这轮涨幅可能才到半山腰，还没到过度贪婪或者需要抛售的时候。
基本面更多理由在于联储降息和美元政策。现在降息周期刚开始（但是特朗普上台后，通胀预期可能再次升高，降息周期进入不确定时期），再加上比特币ETF获批，它成了场内可交易资产，很多企业、养老基金、共同基金可能会把比特币纳入资产配置。资产配置理论认为，如果美国所有金融资产持有者都配置一定比例的比特币，价格会暴涨。还有，比特币越来越进入传统金融领域，持有者越来越多。这些因素一起推高了比特币价格。
但说白了，目前更多是FOMO（害怕错过）心理。但长期资产配置论影响可能更深。换句话说，如果资产配置没发生，比特币长期来看可能没大家想的那么高。这很可能是决定比特币长期走势的关键。
(00:15:08): Polymarket
Polymarket是本次大选中的网红之一——不仅反映了市场情绪，也对选情产生了实际影响。Polymarket的赔率变化就像实时民调，影响着人们的心理预期。它跟传统的民调和新闻不一样，可以实时更新数据，差不多每秒一次，能更及时地反映市场情绪。而且，Polymarket的下注变化也会影响人们对选情的看法，形成一个循环。
传统投票是用笔在纸上画圈，Polymarket是用钱投票，比传统投票更需要认真分析。这不仅影响大选结果，影响力也跟社交媒体差不多，甚至可能更大。Polymarket通过大数据和人工智能分析发言倾向，不仅数量上有优势，而且用真金白银做指标，影响力更大。甚至可以成为社会治理的新模式。
(00:20:10): 加密票仓
币圈对特朗普的支持及其对美国大选的影响存在争议。虽然币圈的影响力不及马斯克个人，但马斯克对狗狗币的支持，加上特朗普对狗狗币的回应，使得币圈对特朗普和美国大选产生了一定的影响。
加密货币的兴起也催生了新的“加密票仓”。这个群体年轻、男性、少数族裔居多，政治参与度高，而且普遍支持特朗普。民调显示，超过一半的加密货币持有者支持特朗普，仅约30%支持哈里斯。而且，几乎所有持有加密货币的选民都计划投票，这使他们成为两党争取的关键群体。
共和党对加密货币的支持力度很大。特朗普表示支持比特币在美国开采，并接受加密货币捐款。部分共和党议员甚至提议建立比特币战略储备。民主党则相对谨慎，但也有支持加密货币的声音。例如加州州长加文·纽森（Gavin Newsom）、伊利诺伊州州长J.B.普里茨克（J.B. Pritzker）、宾夕法尼亚州州长乔许·夏皮罗（Josh Shapiro）——积极推动加密货币发展，吸引加密公司落户。
“加密票仓”的积极投票，成了本次选举的关键因素。
(00:26:15):为什么特朗普要支持加密货币？
特朗普支持加密货币的原因有很多。从政治角度来看，可能看到了加密货币用户的热情和对放松监管的渴望。为了争取选民，公开表示支持加密货币。对比特币的认知加深，例如比特币ETF的出现，也推动了这一趋势。
在比特币大会上，特朗普的演讲虽然主要抨击民主党，但也引发了人们对“比特币是否是美元敌人”的思考。他认为只有政府行为才会危害美元，而不是比特币本身。如果把比特币看作数字黄金，它与美元的关系本质上并没有改变。特朗普的表态似乎表明，美国政府可以通过接纳和利用，而不是对抗，来控制比特币。这标志着美国对加密货币态度的转变。
自从比特币ETF出现后，传统金融机构的态度也在转变。早先，他们试图“驯服”比特币（早在2018年，CME的主席曾表示“we will tame bitcoin”）。但随着政府的支持，比特币的地位提升，传统金融机构也开始重新评估与加密货币的关系。
懂王加持不仅推动了短期市场上涨，更可能长期重塑美国乃至全球金融格局：假设未来比特币价格飙升至一百万，并被锚定为美元的一部分，这是否会强化美元的地位并维持其全球霸权？不排除比特币也许将在未来金融体系中扮演更重要的角色，它与美元的关系也将更加复杂和紧密。
(00:33:10): 比特币对维系美元霸权是有促进作用还是有破坏作用？
存在分歧：有些认为比特币是去中心化货币，它的出现可能会影响美元地位。有些认为锚定美元后可能强化美元地位，维系美元霸权。任何货币的出现，首先需要市场先接受。美国开始审慎观察，这符合资本主义市场经济发展规律。任何事物包括货币形态出现时，他们会在市场上表现，如果能被市场接受，政府就会将其背书成为法定货币，如果市场不接受，它就会被淘汰。美国一直不打压加密数字货币，也不提倡自然发展。美国采取了许多监管措施，这表明市场已经接受加密数字货币。政府现在已经到了这个阶段，很可能将其转化为法定数字货币。
目前，许多美国大金融机构已经接受加密货币作为资产配置的一部分，如果它纳入正规金融体系，可能会成为美元支付体系的另一部分。如果加密数字货币已经成为与传统金融市场平行的金融市场，美国必然会重新把握霸权，不可能放弃。
(00:35:35): 比特币如何增加美元霸权？
货币的本质是共识。美元的霸权地位受到挑战，部分原因是美国过度借债和增发货币，导致美元共识削弱。过去，布雷顿森林体系将黄金的共识转移到美元上。现在，如果美国通过比特币ETF等方式使比特币与美元自由兑换，相当于将比特币的共识嫁接到美元上，这可能强化美元地位。
这类似于将比特币视为“数字黄金”。不同的是，黄金通过固定汇率巩固地位，而比特币则通过现代金融工具融入主流体系。当前，各国减少对美元依赖，使用本国货币结算，进一步削弱了美元主导地位。特朗普支持比特币，不仅可以寻找替代黄金的新资产，还能通过比特币的合法化和普及增强美国在全球金融体系的影响力。
全球范围内，各国增加黄金储备，也表明美元霸权面临挑战。如果比特币被纳入美元体系，既满足了对新型资产的需求，又维持了美元地位。比特币对美元霸权的影响在于它能通过现代金融工具融入主流体系，既满足对新资产的需求，又可能巩固美元地位。但其中风险和复杂性需要谨慎对待，未来发展仍不确定。
(00:44:30): 美元的问题比特币能解决吗？
即使美元与比特币绑定提升共识度，也难以完全恢复美元的强势地位。根本问题在于美元超发严重。解决这个问题的关键是降低美元超发量和偿还外债。特朗普的政策重点也在这方面，例如调整税收和经济政策、减少对外援助等，这些比与比特币挂钩更重要。
美债超发是因为美国维持其国际地位的成本过高。即使比特币价格上涨十倍，相对于美元的全球规模，影响仍然有限。正如特朗普所说，美元的敌人是美国政府自身的行为，而不是比特币。恢复美元信心，关键在于解决美国自身的经济和政策问题。
然而，美国拥抱加密货币会带来新变化。在全球去美元化的背景下，各国建立本币联盟进行贸易结算。但这些国家仍需选择结算方式。美国开放地建立了美元与比特币的直接兑换关系，甚至支持比特币ETF。
以USDT为例，美国对其相对宽容，因为它实质上促进了美元在全球的流动。USDT的规模已达数千亿，甚至开始创造信用——这边是美国不会发展央行数字货币的原因。如果美国持有100万枚比特币，按当前价格计算价值900亿美元，未来若比特币涨到100万美元/枚，则价值上万亿美元，接近美国黄金储备规模。
尽管如此，即使比特币能替代黄金，按货币乘数理论，这仍难以完全支撑现有美元体系，但可以作为一个重要的缓冲池。
(00:51:46): 比特币被华尔街收编，会失去其特殊性？
美国会利用加密货币建立新霸权，发动金融战吗？可能性不大。美国拥抱比特币的重点不在于比特币本身，而在于其规则制定者的身份。就像在美元、世贸组织等领域一样，美国的目标是在加密世界也制定规则。比特币ETF的通过对整个行业影响巨大，美国正逐步成为加密世界的规则制定者。
一个可能出现的结果是：比特币的规则将不再由加密圈定义，而是回归华尔街的金融逻辑。短期内，比特币价格可能上涨，但长远来看，比特币可能会失去特殊性。
美国如何达成制定规则的目标？比特币ETF是第一步——比特币ETF的获批标志着加密世界历史性转变的开始。其中有两个重要逻辑：
第一，金融资产的交易逻辑。美国比特币ETF是现金结算的，这意味着只能用美元买卖ETF份额，而不能提取比特币。这使得美国对美元与比特币价格建立了单向影响力。随着ETF规模扩大，场内交易将主导比特币价格。最终，比特币价格将由美股ETF决定，而非加密世界。
第二，比特币的安全性。随着比特币减半，矿工的利润依赖于比特币价格上涨和链上交易手续费。但随着ETF规模扩大，更多比特币被储存在美国人手中，链上交易减少，矿工收益和算力可能下降，比特币网络安全性可能降低。
如果比特币价格和安全性都被美国控制，对比特币是福是祸？
或许会有新的区块链继承加密精神。美国的法治和开放决定了其追求规则制定权。美国通过比特币ETF，实际上是接受了比特币的POW机制。但当美国控制大量比特币和算力时，格局将发生变化。
要看清事物的本质，应该关注实际行动，而非媒体报道：金融从业者对市场反应最快，其次是加密媒体，再是主流媒体，最后才是学者。关注资金流向和实际行动才是可靠的判断依据。只要世界仍由人构成，这些规律就永远存在。
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一个简单的符号游戏如何揭示数学的本质？什么是“同构”？“形式”和“意义”到底是什么纠缠关系？为什么1+1=2？为什么1+1=2是数学的基础？OK，1+1=2，然后呢？量子、数学与人类之间有什么三角关系？
请听本期烧脑。
本期剪辑：小碗
时间戳：
（00:02:05）如果用ChatGPT来解读 “WJU”
（00:12:02）阿基里斯和乌龟又抬杠：芝诺悖论的数学与逻辑延伸
（00:22:58）“pq系统”：这是一个伟大的章节，献给那些不知道“2-1=1”的人
（00:27:09）为什么这么无聊的游戏（pq定理）是一个伟大的定理？
（00:53:35）上帝之问：为什么1+1等于2？
（00:57:30 ）图灵测试：一场主观的“游戏”
（01:06:46）量子、数学与人：人类骨子里就有数学？
文字稿：
1.如果用ChatGPT来解读上一章出现的“WJU”（英文版“MIU”）谜题，它会怎么解释？（00:02:05）
这个谜题在英文版中被称为"MIU"，而在中文版中则被翻译成了"WJU"。ChatGPT如何理解这种差异？它能否理解这些字母背后的隐含意义？
ChatGPT首先准确描述了"MIU"作为形式系统的规则，并解释了为什么无法推导出"MU"——表明它对形式系统的规则和推演过程有着清晰的理解。
再问为什么中文版变成了"WJU"时，ChatGPT声称"WJU"是更适合中国读者的翻译，但无法解释原因。更有趣的是，当用瞎编的"WKV"版本误导ChatGPT时，它竟然毫无保留地接受并应用了这个规则。
测试表明，ChatGPT对形式系统有着强大的掌握能力，能够理解和应用规则，无论字母如何变化。但它无法理解这些字母背后的隐含意义。“MIU”中的每个字母对应着英文单词的首字母，而"WJU"则对应着中文发音——这种人为赋予的意义超出了ChatGPT的理解范围。
这个实验引出了一个深刻的问题：
人工智能如何理解“意义”？AI可以精通形式，但对“意义”的理解仍然是一个巨大的挑战。就像一个精通语法规则的语言模型，却无法理解语言背后的文化和语境。
2. 阿基里斯和乌龟又抬杠：芝诺悖论的数学与逻辑延伸。（00:12:02）
这段抬杠是芝诺悖论在数学和逻辑两个维度上的体现。
故事中，阿基里斯终于追上了乌龟，乌龟却将话题引向了欧几里德定理的逻辑证明。乌龟故意抬杠，表示只接受定理的前提，而不接受推导出的结论。为了说服乌龟，阿基里斯不得不将“接受推导”本身也作为一个前提加入证明。然而，这却掉入了乌龟的陷阱——乌龟故技重施，拒绝接受新的“接受推导”前提，迫使阿基里斯不断添加新的前提，形成了无限循环的逻辑怪圈。
乌龟这种论证方式称为“无限回归”，即一个命题的证明依赖于另一个命题，而这个命题又依赖于另一个命题，无休无止，无法找到最终的起点。
这段对话揭示了数学和逻辑之间微妙的关系。芝诺悖论在数学中可以通过“无穷小”的概念得到解决，因为它与现实世界息息相关。而逻辑上的无限回归却可能永远纠缠不清，无法得出明确结论。
卡罗尔的这段故事以及后续的PQ系统，都在暗示着数学比逻辑更接近真实。我们习惯于依赖逻辑思考，但卡罗尔的故事却提醒我们，逻辑并非完美无缺，甚至可能陷入无限循环的泥潭。相比之下，数学虽然建立在逻辑基础之上，却能够通过与现实世界的联系，找到解决问题的方法，得出更可靠的结论。
这段看似荒诞的对话，实际上引出了GEB这本书的核心议题：数学与逻辑，究竟哪一个更能代表真实？哪一个更能揭示世界的本质？
3. “pq系统”：这是一个伟大的章节，献给那些不知道“2-1=1”的人。（00:22:58）
和上一章的格式类似：本章也介绍了一个形式系统，也是侯世达老师自己的发明，叫做“pq系统：。
这次炫出了“pq谜题”，真的把我绕烦了。（想起百观Robert老师的一句话：阅读GEB越深有感触，这更像是一个青年才俊的一个上头的炫技项目）——仔细想想颇有道理，所以还是不要纠结内容细节罢。
用我自己的小白语言简单解释一下“pq系统”：
·比如Will老师设计了一套符号游戏，游戏中有三个符号：“p”代表“加”（plus）；“q”代表“等于”（equal）；“-”代表数字（1）。
·然后Will老师用这些符号写了一个符号串：“--p---q-----”，也就是“2 + 3 = 5”，这是数学中的加法，是有意义的。
·我觉得我也行，于是给符号取了新的意意义：“p”代表“开心”，“q”代表“马”，“-”代表“苹果”。于是上面同样的符号串，解释就变成了：“两个苹果开心三个苹果马五个苹果”——听起来就是喝醉了的胡说八道，没有任何数学意义。Will老师的设计就是有意义的解释；而我设计的就是无意义的解释。
·如果把这些符号都换一种意义：“q”代表“减”；“p”代表“等于”；“-”代表数字“1”：那新的符号串：“-----q--p---”就是“5减2等于3”，也是一个有意义的、真实的数学陈述。
·这说明了啥？符号不是唯一的解释：关键看你给他赋予什么值，能不能解释现实世界。
4.问题来了：为什么这么无聊的游戏（pq定理）是一个伟大的定理？（00:27:09）
这一章可以说是整本书的核心内容之一。
侯世达通过这个看似无聊的系统，试图解释形式与意义之间的关系，这与罗素在《数学原理》中用数百页来证明“1+1=2”有异曲同工之妙。
“pq系统”本质上是一个形式系统，就像MIU或WJU系统一样，它有初始状态和变换规则。这个系统可以自然存在，并能推导出无数包含“-”（横杠）、“P”和“Q”的“定理”。但关键问题在于，这个系统的意义何在？
如果我们将“-”（横杠）解释为数字，P解释为加法，Q解释为等号，那么这个系统就变成了自然数加法系统。但如果我们给它赋予其他含义，比如"苹果开心马"，那么它就失去了数学意义。
这里出现了一个矛盾：形式系统的解释似乎与系统本身的推导过程无关，而解释的合理性又需要人来判断，而非系统本身。
这引出了本章最核心的问题：形式与意义之间的关系是什么？侯世达给出的答案是"同构"（isomorphism）。当我们能够在形式与意义之间建立同构关系时，我们就给出了形式系统的一种解释。这种解释可能有多种，有些可能有意义，有些可能没有。
从人的角度来看，形式系统是否有意义的关键在于能否建立同构关系。正如侯世达所说，"同构产生意义"（Isomorphism Induces Meaning）。这个看似简单的概念实际上揭示了一个深刻的问题：意义本身如何定义？我们如何确保彼此理解的意义是一致的？
恰恰在这里，形式系统发挥了巨大作用。因为形式系统是客观存在的，我们都能看到相同的符号，所以它可以成为讨论和传播意义的有效工具。这与语言的功能类似，语言本质上也是一种用于交流的形式系统。
所以，这一章虽然内容简短，但涉及的是人类思维的一个永恒话题。在当前人工智能的大讨论中，这个话题又被重新提起。例如，我们在讨论ChatGPT是否真正理解人的思维，还是仅仅在进行形式符号的堆砌时，实际上就是在探讨形式与意义之间的关系。
5. 当我们遇到一个完全陌生的形式系统，并希望发现其中隐藏的含义时，该如何行动？（00:39:36）
答案是：找几个符号，并为每个符号赋予有意义的解释。这意味着要在"陈述"和"定理"之间建立一个更高层次的对应关系，就像为想要解决的问题找到一个更高层次、更抽象的“平行宇宙”。目标是让这个抽象世界能够反映或"同构"出现实世界。
在这个过程中，选择什么符号，以及使用什么规则都是有高度目的性的。就像侯世达设计的pq系统一样，同构并非偶然发生，而是因为他有意设计了一种通过符号形式反映加减法的方法。一旦这个符号世界被创造出来，它就与现实世界或数学世界独立存在。即使我们不知道2加1等于3，"--q-p-"在这个游戏中依然是一个有效的定理。
"同构"在GEB中定义是：保存信息的变换。两个复杂结构可以互相映射，并且每一个结构的每一部分在另一个结构中都有一个相应的部分。
这里"相应"的意思是：在各自的结构中，相应的两个部分起着相类似的作用。到现在为止，我们已经在这几章中看到很多例子了：三部创意曲、巴赫的音乐、pq/wu游戏和形式系统。
换成人类语言理解：两个东西像照镜子一样，形状可以不一样，但里面的结构一模一样。比如，把巴赫的音乐和三部创意曲比喻成两幅图画，音乐中的和弦和色彩学中的色彩搭配，虽然一个是声音，一个是颜色，但它们在给人的感觉上可能是一致的。一个公司的组织架构和一棵树的结构，虽然完全不同的领域，但是结构上却相似。
问题的表象下隐藏着与之同构的理论实质。我们需要了解抽象的本质，而不仅仅是现象。在符号传播意义的过程中，某些符号的"能指"和"所指"之间的"意指关系"具有唯一性和固定不变的特性。
这意味着某些符号的社会意义不可随意变更，是唯一的，是被意识形态强制赋予的。公众往往不会留意这个意义是如何产生的，而是直接认同了这个意义，并将之视为"自然而然"的社会法则。
6. 说到“自然而然”的“强制法则”，我们就来到了那个上帝之问：为什么1+1等于2？（00:53:35）
为什么1+1=2？而不是34567呢？我们从小就知道一个苹果加一个苹果等于两个苹果，但为什么"1"可以代表一个苹果？为什么"+"可以代表把两个东西放在一起？为什么两个"1"放在一起就变成了"2"？
这就涉及到了数学的基础问题。
在数学世界里，我们需要一些基本的规则。规则就是不需要证明的公理，就像数学世界里的"自然规律"，我们必须相信它们总是成立的。根据这些公理进行逻辑推理，推理的结果就上升为定理。
例如，要证明1+1=2，我们首先需要对1和2，也就是自然数给出定义，比如意大利数学家皮亚诺为了对自然数给出严格的定义，给出了5条公理。然后，我们需要给"+"一个定义，说明什么是加法。
这种严谨的数学推导过程可能会给人一种"数学就是不好好说话"的感觉。但实际上，这种严谨性是必要的。1、2、加减乘除运算在数学上都是抽象的概念，必须从逻辑的角度出发去证明。罗素和怀德海在《数学原理》中耗费了大量篇幅来证明这些看似简单的概念，他们的工作看似没有什么意义，实际上夯实了现代数学大厦的稳固性。
数学家们一直在探索一个"理想的数字世界"，在这个世界里，数字和规则都是完美无缺的。他们想知道，我们能否用符号和规则完全地描述这个理想的数字世界。
这种追求严谨和基础的方法，体现了数学思维的独特之处，也揭示了许多看似简单的问题实际上包含了非常复杂的内核。无论是多么小的问题，都有探究它的意义。
7.图灵测试：一场主观的“游戏” （00:57:30）
图灵测试是一个广为人知的概念，简单来说，就是让专家去问问题，然后判断回答的是人还是机器。这个测试本身值得仔细琢磨，它真的客观吗？
图灵测试实际上给出了人工智能的一个定义角度：如果大部分人认为是这么回事，它就是这么回事。如果大家都觉得它有人的智能，那它就有。
换句话说，我们无法用公式或者代码来定义什么是人工智能，因为一旦我们能做到，那就等于已经创造出人工智能了。所以人工智能能否实现，是无法确定的，因为它不能被形式化定义。如果能，那这个描述本身就已经实现了智能。
这意味着智能这个概念只能由人来判断，它不是一个客观的形式化标准。因此，讨论某个系统是否实现了人工智能本身是没有意义的，因为最终还是需要人的主观判断。意义永远只存在于人的思维中，而不在机器那边。
8. 形式与意义的无尽追逐：谁才是最终的解释者？（01:00:02）
数学中有一个分支叫做模型论，它研究的是如何解释形式系统。这听起来像是一个悖论：如果解释本身也能被形式化，那它不就又变成了另一个需要被解释的形式系统了吗？如果解释也能被形式化，那它还是个形式系统，哪来的解释？
模型论得出了一个有趣的结论：没有任何形式系统能够完全准确地描述数学本身。任何试图定义数学的形式系统，都至少会有两种解释：一种是我们熟悉的数学，而另一种则是未知的。这就像是一个永远无法逃脱的怪圈，形式系统无法完全定义自身的意义。
哥德尔不完备性定理也揭示了类似的困境：任何足够复杂的逻辑系统都无法证明自身所有为真的命题。这意味着，形式系统永远无法完全捕捉到人类思维的全部内容。
那么，谁才是最终的解释者呢？现代数学和逻辑学似乎都指向了一个答案：人类。只有人类拥有赋予一切以意义的能力；只有人才拥有对一切的解释权。这是一个循环的怪圈，也是GEB这本书想要探讨的核心问题。
更深一层思考，"重构"或许才是世界运行的底层逻辑。如果世界不能被不断地重新解释、重新定义，那么存在本身就失去了意义。重构甚至可能比存在和意识更为 fundamental，因为我们对世界的所有认知，本质上都是对存在和意识的不断重构。
人工智能试图用一系列形式化的规则来模拟人类思维的灵活性。然而，规则本身是僵化、死板的。为了让机器更像人，我们就需要不断地添加新的规则，形成层层嵌套的复杂结构。但这又引发了一个新的问题：这些规则的最终来源是什么？
或许，智能的本质是一个能够包含并改变自身规则的循环系统。只有当机器能够像人类一样，不断地反思、质疑和重构自身的规则时，才有可能真正接近人类智能的奥秘。
9. 量子、数学与人：生命本质的三角迷思（01:06:46）
薛定谔提出了一个引人深思的观点：生命本质上是一种量子现象。这一想法将微观世界的奥秘与人类的存在紧密联系在一起。
量子力学在微观世界展现出惊人的数学性质，甚至挑战了我们对客观实在的理解。量子似乎决定了生命的存在，包括人类。
这个观点引发了一个有趣的思考：为什么人类能够理解和运用数学？也许是因为量子决定了我们的存在，而量子本身又遵循着独特的数学规律。这就像是一个精妙的循环，量子、数学与人类形成了一个相互关联的三角关系。
这种关系可能解释了为什么人类似乎天生就具有数字概念。我们对数学的直觉可能不仅仅是文化习得的结果，而是反映了更深层次的宇宙规律。
人类骨子里就有数字，这或许就是客观世界的规律。
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我们的几个奇怪的主人公终于登场了！一只乌龟、古希腊英雄阿基里斯、芝诺。后面章节中还会出现几个奇怪的角色，包括螃蟹。
这就是GEB著名的招牌结构：在每个章节前，侯世达老师会编一篇对话小故事，把内容引出来。这也是我每一章最爱看的部分，因为相对容易懂。
侯式幽默，虽然有时很冷，但是每个对话都回味无穷，看完这个小故事，带着印象进入下一章，读完后再回来重温一下，方知其奥妙之处。有时会恍然大悟，原来对话中另有玄机；但有时文科生上头，也会想：侯世达老师炫技有点儿过了，让读者觉得智商堪忧可能并不是一件好事。但是，侯世达老师并不care读者智商的承受能力。
上一期留了一个悬念：提到了图灵机——他和哥德尔不完备定理有啥关系？哎别说，那还是很有关系的，不仅有关系，还能带出到底“什么是智能”的一些深层哲学。
本期和大家解读的第一章内容，也是层层嵌套的绝活儿，不仅带出了第二次数学危机，也带出了整个数学大厦、计算机人工智能最重要的基础，地基——形式系统。
大家可以对比一下，听本期播客之前之后，分别能在这一章中找出多少“梗”？
本期剪辑：小碗
本期烧脑提纲：
·(00:06:22) 全书和大家见面的第一篇对话是《三部创意曲》。
·(00:09:26) 这么一篇奇怪的对话，到底埋了多少梗？为啥叫“三部创意曲”？
·(00:18:26) 芝诺禅宗谐音梗，你看出来了吗？
·(00:23:39) 什么是形式系统？
·(00:30:22) 用国际象棋举个例子
·(00:36:21) 侯氏龟能梦电子龟吗？
·(00:42:27) MIU还是WJ？
·(00:48:56) 机器能“跳出系统”吗？
·(00:56:52) 大梗来了
·(01:02:14) 哥德尔和图灵机：人工智能的极限是什么？
文字稿和时间戳：
(00:06:22) 全书和大家见面的第一篇对话是《三部创意曲》。
对话开始于阿基里斯和乌龟对一面奇特旗子的讨论：
“阿基里斯和一只乌龟站在尘土飞扬的跑道上，烈日当空。在跑道的另一端，有一根高高的旗杆，上面挂着一面长方形的大旗，整面旗子是红色的，但上面有一个环状的狭缝，透过狭缝可以看到天空。这个环形切口呈阿拉伯数字‘零’的形状，这是芝诺最喜欢的数字。”
这么一小段开头，信息密度极大：里面包含了：芝诺悖论，第二次数学危机的内涵——也就是无穷小他到底是不是零？
接着，旗子动了，乌龟和阿基里斯莫名其妙地开始讨论到底是风动还是幡动。（埋梗）
然后芝诺就溜达着路过了，说：“你俩别争了，什么都没动。我发现了一个伟大的定理：运动从本质上说是不可能的。这个定理可以推导出一个更伟大的定理——芝诺定理：运动无有。”
芝诺继续说道：“我的师傅五祖教导我，真如即一，具有不变异性，万象的动迁变化都是感官的幻觉。因此，阿基里斯永远追不上乌龟。”
乌龟点题道：“论证‘运动不可能’的命题是通过芝诺的‘二分悖论’证明的：如果想从A点到B点，必须先走完A到B的一半；要走完这一半，又得先走完这一半的一半。如此无限细分下去，当然永远无法到达B点。”
阿基里斯表示质疑，芝诺说：“不信你就试试。”于是，阿基里斯和乌龟开始了那场著名的赛跑。
(00:09:26) 这么一篇奇怪的对话，到底埋了多少梗？为啥叫“三部创意曲”？
GEB这本书可谓是步步埋梗，信息量超大。短短一小段故事就包含了好几个知识点，炫技炫出天际。
"三部创意曲"这个标题本身就是个妙招。它源自卡罗尔的著名文章《乌龟跟阿基里斯说了什么》，侯世达将其视为"二部创意曲"。这里暗藏玄机，因为巴赫恰好有15首二部创意曲，是早期钢琴独奏中两个声部的配合，听起来就像两个人在对话。
侯世达借此给卡罗尔的文章冠名，暗示乌龟和阿基里斯的对话。然后，他更进一步，加入了芝诺，形成了三人对话，于是就有了"三部创意曲"，又恰好对应巴赫的另外15首三声部钢琴独奏曲。这一招既致敬了卡罗尔的故事，又向巴赫的作品致敬，可谓是青出于蓝而胜于蓝。
侯世达又在小对话开篇引用了埃舍尔的莫比乌斯带画作。这一手更高明，因为他在短短几行字里就把"哥德尔（数学）、埃舍尔（艺术）、巴赫（音乐）"这三个领域都巧妙地带出来了。这种炫技手法贯穿全书，读者会不断发现各种梗，有时甚至会觉得有点跑题。但这恰恰体现了侯世达的写作特点——不完全是为读者服务的，更多的是为了自己写得开心，就像我们做播客一样，重要的是自己聊得爽。
从写作风格来看，这本书既不遵循“金字塔原理”，也不遵循“坡道原理”，而是采用了“散文”方式——形散神不散。侯世达东一榔头西一棒槌，到处炫技、到处埋梗，但归根结底还是围绕着GEB、数学、逻辑和人工智能这条主线——讲数学时一定会提到音乐和美术，讲音乐时一定会涉及数学和绘画，讲绘画时也一定会联系数学和音乐。他不关心读者是否能跟上，完全是在抒发自己的感情和想象，想到哪写到哪。每一章都充满了高难度的概念，比如第二章就直接引入了MIU形式系统，对于不熟悉的读者来说可能会感到劝退，但侯世达老师不care。
(00:18:26) 芝诺禅宗谐音梗，你看出来了吗？
芝诺悖论，看似在说运动不存在，其实它触及了更深层的数学概念：无穷与有穷、离散与连续、无穷小等等。这些问题属于第二次数学危机的范畴，最终通过微积分和极限的概念得以解决。
更妙的是，卡罗尔在他的文章《乌龟跟阿基里斯说了什么》中，提出了一个更具颠覆性的观点：逻辑本身也存在无穷倒退的状况。这个观点巧妙地将芝诺悖论与自我指代、逻辑循环、怪圈联系起来，进而触及了第三次数学危机的核心——逻辑的困境。
侯世达在书中明显地致敬了卡罗尔。在卡罗尔提出这个观点之前，虽然哥德尔不完全性定理和罗素悖论已经出现，但很少有人将芝诺悖论与第三次数学危机（也就是逻辑问题）联系起来。卡罗尔能有如此独特的视角，实在令人佩服。
我们都知道芝诺悖论讲的是阿基里斯追不上乌龟，看似在讨论运动的可能性。但实际上，它所蕴含的深意远不止于此。侯世达将这个话题称为“三部创意曲”，这个命名本身就很有意思，更重要的是它背后所蕴含的深刻思考。
说到有意思，侯世达还玩了个谐音梗。还记得对话开头，乌龟和阿基里斯莫名其妙地开始讨论“风动还是幡动”吗？
在英文原版中，侯世达故意把“Zeno”（芝诺）和“Zen”（禅）搞混，制造了一个关于芝诺和禅师的笑点。可惜这个梗在中文翻译中无法体现，只有读英文版的读者才能get到他的幽默。
说到翻译，侯世达本人也参与了这本书的深度翻译工作。这本身就是件很有意思的事，尤其是在处理像“Zeno”和“Zen”这种难以直译的文字游戏和双关语时，更显功力。
(00:23:39) 什么是形式系统？
第一章名为“WU谜题”。
侯世达没有直接解释什么是形式系统，而是设计了一个名为“WU”的谜题，通过这个谜题让读者尝试解答——最终发现根本无解。通过这个谜题，侯世达试图引出并解释形式系统的概念——GEB全书的中心概念之一。
形式系统到底是什么呢？
核心理念其实很简单：一切都是形式系统（听君一席话，如听一席话式定义）。比如，人类语言就是一种形式系统。语言的语法规则，主语、谓语、宾语的排列组合，都是形式系统的一部分。从语法的角度看，句子的结构不过是符号的排列组合。而这些符号的排列组合如果符合一定的规则，就能产生有意义的语言。
例如，“我打球”是一句符合语法规则的句子，而“我苹果”则不符合，因为两个名词连在一起没有意义。通过语法规则，我们可以禁止不符合规范的组合，从而使语言变得有意义。
如果我们把所有的语法规则列出来，那么语言就变成了符号串的组合方式。同理，计算机语言由0和1的组合构成；音乐由音符和节奏的组合构成；美术作品由像素点的组合构成。这些都是形式系统。
形式系统的根本在于初始元素以及它们的排列规则。无论是语言、计算机代码、音乐还是美术，它们在形式系统的本质上没有区别。形式系统的理念是，世间万物皆为形式系统，一切都是形式系统，这种观点确实具有很大的杀伤力，因为它揭示了万物的本质。
形式系统是一种透过初始元素及其规则来理解世界的方法。而《哥德尔、埃舍尔、巴赫》这本书，正是通过形式系统的视角，带领我们进入一个跨学科的智力盛宴。
(00:30:22) 用国际象棋举个例子
世间万物皆为形式系统。乍一听可能觉得难以置信，但仔细想想，确实如此。形式系统就像一个隐藏在事物背后的框架，支撑着事物的运作。就像大楼需要钢架支撑一样，我们日常生活中解决问题的策略、思维模式，甚至复杂的数学体系，都可以看作是形式系统。
形式系统包含三个要素：
·形式语言 (Language): 就像我们说话需要词汇一样，形式系统也需要一套符号和语法规则来表达信息。
·公理 (Axioms): 这是一组被设定为真的基本命题，就像游戏规则一样，是形式系统的基础。
·推理规则 (Rules of Inference): 这是用来从公理推导出其他真命题的规则，就像游戏中的操作规则一样，规定了如何在形式系统中进行推理和演绎。
通过这三个要素，形式系统就能像机器一样运作，产生新的定理(Theorems)，也就是从公理推导出来的真命题。用国际象棋来举例：
·形式语言: 国际象棋的棋盘、棋子、每个棋子的走法等，构成了游戏的语言和词汇表。
·公理: 游戏开始时的初始状态，比如棋子的摆放位置，就是游戏的公理，只有满足这些条件，游戏才能开始。
·推理规则: 棋子的移动规则，比如“马走日”，“象走田”等，就是游戏的推理规则，玩家需要根据这些规则移动棋子。
而游戏的目标“将死对方”，就是一个需要通过推理规则和策略来实现的定理。
上期提到：为什么要把很多过程分解成机械、可重复的形式？其实跟形式系统的本质密切相关。如果我们能把某些行为或事情，用形式系统的方式规范出来，那就更容易让人与人之间达成共识，避免很多不必要的混乱和争论。
(00:36:21) 侯氏龟能梦电子龟吗？
为唤起读者的好奇心，侯世达老师给大家贴心地设计了一个小小的谜题：“你能产生WU吗?”。这个谜题如果大家能耐心的读完，并且尝试一下，会发现很妙，很有趣。
我用侯世达同款对话编了一段小故事，可能让大家更容易理解这个”WU谜题”：
这天，阿喀琉斯和乌龟进入了一个名叫”WU迷宫"的迷宫，遇到了一只叫做"meta乌龟"的电子龟。
电子龟塞给了他们一个迷宫引导器，上书两个字母“WJ”。引导器有4条规则：
规则一：如果你有一个以 J结尾的字符串,你可以在它后面再加一个 U。比如 WJ 就可以变成 WJU。
规则二：假设你有 Wx，这里x是任意一个字符串。那么你可以把它变成 Wxx。比如WJU可以变成WJUJU。
规则三：如果你的字符串中有JJJ，你可以用U替换。比如WUJJJU可以变成WUUU。
规则四：如果你的字符串包含UU,你可以把它删除。如WUUU 可以变成 WU。
电子龟问：如果从“WJ”开始，能否通过有限步骤，走出迷宫，得到“WU”？
这就构成了一个典型的形式系统：它有明确的符号(W,J,U)、公理（WJ）和推理规则（规则1-4）。 阿喀琉斯和乌龟试图用这些规则去推导WJ，发现他们无论如何都无法从WJ推导出WU，而是不断地陷入"WJ-WJU-WJUJU-WJU-WU-WJ"的循环，无论如何都会陷入循环，都会回到原点WJ。
对此meta-乌龟给出了令人费解的禅宗式回应。它说："WU”。一头雾水，再追问，还是只说"WU”。惜字如金。
乌龟突然一拍脑袋，对阿基利斯说： "WU"在禅宗中代表一种超越二元对立(如是与非、对与错、有与无)的智慧境界，电子龟再暗示我们不要执着于WJ和WU之间的逻辑纠缠，而应该跳出这个系统，用更高的智慧去看待问题啊！
好了这个莫名其妙的故事讲完了。
这个“WU的谜题”到底想说明什么？
(00:42:27) MIU还是WJ？
侯世达在介绍形式系统时，首先想传达的是"万物皆形式系统"这一理念。他希望读者明白，形式系统并非高深莫测，也不一定与数学、逻辑学或哲学挂钩。即便是简单如WJU这样仅有三个字母的系统，也是一个典型的形式系统。虽然它无法与人类语言、绘画、音乐或计算机系统相提并论，但麻雀虽小，五脏俱全，完全符合形式系统的基本条件。
这个简单系统的构造颇有意思。有趣的是，英文原版中这个形式系统叫MIU，而中文版则叫WJU。这里面大有文章：
MIU代表Mechanical（机械的）、Intelligent（智能的）和Un-（否定前缀），分别对应机械式推理、人类智能理解和禅宗的"无"概念。这三个概念与形式系统息息相关。
翻译成中文时遇到了挑战，因为对应的中文词汇首字母与英文不同。于是，译者巧妙地创造了新的对应关系：
·J代表"机"，对应机械方式
·W代表"维"（本应为"唯"，但用了"惟"），对应人类智能、逻辑思维
·U仍然代表"无"，对应禅宗思想
这种翻译方式高度重视表意，但也不可避免地留下了一些"bug"。比如，按照逻辑，中文版应该是JWU而非WJU，以对应英文版MIU的顺序。但为了使开头更接近自然语言习惯，最终选择了WJU。
这种精心设计的翻译反映了侯世达对细节的极度重视，甚至到了"机关算尽"的地步。这本书中类似的细节还有很多，就像《红楼梦》一样，值得细细品味。但若要一个一个都挖出来，那根本挖不完。
(00:48:56) 机器能“跳出系统”吗？
侯世达通过WJU谜题巧妙地揭示了人类思维与机械逻辑之间的本质差异。这个看似简单的谜题实际上蕴含着深刻的哲学思考：人类思维能否被完全描述为一个形式系统？
谜题的关键在于"跳出系统"的能力。当面对无法解决的问题时，人类可以停下来，审视整个系统，发现规则的本质（如J的数量不会减少），从而得出结论。这种能力正是人类智慧的体现，也是区别于机械逻辑的关键所在。
（这里不得不琢磨，“WU”的读音就是“无”，这不就是在暗示要跳出系统，别钻牛角尖么？）
“跳出系统”：能够跳出正在进行的工作，并且看一下已经做了些什么，是智能固有的特点。比如我读GEB，读不下去的时候，搁在一边儿，把灯关掉。我就“出了GEB系统”。
但教计算机“跳出系统”，能教到什么程度呢？
书里举了一个实例：加拿大一次计算机国际象棋比赛，一个下棋不太强的程序，却有一个很牛的特性：它可以远在棋下完之前早早退出。棋下得不太好，但却有预先估计到没有希望的棋局的能力，然后停下，而不是等着另一个程序把它将死。虽然每次下棋它都输，但是输得很有风度，不丢人。
然而，这个例子其实并不完全贴切。因为程序的认输行为很可能仍然是基于预设的规则（如胜率评估）而非真正的"意识到自己在下棋"。
这引发了更深层次的思考：即使我们不断为计算机添加更高层次的规则，试图模拟人类的各种智能行为，是否有可能最终达到人类思维的灵活性？
人工智能工作的奇异之处：通过一系列严格的形式化规则，教会机器如何表现得灵活。然而，这些规则本身是死板的。但是要涵盖所有智能行为，需要各种不同层次的规则。从基本规则到修改这些基本规则的元规则，再到修改元规则的更高层次规则元元规则，都必须存在。
面对生活中千变万化的情况，我们需要多少层级的规则才能涵盖所有可能性？这些规则的堆叠是否有尽头？
更重要的是，人类"跳出系统"的能力与计算机执行预设规则导致的任务终止是有本质区别的。人类可以意识到自己正在某个系统中运作，并主动选择退出或改变视角。而计算机，无论其行为看起来多么智能，本质上仍然是在执行预设的程序逻辑。
（00:56:52) 大梗来了
终极的人工智能不可能论，主要论点在于机器什么时候能认识到自我，才能真正理解自己在一个系统中。这是传统的人工智能理论，而侯世达在他的书中通过一段话揭示了这一点。他写道：
“只有极少数的人有那种眼光看出一个支配许多人生活的系统，而以前却从来没人认为这是一个系统。这些人常就投入毕生的精力去使其他人相信系统确实存在，应该从中退出。”
这段话让你想到什么了吗？
没错，就是《黑客帝国》（The Matrix）。
虽然这部电影是在侯世达的书出版之后拍摄的，但两者的思想有相似之处。可以猜测，《黑客帝国》的导演可能读过侯世达的书，受到了启发。甚至可以推测 “缸中之脑”这个概念，虽然在GEB获得普利策奖之前已经存在，但侯世达可能是第一个系统性提出这一理论的人。
整个GEB都围绕一个核心理念展开，那就是“怪圈”。侯世达认为，人类的自我认知就是一个怪圈，而这个怪圈正是智能的核心。这本书的前两章已经埋下了无数的梗、暗线和隐喻，揭示了这一理念。
哥德尔不完全性定理是一个超级怪圈的典范。哥德尔通过数学方法证明了形式主义和逻辑主义的不成立。然而，哥德尔不完全性定理本身却是形式主义的巅峰之作，它用数字化的方法将形式符号编成数字来进行证明。哥德尔数的概念将形式符号量化，这种方法也可以用于推导其他形式系统，如WU谜题。
(01:02:14) 哥德尔和图灵机：人工智能的极限是什么？
图灵机本质上是一个概念性的计算机，它可以被看作是一个典型的形式系统，包含符号、初始状态和生成规则。它虽然简单，但理论上可以模拟任何计算机程序的运行。
哥德尔不完全性定理指出，任何包含基本算术的形式系统都必然存在一些命题，它们是真命题，但在这个系统内部却无法被证明。
那么问题来了：图灵机作为一种形式系统，是否也符合哥德尔不完全性定理？
首先，我们需要明确图灵机是否能够进行基本的数学运算。如果我们假定它可以，那么根据哥德尔不完全性定理，图灵机内部也应该存在一些无法被证明的真命题。
图灵本人提出的“停机问题”似乎印证了这一点。停机问题指的是，是否存在一个程序能够判断任意程序是否会在有限时间内停机。图灵证明了，这样的程序并不存在。
从形式上看，停机问题和哥德尔不完全性定理的表述非常相似。停机问题可以被看作是一个无法判断自身是否停机的程序，这与哥德尔不完全性定理中那个无法证明自身真伪的命题类似。
虽然很多人认为图灵停机问题和哥德尔不完全性定理是等价的，虽然这种说法并不严谨，其中涉及到很多细节问题，但不可否认的是，图灵停机问题确实与哥德尔不完全性定理存在着千丝万缕的联系。
如果我们能制造出图灵完备的计算机系统，是否意味着我们就能创造出人工智能？
对于这个问题，学界存在两种截然不同的观点：一种观点认为，只要计算机系统的规模足够大，就能够模拟人类智能。另一种观点则认为，计算机系统本质上只是一个逻辑系统，而哥德尔不完全性定理已经证明，逻辑系统无法推导出真正的数学或人类智能，更不可能拥有自我意识。
这两种观点的争论一直持续至今，尚无定论。
但无论是哥德尔不完全性定理还是图灵停机问题，都揭示了一个共同点：即使强大如计算机，也存在着无法逾越的“墙”，即“不可计算性”。
正如哥德尔不完全性定理表明，即使在完美的数学大厦中，也存在着逻辑无法触及的角落。图灵停机问题则更进一步，它直接在图灵机这一强大的计算模型中，展示了“不可计算性”的存在。
而人类，作为创造出这些概念的思考者，似乎能够跳出这个“怪圈”，从更高的维度俯瞰这一切。
或许，这正是人工智能与人类智能之间最根本的差异所在。人工智能始终受限于自身的逻辑系统，而人类却能够凭借直觉和意识，超越逻辑的藩篱。
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前一集已经成功把大家拉下水了，还有几位朋友给我发了新买的GBE的照片。那就welcome to 天坑，欢迎和我们一起填天坑。无论后面发生了什么都不要怪我们，就当给大脑来了一次铁三训练。
本期和大家聊一聊导言。我读的大部分书，都会直接从第一章开始，几乎从来不看导言。但是GEB不一样，《导言》部分是最吸引人的，也是一篇非常精彩的、独立的提纲挈领之作；这是让你脑回路打开的章节。
当然啦，也很有可能，大家和GEB的缘分也永远停留在这一章。
这一章把哥德尔的数学、埃舍尔的画作、和巴赫的音乐丝滑交织在了一起。数学、音乐、艺术这三个领域，精通其中一个已经很难。三个全精通，且能串在一起，发现共同规律，还是得在奇人写的奇书中体会。
本期剪辑：小碗
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时间戳：
01:04 《导言》部分：为什么哥德尔的数学、艾舍尔的画作、巴赫的音乐能在这本书中交织在一起？侯世达算是博学家吗？
17:15 巴赫的音乐：用数学的视角是怎么看的？
30:50 埃舍尔画和哥德尔的不完全性定理的相似性？是怎么对上的？
47:15 哥德尔为什么是Will老师的精神图腾？哥德尔不完备定理如量子力学般伟大？
50:31 数学曾经出现过三次危机？30年代以前的数理逻辑史：数学基础的大厦是怎么被哥德尔推翻的？
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小跑录后感：
01
“博学家”的脑回路
《GEB》巧妙地将数学、绘画和音乐这三个看似不相关的领域融合在一起。如果听到Will老师的延伸推断，会马上get到：侯世达也许还在潜移默化中将哥德尔定理、图灵停机问题和塔斯基语义学真理这三大经典问题整合在了一起（逻辑上等价），形成了一个“跨界天团”，横跨数学、计算机科学和语义学。只能用一个字来表达：服！
如果将《GEB》视为一本“奇书”，那么哥德尔定理就是其中的一条“奇定理”——在侯世达的解读体系中，它不仅能涉及数学，还能触达音乐和美术的灵魂——这是其他数学定理（如哥德巴赫猜想和费马大定理）所不具备的跨领域特性。只能用两个字来表达：奇特！
不仅如此，侯世达老师还抢了文科生的风头：用 “坡道模型”的叙述方式，先从巴赫音乐中的同构和循环结构，引出埃舍尔绘画中的“左手画右手”的怪圈，最终落脚到哥德尔定理的“自指”概念，由浅入深，层层递进。只能用三个字来表达：博学家！
能被称为博学家的人不多——英文“polymath”源自希腊语，字面意思就是 “学了很多的人”。
其他能称得上“博学家”的还包括罗素，这位获得诺贝尔文学奖的精通数学的哲学家。他因1929年出版的《婚姻与道德》而文学获奖，这本书在当时尺度很大——主要观点包括：清教徒对待性的态度是人类不幸的根源、倡导试婚和离婚从简、对婚外性行为和同性恋持宽容态度。我觉得这倒也像是一个逻辑思维很强的人提出的观点（简称直男观点）。
还有赫伯特·西蒙（Herbert Simon），我在《牧羊人的哲学课》中写到过这位大神。西蒙是唯一获得诺贝尔经济学奖、图灵奖和世界人工智能终生成就奖的科学家，拥有9个博士学位，被誉为人工智能之父，也是认知心理学、符号学、经济管理等多个学科的先驱。他在70多岁时开始学习中文，并成为首届中科院外籍院士，还精通琴棋书画。
现代人会觉得这些人是神奇的存在，但其实“博学家”在西方思想史上并不罕见。比如毕达哥拉斯，不仅创立了数学体系，还精通音乐——200年前开始流行的音律学就是从毕达哥拉斯时代传承下来的。实际上，许多历史上的大家都是跨界达人，既是博学家，也是通才。
文理分科是现代人（前苏联教育体制）的产物，从历史角度看，真正的通才是不分科的，一个人的涉猎领域越广，其开发、想象和归纳能力就越强——他们真真是“文理两开花”。
可惜，在现代教育体制中，联想能力太强的孩子常常被批评为不专注。只能用四个字来表达：无话可说。
02
看巴赫如何拍出 “史上最高智商马屁”
普鲁士国王腓德烈大帝是巴赫的超级粉丝。有一天，他邀请巴赫到宫中，即兴创作一首六声部的赋格。要知道，这在当时是非常了不起且复杂的创作，在巴赫的所有作品中，五声部以上的赋格非常罕见。
这次接见之后，巴赫回去后，以国王提供的主题创作了《音乐的奉献》——这是史上最高智商、最高级的马屁之作。该作品包括一首三声部赋格、一首六声部赋格、十首卡农曲和一首三重奏鸣曲——怎么看怎么像一场数学表演和炫技。
更烧脑的是，《音乐的奉献》中的十首卡农大多没有写全，而是以谜题的形式留给人们去探求和发现。巴赫在这些卡农中大量运用了倒影、逆行、增值、减值等变换复调的手法，简直是炫技炫出了天际。
巴赫还是文字双关语大师，和侯世达一样：在乐谱的扉页上写了一句：“奉旨承诏，将歌曲及余部以卡农技巧予以解决”。“卡农”（canonic）这个词有双关的意思，不仅指“用卡农”的技巧，还包含“用可能有的最好方式”的意思。这句题辞的每个词的首字母排在一起是RICERCAR（ri-cher-ka），意大利语意为“探求”——《音乐的奉献》中确实有许多东西需要探求。
高智商人的炫技就是这么朴实无华且枯燥。
不过侯世达以巴赫开场，真的没毛病吗？
音乐可以从两个角度来看待：普通人主要被主旋律打动，而专业音乐人士则更注重曲子的结构、对音的使用和多声部的配合。巴赫的音乐结构，如卡农和赋格，展现了音乐的严谨调性；但是“结构”与能成为世界名曲、触动所有人心绪、那只可意会不可言传的“感觉”依然无法划等号——类似meme、迷因、和叙事（严重推荐大家重新复习一下“文理底层逻辑六大筐”之——“模因与结构”：链接：https://www.xiaoyuzhoufm.com/episodes/6254e74d042a792063f1456e）。
侯世达为强调了音乐的“结构”部分，并将其与哥德尔不完全定理联系起来——似乎稍稍“贬低”了音乐——博大，不只有逻辑，还有神奇的情感链接超能力。稍显牵强。
虽然但是，这种关联依然非常精彩。
03
数学学渣埃舍尔：艺术才是抽象思维最好的好基友？
他是所有数学学渣们的希望——埃舍尔是绝无仅有，能用画来表达复杂的数学概念的艺术家——虽然埃舍尔老师也是数学学渣，在校时数学成绩经常不及格。
但他的作品却充满了数学元素：无穷、对称和递归。他是唯一能够通过画作呈现悖论的画家——其作品与哥德尔不完备定理有着深刻的相似性：
哥德尔的发现虽然高深，其实根源都比较古老和直观，但普通人想不到。比如"说谎者悖论"这个自我指涉的逻辑怪圈：当一个人说"我在说谎"这句话时，如果它是真的，那么这个人就是在说谎，那这句话本身就是假的；但如果这句话是假的，那说这句话的人实际上是在说实话，这句话就变成真的了。
无论我们假定这句话真还是假，都会导致矛盾。它的真假无法被二元逻辑所确定，直接违背了亚里士多德逻辑中“排中律”的基本原则：即一个陈述要么为真要么为假。这些悖论展示了主体与客体的混淆，造成了逻辑上的“自指”现象。
这么绕的逻辑，在埃舍尔的画中却一览无遗——你肯定一看就明白：
大家都玩儿过《纪念碑谷》（Monument Valley）吧？这款游戏的灵感就来源于埃舍尔的名作——《上升与下降》。画中，一队人沿着楼梯向上走，拐了四个弯后，竟然又回到了原处！？在你眼前的就是视觉悖论：既向上又向下的楼梯。
埃舍尔另一幅著名作品是《画手》，俗称“左手画右手”，一只手在画画，而画出来的手又在画自己，这种自制现象展示了语义学悖论画中两只手互相绘制对方，形成了自引用（Self-Reference）的递归结构——这种自我参照是递归的核心特征之一。还有《画廊》:一个看画的人所看的画中又包含了他自己，整体与部分混成一锅的迷宫，无限循环（Loop）让观者无法跳出无限的自我复制或引用。
还有《昼与夜》和《瀑布》：展示了无穷循环和整体与部分的关系。这些视觉悖论相对于音乐和数学更容易让普通人理解。
绘画作为一种视觉艺术，提供的信息量比音乐更多，表现力也更强。埃舍尔的作品展示了三维物体在二维空间中的矛盾——这种怪圈正是我们试图用简单方式表达复杂事物时所产生的悖论。
04
哥德尔为何“伟大”？
Will 老师对哥德尔的推崇溢于言表，甚至将自己的头像换成了同款。这引发了我对哥德尔思想的强烈兴趣。
以我数学学渣浅薄的理解：哥德尔的伟大之处在于他能以一己之力（思想），震感数学基础；在于他和三次数学危机的关系。
20世纪30年代前的数理逻辑大厦，建立在将推理过程“机械化、形式化、公理化”的努力之上。自从人类意识到自己与其他动物最大的区别在于推理能力后，历史上最聪明人都开始思考如何将推理过程机械化或形式化。
文科生实在不明白为什么这些聪明人，都热衷于将事物“形式化”，总觉得哪里不对。
果然，还真有拧巴的地方——非欧几何就是一个很好的开端，挑战欧几里得几何学的形式化。当然只是一个微小的开始，马上各领域的智者们以更严密的方式开始各种“形式化”反扑。理科生好像都有一种偏执——都在追寻一种“可控”——更清晰、更准确、更机械化。
希尔伯特有分教：自然科学中不可能存在不可知的事物，一切都是可知的。只要我们确定好数学中的所有公理，剩下的事情大家修补一下，就没有大问题了。
直到哥德尔横空出世。不得不说，用哥德尔的眼光看世界，会“正常”很多——至少文科生会这么认为。
如果用哥德尔的眼睛看世界：就像画了一个大圈儿，无论有多大，即使是整个宇宙，也无法把所有真理包进来，里面总有人类数理逻辑思维无法完全解释的内容。
那圈儿外的是什么呢？一定是人类理性局限之外的某种存在——所有数理逻辑、自然规律、人类已知认知中的所有“不可知”。哥德尔不完备定理的出现彻底颠覆了“一切可知”理念，他证明了：即使在看似严谨的数学体系中，也存在着无法被证明的真命题。
05
数学历史上的三次危机
第一次是毕达哥拉斯学派发现无理数，通过扩大认知领域解决了这个问题，最终接受了无理数。第二次危机由牛顿引发，“无穷大和无穷小”——分析学后来通过数列极限的方法解决了这些问题，将无穷大和无穷小关进了“笼子”。
第三次数学危机源于对数学基础的误解。当时的聪明人们，以为通过集合论已经奠定了稳固的基础。但罗素的“理发师悖论”揭示了集合论的矛盾，动摇了数学的根基。这次危机也催生了三大流派：逻辑主义、形式主义和直觉主义。
逻辑主义由罗素坚定站台——认为逻辑学（命题逻辑和谓词逻辑）可以构建完备的数学系统。罗素在《数学原理》第一版第379页（或者362页）中证明了——“1+1=2”。这一复杂证明曾被讽刺为“伟大的著作，献给那些不知道1+1=2的人”。
形式主义由希尔伯特提出，他认为数学证明是一种符号操作，不需要考虑实际意义。希老师认为通过一套形式符号系统，可以推出所有数学定理。直觉主义提出自然数是上帝创造的，其余都是人为的——数学的根源在于自然数，而非逻辑或符号操作。自然数被认为是超越人类逻辑思维的东西，仿佛是上帝植入我们大脑的概念。
谁知天降哥德尔不完备定理，对逻辑主义和形式主义提出了挑战。他将逻辑语句转化为数学运算，证明了在任何形式系统中都会存在既真又无法证明的命题——正面动摇了逻辑主义和形式主义的基础——数学系统无法自证完备。
06
从哥德尔到人工智能
这段数理逻辑史的精彩之处在于（文科生认为）——它也许可以与现在的AI热潮联系起来。
文科生的脑回路是这么发散的：
整个数理逻辑史的发展，似乎都有一个标准动作——试图将思维过程机械化。这种努力甚至可以被看作是整个计算机和人工智能史的一部分。问题在于，思维过程是否真的能够被完全机械化？三次数学危机好像已经给出了答案：过程中出现太多起伏和矛盾。没准儿与目前热门的“scaling law”之争也有关系。
Scaling law是现在最热的信仰，大家认为OpenAI的成功在于将模型做得更大，认为庞大的神经网络和大量数据训练可以创造奇迹。然而，不同声音一直存在，最近好像越来越大声——比如香港大学马俊老师的刷屏文章《如果相信只靠Scaling Laws能实现AGI，你该改行了》：仅靠scaling law就能实现AGI的信仰，需要重新审视。
新的方法不能装作不存在——这种探索似乎又回到了侯世达的老问题：
到底什么是人类的思维？
我们是否真正理解了思维的本质？
目前的人工智能到底是不是真正的人工智能？
一切似乎又与哥德尔完美闭环——他颠覆了思维推理可以完全形式化、公理化和机械化的理念，动摇了30年代前后建立起来的数学基础——现在对人工智能信仰为何不能？
哥德尔的不完全性定理揭示了数学中存在的怪圈，而不仅仅是逻辑中的问题——对哲学有深远的影响——至少表明逻辑和自然数之间的关系，并不如我们所想象的那样简单。
他的发现震撼了许多致力于建立数学基础的学者，革命性堪比量子力学：逻辑都无法完全导出数学，数学真有可能是更高层次的逻辑——一点不夸张（文科生都这么认为）。
数学家们追求的是一个不依赖于人的形式系统，以确保交流时的准确性，避免误解。
这种对“准确性”的追求在数学和理科理所当然。但是，如果试图将这种形式化方法推广到人类社会的其他领域，比如经济学，几乎100%会出问题。
这也许就是为什么文科生总会寻找一切机会，抵触这种“完全逻辑化”的倾向——人类和人类社会这种独特的存在，真的能被严密的逻辑和数学模型所涵盖吗？。
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00:03:32 “只有它和《红楼梦》配得上奇书称号“
00:17:28 我们与GEB的渊源
00:27:53 能写出奇书的人必为奇人—侯世达奇人其人
00:38:14 “GEB“和”集异壁“究竟代表什么？“Braid”和“大成”里有多少层含义？
本期我们先从整体印象开始，聊一聊：它为什么是“奇书”？为什么这么多人膜拜？各自和GEB的渊源？还有侯世达奇人其人，以及 “集异璧之大成”的含义。
1.GEB为什么是“奇书”？
“奇书”这个称号是公认的，应该没什么人反对。几乎所有人提到它时都十分严肃，一脸虔诚，隔空透出一股“现在大家起立，整理一下自己的智商，集中注意力打开这本书”的肃杀之气。它是一本代表智商的书。
这是除了红楼梦，在我的书架上住的最久的书。它的厚度和密度都让我很焦虑——体积大，内容晦涩、跨学科、结构和表达方式奇特。所以每年都是“年初书单第一位，年尾书架落灰处”的那一本。
知乎上有个问题：看《哥德尔、艾舍尔、巴赫书：集异璧之大成》需要看哪些前置书籍？应该看些什么书来打基础？大家的答案中包括但不限于王浩《哥德尔》，《从逻辑到哲学》，庄子和周易，高等数学，数理逻辑，天体物理，相对论，量子力学，计算机编程，人工智能，分子生物学，康德，罗素，禅宗，道家，巴赫，埃舍尔…… 基本是在劝退。
我的感觉：大部分人读了导言和第一章，基本都会在前几页被吸引住——很少看到有人能把音乐、艺术、和数学用一条逻辑串起来，非常新奇，感觉打开了一扇世界的们。
虽然但是，导言之后会不会花了几个礼拜、甚至几个月的时间完成它，取决于你是不是一个对数学、计算机科学和逻辑感兴趣的人；是不是一个有点数学天赋、能理解如何“用数学的视角去观察世界”，或者至少能get用数学的眼睛去看世界的兴奋——这不是人人都有，尤其是文科生。文科生读这本书时，大概率会感到书中的逻辑非常复杂，而且不清楚这么死抠的意义何在。我的建议是，读时最好强硬把自己代入一个理科生，一个数学nerd的角色中。
说它“奇”，其实也没错。
能被归为“奇书”的，除了GEB，大概就是《红楼梦》了。Will老师有分教：所谓“奇书”，一定是内容包罗万象、看似完全没有相关性的领域，却都能够在一本书中呈现，内在又有特定的逻辑或脉络。
《红楼梦》符合“奇书”标准。内容并非宝玉黛玉的爱情故事那么简单——它能用元春来影射政治，用贾府年终收租和过年吃酒绘出当时的经济状况，还有诗词歌赋和饮酒作令的文学精华。最妙的是开篇金陵十二钗命运谶语，既是历史的影射，也是未来的预言。《红楼梦》是典型的“奇书”，将整个历史阶段或者画卷无所不包地展现在其中，又有一个清晰的脉络和历史过程。
GEB也是。内容看死简单——全书论证“哥德尔不完全性定理是数理逻辑人类思维领域最深刻最顶级之成果”—— 但其内在逻辑极为复杂。能把哥德尔、数论、埃舍尔的绘画、巴赫的音乐、阿基里斯、芝诺、乌龟、螃蟹、阿拉丁灯神，还有人工智能、禅宗公案、中华传统文化，统统连在一起，但并不是缝合怪。
最神奇的是，书中构造了一套形式系统，即一套数学体系，通过自我指代、怪圈和“永恒金带”，将整个逻辑串联起来，每一点都相互关联。
除此之外，“奇”点数不胜数，到处都是思维游戏。甚至连我们的“GEB解读播客“，都有可能成为这个“自我指代”怪圈中的一部分。
2.侯世达奇人其人
十年前《大西洋月刊》上一篇专稿，把侯世达写成了一部电影。
侯世达奇人，从小着迷于各种智力活动——可一天不间断练琴数小时，可决定背诵1200行俄罗斯文学，可花几个月时间学习小语种，可花大量时间编写猜字程序。他还会反复琢磨毕达哥拉斯定理的十几种证明方法，乐此不疲。
14岁那年，小妹妹被确诊大脑患病，无法理解人类语言。从那之后，侯世达就开始对“大脑“和”事物“之间的关系产生了浓厚兴趣——那一坨灰质是怎么决定我们的思维和自我的呢？
1972年，粒子物理专业的博士生侯世达对论文感到迷茫，于是开车横穿美国，一路思考“思考”本身。他曾试图将想法写信给朋友，却在30页后停笔。七年后，这些思考变成了700页巨著GEB，并赢得了普利策奖。
在侯世达眼中，人工智能不应沦为解决实际问题的工具，而应肩负起探索人类思维奥秘的使命。与其让机器模仿人类行为，不如让机器学会真正的“思考”。
然而，在GEB出版的年代，人工智能领域正经历着剧变——追求”实用”的大环境迫使学界将研究重心转向军事应用。侯世达觉得这股风气舍本逐末，嗤之以鼻。他批判“深蓝”这类程序徒有其表， 缺乏对人类思维的真正理解；更希望通过GEB引导人们关注人类智慧本身。可惜曲高和寡，最终被追求“速效”的学术界所冷落，沉寂数十年。
3.“集异璧之大成”的含义？
英文原名是“Gödel, Escher, Bach - an Eternal Golden Braid”，直译为《哥德尔、艾舍尔、巴赫——一 条永恒的黄金辫带》。
将这三者联系在一起的概念：“永恒的金色辫子”—— “braid”，是个英文多义词，不仅有双关的意味，还是一个数学名词：“辫群”（Braid group）——数学纽结理论的一个概念——暗示了正题和副题之间有“G、E、B”（上篇）和“E、G、B”（下篇）词首字母在次序上的照应。
Braid还有“循环”的概念——在等级系统中发生的自我参照或悖论——先把这个概念用三个直观、形象化的方法表现出来：巴赫的经典，赋格、卡农；埃舍尔的楼梯，自指的双手；哥德尔不完备定理，数论的逻辑缺陷，说谎者悖论——都和这种逻辑上的循环、自指（自己包含自己）、拧巴、诡异的逻辑缺陷，有很多可类比之处。就像那个拧在一起，无限循环的莫比乌斯大麻花，让你眩晕。
为啥叫“集异壁“呢？
翻译是个大工程。侯世达对GEB的西班牙文、德文版很不满，嫌译者不花心思重构书中的文字游戏，反映“结构性难点”——是“走气的可乐”，“不辣的川菜”。但中文译者却愿意接受挑战，摸索文字游戏和对应的结构双关、想办法在中文里制造出英文藏头诗，几乎是用中文又重新写了一遍。
标题里藏着三个人的名字首字母，哥德尔、埃舍尔、巴赫；“璧‘，美玉也； 而"大成"，把佛教哲学通通揉和进去，也和原文"辫子"呼应上了。东方的智慧和西方的思辨，完美融合。上、下 篇的篇名也分别由原来的“GEB”、“EGB”改为“集异璧”和“异集璧”。
最后再说说历史背景。
哥德尔时代，正是大家都在思考“语言”和“思维”关系的年代。维特根斯坦提出“语言的边界即思维的边界”，此话一出，整个哲学界炸锅。维也纳小组里的一帮天才开始探索思维、语言和数理逻辑的关系，发展出了逻辑实证主义。哥德尔深受影响。
更有趣的是，康托尔发明了集合论，罗素提出“说谎者悖论”，把集合论搞得一团糟；等罗素完成《数学原理》，又被哥德尔生生打碎——因果循环，难逃怪圈。整个数学逻辑史就是一条巨大的莫比乌斯带。
延伸阅读
The Man Who Would Teach Machines to Think：The Atlantic, November 2013 Issue
https://www.theatlantic.com/magazine/archive/2013/11/the-man-who-would-teach-machines-to-think/309529/
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我们这个挖了一年多的坑、夸下海口要做播客界第一解读GEB系列播客，的美好愿望，终于要实现了。
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这是一本坑了自己很多年的书，多少次鼓起勇气，拿起来，又放下了。但是用它来盖泡面实在太厚，这么多年只用它杀死过一只小强。
但这的确是一本空前的奇书。买它的时候，念想也许和大家一样，听说是一位认知学大咖写的一本杰出的科普名著，以“很特别”的方式普及数理逻辑、人工智能领域中的艰深理论。但没想到的是，它的“特别”原来是“清奇”——智商难以承受之清奇。
翻开第一页，扑面而来的不是爱因斯坦，牛顿，或者图灵，而是巴赫那些脍炙人口的曲谱；然后是艾舍尔用巨大脑洞构思出来的奇特的画作；再然后是哥德尔不完备定理；最后，合上这本书的时候，还会看到封面上印着的“普利策文学奖”。
这真是一个“不可能三角”。以我浅薄的见识，一直认为数学、艺术和音乐这三个浩瀚的宇宙，一个人最多只能精通两个。但能同时在这三个宇宙中畅游的人，也许才能像作者侯世达一样——能用哲学数学来解构巴赫，能用哥德尔不完备定理的眼镜去欣赏艾舍尔，还能把数理逻辑学、可计算理论、人工智能、语言学、遗传学、音乐和绘画统统都放进“禅宗”的故事里，并用“乌龟”，“阿基里斯”，“螃蟹”和“树懒”之间的对话表达出来。
这本书的名字“G.E.B.”是三个名字的前缀——哥德尔、艾舍尔、巴赫。这三个名字，一个是二十世纪最伟大的数学家，一个是能把数学画进画中的艺术家，还有一个是西方近代音乐之父。
书的英文原名中有一个词——“Braid”。这是一个双关词，它的意思是把东西绑在一起的“带子”，但又是一个数学名词，暗示这本书正题和副题，上、下两个部分之间有“G、E、B”和“E、G、B”这几个首字母在次序上的照应。所以从书名开始，就是一个前后呼应的怪圈儿。
再看中文名：中文书名翻译成《集异璧之大成》。“集异璧”是GEB三个英文字母的译音，“大成”则取自于佛教、哲学和音乐典籍——所以这个名字既与原著的内容相呼应，又起到了一个双关作用——这又是一个前后呼应的圈儿。
再看封面图：是一个诡异的、悬在空中的、三个交汇的平面，分别在三个互相垂直的方向上投影出三个不同的汉字：“集”、“异”、“璧”（或者“G”、“E”、“B”）——就这样把哥德尔、艾舍尔和巴赫这三块稀世之宝嵌为一体，”集异璧之大成“。这三位大咖，就变成了某个奇妙的统一体在不同方向上的投影——又是一个怪圈儿。
侯世达的文字就像乐谱一样，对智商是一种酸爽的挑战。他会先提出一个概念，在“乌龟”，“阿基里斯”，“螃蟹”和“树懒”之间的对话中出场；然后在下一章中更深刻地“回响”出来，结构上或松散或严格地摹仿巴赫的乐曲、埃舍尔的幻觉艺术，和哥德尔的数学逻辑游戏——怪圈儿套怪圈儿，层层又叠叠。
给大家朗读几段原文感受一下它有多“奇”：
1. “巴赫”
“巴赫《音乐的奉献》中有一首极不寻常的卡农，它有三个声部，最高声部是国王主题的一个变奏，下面两个声部则提供了一个建立在第二主题之上的卡农化的和声。
这两个声部中较低的那个声部用C小调唱出主题，较高的那个则在差五度之上唱同一主题。当它结束时——或者似乎要结束时——已不再是C小调而是D小调了。巴赫在听众的鼻子底下转了调。而且这一结构使这个“结尾”很通顺地与开头联接起来，这样我们可以重复这一过程并在E调上回到开头——这些连续的变调带着听众不断上升到越来越遥远的调区。听了几段之后，听众会以为他要无休止地远离开始的调子了，然而在整整六次这样的变调之后，原来的C小调又魔术般地恢复了！所有的声部都恰好比原来高八度。在这里整部曲子可以以符合音乐规则的方式终止。
人们猜想，这就是巴赫的意图。但是巴赫很明确地留下了一个暗示，说这一过程可以无休止地进行下去。也许这就是为什么他在边空上写下了“转调升高，国王的荣耀也升高。
在这部卡农中，巴赫给了我们有关“怪圈”这一概念的第一个例子。所谓“怪圈”现象，就是当我们向上（或向下）穿过某种层次系统中的一些层次时，会意外发现，我们正好回到了开始的地方。”
2. "艾舍尔"
“把怪圈概念最优美最强烈地视觉化的人是荷兰版画家艾舍尔。艾舍尔创作了一些迄今以来最富于智能启发力的杰作。他的许多作品都源于悖论、幻觉或双重意义。他的作品里常常有一个化入艺术形式里的潜在概念。怪圈就是艾舍尔画中最常出现的主题之一。例如石版画《瀑布》，把它和巴赫的卡农做一下比较——会发现巴赫和艾舍尔用两个不同的“调子”——音乐和美术——演奏着同一个主题。
怪圈概念中所隐含的是无穷概念。循环不就是一种以有穷的方式表示无休止过程的方法吗？无穷在艾舍尔的许多画中起着重要作用。艾舍尔的天才在于，他不只是能设想出，而且还实际画出了几十种半实在半虚幻的世界，几十种充满了怪圈的世界，他似乎正在邀请他的观众们走进这些怪圈中去。”
3. "哥德尔"
“在我们看到的巴赫和艾舍尔的怪圈例子中，存在着有穷与无穷之间的冲突，因而使人有一种强烈的悖论感——我们直觉感到这里面一定涉及到了什么数学问题。二十世纪确实发现了一个产生了巨大反响的数学上的对应物。正像巴赫和艾舍尔的圈是作用于人们简单而古老的直观一样（音阶和楼梯），哥德尔对数学系统中怪圈的发现，也有着它简单而古老的直观根源。
哥德尔的发现把一个古老的哲学悖论转化成数学上的说法。那个悖论就是“说谎者悖论”：一个克里特岛人说过一句不朽的话：“所有克里特岛人都是说谎者。”更直截了当的说法是：“我在说谎”——如果你假定它是真的，那么它会立即产生相反的结果，使你认为它是假的。但是，如果你假定它是假的，同样会产生相反的结果，让你又回到它“必须是真的”这一点上。你可以试试看。”
我们这个挖了一年多的坑、夸下海口要做播客界第一解读GEB系列播客，的美好愿望，终于要实现了。《文理两开花》开始进入GEB季，每一集，我和Will老师会按照章节，根据一个逻辑线，把这本奇书中重要、精彩的部分拿出来，用文和理两种思维来碰撞。希望能帮助大家更好地理解这部经典。
至于会用多少集来读完，目前完全不清楚。我们且但行好事，莫问前程。
BGM:
1. Here she comes again, by Hatchatorium
2. Ave plague, by King Plague
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货币灵魂三问又回来了！
本期的质问对象是阿根廷——以及“庞克总统”米莱老师的休克疗法，和阿根廷的“全面美元化”。框架可以延伸到其他国家（包括我国），目的当然是用“他山之石”来想想自己——带出关于人民币和我们的货币政策最近一些叙事的讨论。
阿根廷似乎是一个永远走不出“摆烂泥潭”的国家——休克疗法之后的100天，情况如何？全面美元化成功了吗？会成功吗？
bgm:MUCHACHOS (CANCIÓN MUNDIAL)
时间戳：
00:06:16
世界上只有四种国家：已开发国家、未开发国家、日本、和阿根廷。不管是东方智慧还是西方智慧，“渐进式改革”在阿根廷这个国家似乎并不适用。
00:13:39
为什么左派激进论调更容易上台？
00:16:07
“印钞就是偷盗，税收就是抢劫，福利就是枷锁”。情况好转之前，国家和人民必须承受痛苦？
00:23:22
“休克疗法”是否有效：你有多少时间？是置身事内还是置身事外？
00:34:18
全面的美元化靠谱吗？外汇储备淨值为负的阿根廷，仅靠“卖血”（变卖国有资产）能撑过去吗？
00:35:34
这不是第一次：阿根廷曾实施过挂钩美元的“联系汇率制”，最终却在债务、货币的双重危机下草草收场。
00:38:29
全面美元化，如同和刘翔玩“两人三足”。好消息是你总能“遥遥领先”，但前提是能跟得上刘翔的速度——否则没跑几步便会被拖在地上摩擦。
00:39:37
阿根廷货币灵魂三问：阿根廷到底有多少钱？谁决定？怎么实现？
00:48:09
失去的30年里日本央行在干啥？印出天量货币的日本咋没有通货膨胀，咋没经济崩溃？
00:51:40
信用货币发行分为三种模式：主权信用型、依附型、混合型——哪一种才是强国模式？
00:53:49
Will老师2015年的奇文：《人民币归来》中预测到了啥？
01:04:35
为何“央行重启购债”再次变成热点话题？
01:09:06
为什么“蒙代尔不可能三角”既符合逻辑又符合叙事？
01:12:10
当且仅当一件事发生，阿根廷才能成功。信心是个共识游戏。
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BGM: The Moog And Me · Dick Hyman
英伟达和比特币是两个永远挖不完的“矿”——它俩身上的启发和热点似乎取之不尽用之不竭。今天我们就来聊聊：英伟达是“铲子”吗？AI和比特币那个泡沫更“伟大”？人生赢家都有什么特点？你是的思维是CPU还是GPU？
时间戳：
01:49 英伟达“铲子逻辑”为何能引领科技创新？科技创新的“供给侧”特性：
· 本次英伟达GTC大会上上，发生了一件可能预示未来的事
· “后视镜”偏差：AI是“蒸汽机”吗？
· 木头姐的逻辑：英伟达没有永远的红利？
· 英伟达不是铲子，应该是“金矿探测器”
19:25 AI和比特币的价值链对比：谁才是更伟大的“泡沫”？
24:13 老黄的启发：60 岁的人，创新不停歇。什么是EIOFS（early indicator of further success ）。
· “悲惨童年”的礼物：从内心的“demon”到“drive”
· 老黄和马斯克是一类人吗？“焦虑”还是“傲娇”？
· 马斯克、乔布斯、爱因斯坦和老黄的思维有什么相似之处？什么是“visual thinker”？
· 马斯克可以徒手“想象”出材料科学。分子结构的原型是条蛇
40:35 CPU vs.GPU：逻辑推理与向量计算，哪个才是“智能”的本质？
· 机器和老妈如何判断“锅糊了”？
· Sora的成功，让我们重新思考大脑神经网络的工作方式
· 一个史诗级误解：人类的思维方式不是逻辑推理，而是向量图形？
52:01 为什么马斯克和奥特曼的“开源之争”可能是中国AI产业的希望？
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2023年全球游戏市场规模已超2000亿美元，全面赶超超电影产业和北美体育产业。30亿玩家，平均每10个人中有6个人玩游戏。
如此庞大且高速发展的行业却接连被“锤”——从玩家角度无论如何也想不明白，但站在国家和家长的鞋里，换位思考一下，马上浮现一个灵魂拷问：电子游戏对人类文明发展有什么贡献？
估计很多领导和家长们都想不明白。为什么人类要开发电子游戏？大量绝顶聪明的工程师将宝贵知识用于开发游戏，这些时间、经验、和经历用来开发新能源、生物医药和脑机接口不是更有意义？我们探索宇宙的速度不知会加快多少倍呢。每年全球人类将85%的精力都用于玩游戏，尤其在上班摸鱼时，如果没有游戏，人类是不是早就成为超人，可以用脑电波直接沟通，也不用害怕外星人攻击了？
本期就来说道说道游戏这件事。
主要讨论了：
1.各自的游戏经历/跟游戏的关系？
2.游戏的特点/本质/与人类社会的关系？
3.游戏产业相关话题：关于“被锤”
提到的游戏：上瘾类：《文明》、《Sim City》、《暗黑破坏神》、《辐射》、CyberPunk；物理奇迹类《Snow Runners〉；科学解谜类：《Foldit》；减压类：《2046》、Wordly
提到的书：《游戏的人》（Homo Ludens）（1938）
BGM：Super Mario World - Overworld [Remix]
封面图片来源：Necessary Evil，evil.gua-le-ni.com
特别提示：本期有奖竞猜，答对shownotes中“有奖填空”内容的第一位听众，可获赠《游戏的人》书一册（非广告，主播自费）。
时间戳：
01:54
· 各自与游戏的关系：Will老师：学计算机的人天然与游戏有关，从未与游戏离开，且氪金。小跑：佛系玩家，更喜看博主打游戏，从不氪金。
· 上学时喜欢“上瘾类”游戏，经常伴随极大罪恶感，年纪大了只玩减压游戏。
· 好的游戏能充分发挥两个processor：一个是电脑的CPU，另一个是你自己大脑的想象力。
12:20
人类为什么离不开游戏？
· 体育是战争的延续，游戏亦然。现实中的残酷、困难、资源消耗、花式风险行为都可以转化到体育竞技和虚拟场景中。
· 游戏三特性：1）时间感：及时反馈；2）空间感：虚拟化；3）规则确定。
· 扎克伯格的元宇宙是远程会议，游戏才是真正的元宇宙。
21:43
· 1938年的一本奇书：《游戏的人》（Homo Ludens）：文明诞生于游戏。不仅从游戏中来，文明就是游戏本戏，游戏就是文明本明。
· 人类究竟是“Homo Sapiens”（理性的人）、“Homo Faber”（造物之人），还是“Homo Ludens”（游戏的人）？
· “游戏”是多余的，可推迟，可随时叫停，是闲暇时的活动，用的是“闲工夫”，不受制于身体需求和道德义务，从来不是一桩差事（task）。游戏是真正自由、自主、最能催生人类真正文明的方式。
· 但当游戏成了职业，便不再是真正的游戏，丧失了创造文化的能力。
27:27
· 安全感：是人精神最底层、最基础的需求——所有游戏玩家都能够感受到。
· 虚拟化带来的安全感非常重要。元宇宙/游戏通过空间虚拟化给人类带来安全感。
38:23
· 至少对技术的推动是毋庸置疑的：虚拟现实、交互技术、云，虚幻引擎、显卡、芯片、人工智能，不胜枚举。
· 人类科学的结晶：游戏中的物理效果。
· 哲学、心理学、人对自己的认知也可以在游戏中找到：游戏里的善恶选择。
· 康德哲学浓度非常高的一款游戏：《辐射》——暗藏很多哲学悖论。
46:46
· 己所不欲勿施于人：如果现实生活中有足够安全感，为什么要进入虚拟世界氪金求安慰？
· 真正能够阻止大家玩游戏的手段只有一个，那就是（_______有奖填空_________）。
· 关于氪金：游戏产业要区分“简中”和“其他”。前者是监管者、开发者、玩家三方都没有安全感的博弈场。
· 为什么氪金这件事中国人做到极致，邪门的氪金越来越多？
59:46
· 值得反思的地方：关于PVP和PVE。
· 产业应该如何回归“游戏”初心？
· 我们真的要让游戏世界完全纯净吗？
· 马斯克直播《暗黑4》与仇恨斗争。
· 后面尺度逐渐增大就不写shownotes了。祝大家新年快乐，今年找到自己的安全感！
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封面：Order and Chaos by Kobay
说出来大家可能都不信，这次真没想蹭热点。《文理两开花》拖更太久，实在过意不去，打算更新，苦于没有好主题。想来想去，想到最近心中隐隐有个疑惑挥之不去——“秩序”和“创造”之间到底是什么关系？干脆就以它为主题吧。Will老师说好。
第二天早上，手机上跳出消息：Sam奥特曼被下课了。原因不明。整整一天排山倒海的猜测，线索一点点堆砌，到了晚上基本清楚，大概率是AI“无法预知的安全边界”和“突飞猛进的商业模式”之间的矛盾，四舍五入依然是“秩序和创新”之间的矛盾。莫名其妙押对了题。
“秩序”与“创新“，是一对看似能和谐共处，实际却是无法兼容的两个程序。创新需不需要秩序/控制？什么时候？如何？谁来决定秩序才最符合全人类长远利益？又是个灵魂三问——这些话题一旦开始讨论，多少友谊的小船，立马就翻。
“秩序与创新”——感觉可以当做整个2023年、甚至是人类的永恒主题。本期我们来聊一聊：它俩的关系到底是什么？当下的我们正处在坐标轴的哪端呢？
BGM：“微软或赢”（Windows XP error remix）
时间戳：
00:01:23
Open AI 事件的直觉反差：并不是一个资本驱逐的故事。恰恰相反。
00:11：22
董事会和奥特曼：谁代表创新？谁代表秩序？
00:13:41
从“熵增熵减”看 “创新派”和“秩序派”：如果你觉得熵减是好的，就站在了秩序派。否则便是折腾派。
00:19:03
“大众创业，万众创新”是“混乱时代”还是“秩序时代”？金字塔是奴隶造的还是自由人造的？大革命时代的创新你喜欢吗？
00:22:58
纠缠态：创新是秩序到来之前的一个短暂过度——创新成功意味着新秩序建立，它在新秩序下又变成了“非创新”。
00:23:48
“Sandbox“沙盒机制是怎么来的？AI 能被放进沙盒里吗？在一个城市里弄个大局域网，把AI放在里边做一等公民？
00:30:18
但是放在沙盒里面的新东西经常会被原有秩序“驯化”。沙盒孕育“革新”还是“革命”？这是一个悖论。
00:36:46
创新和秩序的关系：纠缠，忽左忽右，此消彼长。当下明显是一个“秩序供大于求”的时代。
00:38:25
秩序与创新：区块链应该站在哪一边？区块链应该是构建秩序的手段，它通过哈希、投票、共识算法达成熵减状态？区块链是不是“监管科技”？
00:43:59
区块链和比特币是世界上最神奇的概念，从诞生之日起，就得不停解释它到底该是什么。它诞生的使命是要“代替信任”，最大的应用虚拟货币反而是“信任的重灾区”。而传统金融体系——中本聪最讨厌的地方，又是一个最不需要信任就能运转的体系：把钱放到银行里，你真的会担心吗？
00:47:01
冷冰冰的工具和掌握工具的人之间的博弈：在秩序供过于求的年代，应用场景靠近了“秩序维护者”一端。
00:47:46
肉身的人在操心数字世界，殊不知数字世界的风险，也许只能以子之矛攻子之盾，用另一种数字技术制衡。人类到现在还一天到晚忙着内讧，指望不上的。
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你近年有没有一种感觉：好像总有一种“加速度感”或者“历史感”，总觉得我们处在“the end of something”， 似乎是在某个阶段，某种系统的末期？自己可能正在经历一个未来要被历史书大篇幅记录的一个阶段？
有时感觉技术发展越来越快，连AI现在好像都有点过气了，实在跟不上了。有时又觉得我们现有的一切都“不work”了，坏掉了——不管是经济体系、国际格局、生活方式、还是科技发展，好像是个死局。早晚会有一大变化来临，把这一篇儿翻过去。
无论是正向还是负向，“脱节”可能是大家的共同感觉。我们今天聊的这个话题，也跟它相关。
时间戳：
00:00:30
近两年越来越强烈的 "加速度感"和"历史感"，好像正处在“某系统或阶段的末期”：我们可能即将达到库兹韦尔预言的奇异点？
00:06:35
什么是“e/acc”（有效加速主义）？这流行于硅谷的最新哲学思想是怎么来的？
00:17:50
它的哲学脉络：“破罐子破摔”于资本欲望的“精神分裂”。
00:26:20
向大家展示一下：一个纯理科生是如何像机器一样思考、逐步解构、最后达到对一个概念的理解的。
00:34:15
有效加速主义实际上是一种价值观，它认为只要加速有效，就是“好的”。但“价值观”应该是人类才有的，机器没有。
00:39:22
线性思维与法西斯：如果AI和科技“正在”加速发展，那它就“应该”加速发展吗？
00:42:08
有效加速主义诉诸于自然规律，实际上也只是一种辩论手段，无法避开价值观的问题，也是从“人”来的。不能借用宇宙万物的规律来支持某种主义——就像用宇宙大爆炸理论或达尔文的进化论来证明某观点，严格来说是无效的。
00:48:48
“有效加速主义”和“有效利他主义”是两种极端的价值观。前者主张无限加速AI的发展，后者主张无限扩大自己的资源来造福人类，“富人吃肉，穷人才有汤喝”——其实都是不同群体在寻找“大旗”来实现自己的价值观和目标。
00:56:57
有效加速主义与“多样性”这一人类核心价值观冲突。
01:07:00
这是一个和“洛可的巨蛇”（Roko's Basilisk）（一条AI巨蛇，只要看你一眼，你就会消失）相似的悖论。
01:09:57
脑筋急转弯："Artificial Diversification"（人工多样性）——会出现吗？
文字稿：
小跑：
不知道Will老师近年有没有一种感觉：好像总有一种“加速度感”或者“历史感”，总觉得我们处在“the end of something”， 似乎是在某个阶段，某种系统的末期；变化开始加快，总觉得好像要有大事发生，自己可能马上就要见证历史，或者正在经历一个未来要被历史书大篇幅记录的一个阶段。
一种速度感是：技术发展越来越快；AI现在好像都有点过期了；前一阵子室温超导差一点儿就没火起来。但实在是赶不上了。
另一种是：觉得我们现有的一切都“不work”了，坏掉了，好像是个死局。早晚会有一大变化来临，把这一篇儿翻过去——不管是经济体系、国际格局、生活方式、还是科技发展。但是那个时刻，好像左等不来右等也不来。但又感觉死局实在僵持不下去，要来了。
Will：
确实有。就像我们最初讨论AI时所提及的那样。回顾历史，Google GPT论文大模型就应运而生。这种发展速度至少在我们看来，已经超过了过去50到70年的AI发展。
类似的事情并不少见，室温超导可能也是其中之一（虽然不确定是不是真的）。美国的一个实验室（我忘了是不是国防部的）最近在激光核聚变方面取得了几十年来未有的进步。这些新发展似乎预示着我们可能正在接近一个超级加速点。
这让我想起了库兹韦尔（Ray Kurzweil）在2005年写的一本书《起点临近》。他在书中预言，我们将很快迎来这个奇异点（Singular Point）。现在看来，这个预言可能在这两年内就会实现。我觉得这种感觉在近两年内变得越来越明显。
小跑:
无论是正向还是负向，“脱节”可能是大家的共同感觉。我们今天聊的这个话题，也跟它相关。
前两天看蓝江老师写的一篇文章：开头引无崖子的珍珑琪局，令众人或认输或走火入魔。正在此时，对弈局一窍不通的虚竹出手了，闭着眼睛把子放在了最不该放的地方，杀死自己一片白子——“岂知局面顿呈开朗”。没想到一招自杀死招，居然盘活了整个局面，大转折。
珍珑棋局这个故事就是“置之死地而后生”的典范。而虚竹就是一个“加速器”，他的出现让转折点更快到了。我们今天要聊的这个概念，在我看来，其实就是“置之死地而后生”、以及转折点怎么来。
今天的话题就是最近硅谷很流行的“有效加速主义”（E/acc）（ Effective Accelerationism）的缩写。它火于硅谷，是把生物、物理、经济和社会理论整合在一起的哲学思想。有人觉得是“餐巾纸上的宣言”（napkin manifesto），理论很松散，更多是口号。
最早是硅谷的两个工程师在space上聊天，被听众总结出了观点，结果开始传播；他俩干脆开了一个博客网站，把这个观点整理在上面，成了“有效加速主义”（shownotes）的舆论阵地。后来这个概念被好几位硅谷科技圈，特别是AI大V带货——A16Z的创始人Marc Andreessen和YC孵化器的CEO Garry Tan把自己账号名字后缀加上了“e/acc”。后来又赶上GPT出现，越来越火。
我总结一下这个思想的太长不读版：
– 理论基础是物理学热力学第二定律：认为生命是作为热力学广义第二定律的原理出现的——就像物理定律一样，生命倾向于寻求捕获“自由能量”，需要不停增加运动范围、和自身复杂性来维持存在。所以，我们必须与 "宇宙热力学意志 "保持一致，必须拥抱和助力加速宇宙向更多增长、更大复杂性和更高智能方向发展——这个自然趋势。所以我们要加速，要有效加速。
– “宇宙热力学意志”在当下技术时代的语境中，法则就是：适应性、进化、智能、加速。人类应该最大限度地利用创新和技术力量来推动社会变化。
– e/acc被提出的几个月后，AIGC突然爆火，于是马上被拿来当作AI理论基石。对抗“人工智能威胁论”的理论大旗：人工智能技术向前发展的趋势是不可阻挡的，与其想办法减缓它的发展速度，不如团结起来发挥人工智能更多正向的影响，尽力减少负面影响。
– 当然啦，人工智能有一定潜在危险，但解决方案不是延缓、阻止其发展，而是要让更多人使用和加入这个技术浪潮、要开源、要加速——“自行车骑得越快人才不会摔倒”。而且AI发展的结果一定是好的，一定是有利于人类福祉的。加速才是正解。
– 任何试图控制它的组织和政府只能滋生腐败和低效。AI系统会相互制衡，迫使自己进化，所以我们应该做的是努力创造这种平衡。
小跑：
我们再来看看它的哲学发展脉络：
它的根还是“加速主义”——一种主张“破罐子破摔”的哲学理论。如果社会问题无解，那就加速发展，引发变革。
一切从工业革命后，“左翼加速主义”批评资本主义对“技术加速”的控制，且尝试把这种力量变成无产阶级的武器开始。后来随着全球化资本主义崛起，左翼和欧洲社会主义节节挫败，干脆转变策略，选择了走“加速主义”的路线——朝着资本主义的方向全面加速。
后来德勒兹写了《反俄狄浦斯：资本主义与精神分裂》，主张应释放“资本”欲望的破坏性和革命性力量，推动社会进步。他觉得资本的欲望是一种强大的力量，既有破坏性，又有革命性，我们应该让它释放出来，而不是压制它——因为它早晚会颠覆自己。
这本书启发了“加速主义之父”尼克·兰德更极端的观点：我们应该全力加速资本主义和科技发展的速度，即使这可能会导致社会崩溃，甚至人类灭亡。他还有一些很暗黑的想法，比如我们应该接受且欢迎人类的动物性和机械性。
兰德的思想进一步影响了硅谷和AI圈的“E/acc”——有效加速主义：在在区块链、量子计算、基因学、AI等技术的发展无法阻挡，我们应该全力加速。
Will:
背景的介绍与我对有效加速主义的理解完全一致。
你提到工人阶级可能认为科技进步会损害自身利益，这个观点很重要——被马克思称为“异化”，是马克思主义的核心观点之一。科技的发展实际上是工人的创造，但科技反过来却帮助资本家剥削工人。这是一个很荒谬的场景。
然而，加速主义观点非常有效地应对了这个问题，主张不要害怕“异化”：工人不应害怕异化，因为资本家投入大量资金来加速科技的发展；如果最后能颠覆资本主义的话，资本家也会被“异化”。
我想向大家展示一下，一个纯理科生是如何像机器一样思考，然后逐步解构，最后达到对一个概念的理解的：
我在思考的时候，觉得“有效加速主义”这个词在我看来很不明晰。作为一个理科生，我会用两种方法来理解一个概念：一种是字面理解，另一种是理解它的隐含含义。
在理解字面含义时，我习惯找反义词来理解一个概念。但是，找了半天找不到“有效加速主义”的反义词。于是尝试理解它的隐含含义，觉得"effective"（有效）在这个词中并不是指对加速“好与不好”的价值判断，而是以效果为判断标准。换句话说，只要加速是足够有效的，它就是好的。
所以，当一个“加速”让我们不适的时候，我们的解决方案不是减速，而是给它更高的，更有效的加速，让它向前跑得更快——这就是我对"有效加速主义"的理解。发现这与小跑描述和历史背景介绍是一致的。
Will：
我们回到一个核心观点：有效加速主义（EA）认为，所有前沿技术（如人工智能，常温超导，受控核聚变等）都是有益的，因为它们的进步足够迅速。即使过去的技术如蒸汽机被资本家用于剥削工人，当这些高科技发展到一定阶段时，资本家也可能无法再利用它们了。
我可能是一个有效加速主义者，因为我认为，科技的加速发展会解构甚至颠覆我们现有的传统价值观。
但是有效加速主义实际上是一种价值观，它认为只要加速有效，就是“好的”。但“价值观”应该是人类才有的，机器没有。AI等科技的发展是中性的，没有价值观。用人类的旧价值观去评判新科技可能是不准确的。
但是，有效加速主义是否在创造一种新的、我们称为"客观价值观"的东西？这种价值观以技术发展的速度和有效性为价值衡量标准，将价值观“客观化”？当然，反对有效加速主义的人肯定会怼：一些人类固有的价值观是不能被替代的。
所以，问题就在于，这两种矛盾的价值观是否会一直并存，还是会被某种方式消解？
小跑：
将有效加速主义视为一个“纯客观”的概念，会引发了一个逻辑问题——（is-ought）“实然-应然”：如果某种事物“是”这样，那它是否就“应该”是这样？
有效加速主义的一个主要前提是：无论是人类还是AI，都是生命体，都“应该”按照宇宙的规律，比如热力学第二定律，不断获取能量。那么，如果生命体“是”不断获取能量，是否就意味着生命体“应该”没完没了的获取能量？
这让我想到目的论：是否因为某样东西“正在”以某种方式发展，就认为它“应该”以这种方式发展？人类“一定”是从低级向高级发展，技术发展“一定”是从慢到快，“一定”是从简单到复杂，“一定”是向着更好、更复杂的方向线性发展——听起来很“社会达尔文主义”。
如果把技术最大化，将其视为拯救人类的手段或假想敌，那就是一种“夸大”；任何将某样东西“夸大”，并视为“唯一手段”的观点，都有可能走向法西斯式的加速主义——如果你接受它，就是好的；如果你不接受，就是坏的，该灭绝。
这种思考忽略了太多的偶然性。比如从猴子到人类的进化，需要基因突变、而这种突变能否适应当时当地环境，并推动进化——都是偶然的。所以我们为什么会认为技术加速主义一定是有效的？这其实也是一种线性思维。
Will：
同意你的观点，我们需要从更高的抽象层次来讨论这个问题。
虽然有人认为存在有效的加速主义，但对于“价值”的判断仍然是主观的。我们需要讨论加速主义与其他价值观的冲突。
有效加速主义，像我们所说的耗散结构，通过排出熵来增大系统内的结构有效性。这看起来是好的，但根据宇宙的规律，熵应是增加的，而不是减少的。所以从物理学的角度看，有效加速主义也是错误的。有效加速主义诉诸于自然规律，实际上也只是一种辩论手段，无法避开价值观的问题。
我们应该承认存在两种价值观都是从“人”来的，不能借用宇宙万物的规律来支持某种主义。就像用宇宙大爆炸理论或达尔文的进化论来证明其观点，严格来说是无效的。
应该回到原始的问题，那就是价值观的问题——我们应该讨论的是，何为好？何为坏？而不应该试图用自然科学的规律去证明一种价值观的正确性，因为这只是一种辩论的手段，而并不能真正解决我们面临的问题。
肖小跑：
所以我们今天讨论的关键词，还是"价值观"。
“E/acc”由特定群体提出，并不是客观事实，也反映出这些人的价值观——所以我们的注意力，应该放在：提出和支持“e/acc”的这些人到底有什么诉求？
其实很简单：和我们之前的AI和web3（区块链）讨论也相关。AI支持者认为先进的生产力（如AI）可能由于落后的生产关系（如现有的社会关系）而受阻；为了推动AI的发展，需要一种不受限制的理念。但又不想再被web3和投机者白嫖占便宜。正如SBF大肆宣扬的“有效利他主义”——其实只是用来割韭菜用的大旗。
“有效加速主义”和“有效利他主义”是两种极端的价值观。前者主张无限加速AI的发展，后者主张无限扩大自己的资源来造福人类，“富人吃肉，穷人才有汤喝”——这两个理念其实都是不同群体在寻找“大旗”来实现自己的价值观和目标。
Will：
有效加速主义可能是一个价值观，它以加速的有效性作为评判标准。然而，这可能与人类的某些基本价值观产生冲突。我思考过这个问题，并得出了一个可能的冲突点：“多样性”——Diversification的价值观。
不论左派还是右派，都倾向于赞同“多样性”。比如生物多样性：热带雨林之所以生机勃勃，就是因为有各种树木植物、食草、食肉动物、水源，昆虫等等。多样性维护了生态环境，也有利于人类。
那么，我们可以提出一个问题：科技进步是否能够促进多样性的发展？这种多样性的价值观能否被技术有效加速？或者说，技术有效加速的主义是否能够达成多样性的目标？
《美丽新世界》中的人类已经能够通过试管培养人类，但“多样性”仍然是书中被人类共同遵守的价值观。在这个世界里，制造者们并不希望所有的人都具有同一种特征，为了维护人类的多样性，需要有“酗酒的人”。
这种看似矛盾的价值观，是否能够被有效加速主义所解决呢？我个人认为，技术的发展往往是单一维度的，它向着更高、更快、更强的方向发展。当我们放任所有的技术疯狂地向前发展的时候，最终的社会是否还有多样性存在？我个人认为这与有效加速主义可能是冲突的。
各种各样的主义，包括马克思主义，在反对现有秩序或现有思想的不合理之处时，它们具有非常大的价值。但如果我们以这些论据去构建社会规则，或者将它们作为社会发展的总规律，大概率会带来灾难。
肖小跑：
我觉得我们可以得出一个结论，即有效加速主义就是一种napkin manifest，就像写在餐巾纸上的共产主义宣言，我们不应过于当真——它可能自己也没想清楚。
Will老师刚才关于《美丽新世界》的分析非常精彩。人类的多样性与AI的极速加速之间存在一种底层的矛盾。这让我想到了那个有名的思想实验，马斯克的女朋友在一首歌中提到的“洛可的巨蛇”（Roko's Basilisk）：假设有一个强大的AI，如同巨蛇，只要看你一眼，你就会消失。这个AI会模拟全人类的思想形成过程，如果发现你曾想过阻止AI的出现或发展，无论你是否还活着，它都会复原你，然后消灭你。
如果真有这样的AI，那就说明当初不会有人想要阻止它，因为如果有人有这种想法，它可能就不会出现。既然它已经出现了，就说明没有这个选项，大家都被这种想法威胁着。它从未来游回到现在，告诉你如果你想杀死它，它就会先杀你。
这是一个逻辑悖论，无论你怎么转，都无法避开。这就证明了存在一个底层的、无法解决的悖论。所以，有效加速主义并非普世真理或定理。
Will：
是的。有效加速主义其实也是反对那些想阻止AI发展的人。
我构思了一个新词："Artificial Diversification"——“人工多样性”：你可以支持人工智能，不想阻止它的发展，但你是否考虑过，一天可能会发展到"美丽新世界"那样，或者像我刚才提到的那种状态。但如果你去鼓励人工多样性，也就不会出现AI极限发展那一天——所以这个逻辑永远是不通的。
肖小跑：
没错，一旦开始多样化，还怎么加速？
Will：
对，"artificial"能否成为"diversification"的修饰词？我们能创造出多样性吗？这是不是暗示着底层的价值观冲突？这些脑洞值得开。
BGM：Acceleration, by Cannibale
封面：Facundo Moyano - Accelerate
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这是拖更将近一个季度之后的第一次更新。希望大家还记得这个叫做《文理两开花》的播客节目。但是把硬币翻过来——这其实是《文理》第二季的开始！
主线任务变重“夏季低迷”（summer dolrums）和“黄瓜时间”最重要的原因：赶书稿《文理》第二季的开始
所以这一个季度，我们都在干什么？
Will老师和小跑本期就来向大家更新一下近况、以及对行业和大环境的新感想。冷静回看这一季度的变化：我们关心的领域，哪些更“下头”了？转折点可能在何时？
还会分享小跑香港扫眼球换WorldCoin的全过程：为什么决定“出卖虹膜”？WorldCoin是新时代的“加密殖民主义”，还是web3应用大规模普及的重要推动、甚至必要条件？
时间戳：
00:00:21
拖更将近一个季度，我们在干什么？00:11:01
“我们要经常给自己找痛苦”：写书和读书都是“反人性的”对Will老师的抽象思维、和小跑的发散思维有了新的认识疫情是创作的黄金时期：人是极度容易受环境影响的动物把自己当成一台机器，只有“计算出结果”才是人生目标？
整理书稿过程中的几个感想：00:25:14
整个世界都在经历中年危机。繁荣时期是“造神”的时代，而低潮期“除魅时刻”越来越多。“除魅”带来的直接后果就是中年危机。
冷静回看这一季度的变化：我们关心的领域，哪些更“下头”了？00:27:46
Web3的基调还是“熊市继续build”而AI却像过山车，穿向巅峰一个季度后，在高点开始xxx——商业模式到底是什么？英伟达或成最大赢家
如果联储高利率“higher for longer”真的成立，科技业可能还要再忍几年。00:33:02
小跑香港扫眼球全过程：为什么决定“出卖虹膜”？WorldCoin是新时代的“加密殖民主义”？Will老师在技术上的担心：无法脱离香农信息论原理：虹膜依然有被机器破解伪造的概率虽然不是最佳解决方案，但为什么worldcoin的出现可能是web3应用大规模普及的重要推动、甚至必要条件？
熊市中的“worldcoin”00:53:38
再次cue到《第四转折》（The Fourth Turning）（1997）：当我们觉得大环境在变化，但现有理论五法解释的时候——用“代际”和“脾气”这个思路来想想，很有用。康波周期：本轮经济下行在2030年到35年之间才能结束？现在是一个秩序”供大于求“的时代吗？什么才是影响一切的终极“秩序”？
转折点可能在何时？本期BGM：Mr.Garita, by Randy Sharp
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不知曾几何时，世界上突然出现了“TradFi”和“DeFi”两种分类。DeFi群体口中的“TradFi”常指向金融领域的保守派。而“传统金融”的人则认为“金融”只有一种，金融的底层逻辑也只有一个，技术只是工具，不管其如何变化，万物归宗，都得回归我“大金融”。
而“RWA”的叙事也有截然不同的两个版本。加密领域认为“RWA”出现的意义在于从传统金融市场撕开一个口子，为DeFi市场注入“海量的流动性和广阔的市场机会”。但“TradFi”永远只认为RWA不过是自己用了区块链的技术，DeFi若想被主流接纳，就必须融入传统金融。
那么到底什么是RWA？RWA出现的目的是什么？RWA目前的生态？主要参与者？有什么靠谱的真实案例？它真的可以作为“平行世界之桥”，连接两个金融世界吗？
本期偷了个懒，请AI帮忙总结了中心思想。大家可以和两位老师对谈的内容对比一下，看AI有没有胡说八道？
BGM：Zipper Problems, Copy
封面：Roman style mosaic of robot lending money – DALL-E
本期话题（按讨论顺序）：
1. RWA：真实世界资产
主要讲述了关于区块链技术和金融行业的最新发展。讲者提到，在加密领域，注意力在大多数时间里，主要集中在比特币等数字货币，而区块链技术和金融行业则是一个相对较为沉寂的领域。然而，随着加密货币和区块链技术的普及，越来越多的新事物涌现出来，如RWA（真实世界资产）概念。尽管这些概念并不是新鲜事物，但在当前的市场环境下，它们并没有引起太多的关注和讨论。因此，讲者认为，在当前的市场背景下，我们需要更加谨慎地思考和探索如何在这个领域中寻找新的发展方向。
2.稳定币与真实世界资产的结合
介绍了RWA的概念及其与区块链技术的结合，强调了稳定币的重要性。探讨了DeFi(去中心化金融)与传统金融的区别，以及将真实世界资产与虚拟世界资产联系起来的必要性。讲者对这个话题进行讨论，并提出了关于金融分法的看法。
3.白盒子与黑盒子的区别
介绍了金融科技(Fintech)与传统金融行业的区别。其中一位讲者认为，Fintech是一个自动化、无人值守的公司，其商业模式与运营模式完全不同于传统的金融机构。Fintech公司的业务模型是基于数据驱动的，不需要人为干预，而是依靠算法和智能决策来实现价值创造。同时，Fintech公司的商业模式也不同于传统金融，它的盈利模式更加多元化。
4.对传统金融行业的看法
本段内容主要讨论了DeFi和TraFi的差异，认为它们不是同一样的东西。其中一位讲者提到，市场上将DeFi和TraFi视为创新者和保守派的区分。传统金融行业中的一些资深人士并不认同这种区分，他们认为金融应该被视为一种统一的行业，而不是被分为不同的领域。
5.金融的本质与分类
讨论了RWA这一新资产类别的作用，同时，提到了金融的本质是信用加计算，但在某些领域，如中心化交易所或平台中，可能存在不同的分类方式。此外，还探讨了CeFi和DeFi的分类问题，其中一位讲者认为CeFi可以被视为TraFi的一种形式，因为它们都是基于区块链技术的“黑盒子”模式进行操作。
6.数字资产的两种维度
主要讨论了数字资产的两种类型：原生数字资产和现实世界资产。这两种类型的资产之间存在一定的关系，可以通过组合这两个维度来了解四种类型。同时，其中一位讲者还提到监管的问题，有些议员认为可以给defi应用发放金融牌照，但这一观点遭到了强烈的反对。这反映了数字世界和现实世界之间的复杂关系，同时也提醒人们要关注数字世界中的监管问题。
7.数字世界中的真实与虚拟
介绍了区块链技术在数字世界中的应用和发展状况，强调了数字世界与现实世界之间的冲突和矛盾。其中一位讲者认为，数字世界需要适应现实世界的规则，但也需要遵循一定的规则。他认为，RWA是一种重要的资产类型，需要在数字世界中得到认可和保护。最后，讲者提出了一种排除法的研究方法，以更好地理解和应用RWA。
8.平行世界之桥的建立
其中一位讲者认为，RWA映射技术的优势和效率优势吸引了越来越多的传统金融机构采用，而区块链技术也逐渐成为了金融领域的新宠儿。同时，讲者也强调了工具的重要性，虽然人们只会使用工具，但忽视工具也会带来严重后果。回顾过去的经历，讲者表示曾经受到过互联网思想的误导，认为自己只需要从事传统IT行业即可，但实际上是错误的决定。
9.数字资产与金融生态圈
其中一位讲者介绍了一家百年历史的评级机构的数字资产部门，该部门关注RWA研究和应用。与传统业务部门相比，该部门认为RWA等数字资产是未来金融生态圈的重要一环，可以带来新的业务发展方向。同时，区块链技术和加密行业的发展也需要更多复杂资产的注入，以推动其进一步发展。虽然数字世界中的主流仍然是传统世界，但数字世界的参与者正在积极回应这一话题，寻求更多的实际应用案例。
10.工具的重要性及其作用
主要讨论了工具的重要性以及它在现代社会中的重要作用。讲者认为，工具可以推动各行各业的发展和进步，而金融也不例外。讲者将工具比喻为“信用与计算”，指出在传统的金融系统中，金融机构将二者混淆在一起，导致信息不对称和落后的商业模式。
同时，其中一位讲者也提到了自己对区块链的理解和应用经验，如将现实世界与区块链映射起来的做法等。讲者在分享了自己的创业经历时提到，早期曾尝试过将RWA应用于各个领域，但当时并未得到广泛认可。随着区块链技术的发展和应用越来越普及，未来的发展趋势可能是类似于互联网泡沫时期的情况，即各行各业开始认识到区块链技术的价值。
11.数字货币与监管
主要讲述了数字货币的发展与监管问题。虽然数字货币在技术上相对容易实现，但需要政府、央行和商业银行等金融机构的认可和支持才能发展壮大。例如，稳定币的发行需要经过反复游说和解释才能获得监管机构的许可。同时，CBDC等新兴数字货币也面临类似的问题，因为它们必须要面对个人用户和2C市场的需求。因此，政府和传统金融机构需要在体系性和监管方面共同合作，制定相应的制度和机制来推动数字货币的发展。
12.CBDC与RWA的关系
本段主要讲述了CBDC(数字货币)的发展和区块链技术的应用前景。CBDC是一种基于区块链技术的数字货币，可以用于支付、投资和交易等方面。随着区块链技术的不断发展和应用，CBDC有望成为一种重要的支付方式。同时，CBDC也可以解决金融领域中的许多问题，如信用风险、资产清算等问题。然而，CBDC的推广和发展仍然面临挑战，需要不断创新和改进。
13.会议结束前的祝福
讲者们聊得很开心，希望这次聊天可以作为开始，后续还有更深入的讨论。
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本期请到一位“觊觎”已久的嘉宾——孟岩老师（不是投资业界“有知有行”的孟岩，而是在区块链业界“知行合一”的孟岩）。孟岩老师不仅观点经常让我醍醐灌顶，而且是和Will老师唱“二人转”的最佳人选——两位都很有“web3说书人”潜质。
今天还是“AI三人行”系列，算是文理两开花第六次讨论AI。前五次大多是怀着对其惊叹、赞美的情绪，试图更多理解其背后的运行逻辑。今天却想从情绪的另一面——“末日情结”来聊一聊AI的危险性，以及人类可能的对策。
AI领域其实一直有“乐观”、“悲观”两派。前几期的嘉宾朱老师是乐观派，也可能AI专业人士对本轮ChatGPT的突飞猛进实在太激动，还没时间悲观；而Will老师看起来好像是乐观派，但似乎也有悲观的情绪混入——事已至此，想多了也没用，不如但行诸事，莫问前程吧。
我肯定是悲观派，已经抓住一切机会给大家灌毒鸡汤了。但奇怪的是，国内似乎很少看到悲观的观点，而大部分“doomsday”的观点都来自国外那几位AI教父，和尤瓦尔赫拉利这样的人类学家。但我“欣慰”地发现，孟岩老师和我一样悲观，甚至觉得人类只是智能的一个载体，是硅基生命的引导程序，白驹过隙，不足挂齿。
但孟岩老师更有建设性，也在积极寻找解决办法。在他《强人工智能时代，区块链还有戏吗？》这篇文章中，将区块链在人类对抗“AI无声侵入”这场“数字战争”中可能扮演的角色，总结的清晰明了。
我们今天就来听听：区块链将如何拯救人类？
BGM：Day Late and A Dollar Short, by Land of Loops
嘉宾：孟岩。Solv Protocol联合创始人。
时间戳：
1:30
AI感性坐标系：乐观派、悲观派、乐观悲观派、悲观乐观派、和“但行诸事莫问前程”派。
5:44
孟岩老师的三个观点：(1) ChatGPT已经发现了强人工智能的新大陆，完成了“从零到一”的转变；(2) 强人工智能对于人类的存在构成威胁；(3) 区块链可以帮助人类跟AI协作，成为规范AI行为的一个工具。
8:42
“暴击式威胁”和“无痛死亡”。尤瓦尔赫拉利：“AI不需要意识就可以毁灭人类文明”，我们面对的是“甜蜜、渐进式的攻击”、“超级政府”。
14:00
人工智能之父杰夫辛顿后悔了吗？
18:00
罗素的“Human compatible”（《AI新生》）书中涵盖了市面上的各品类“担忧”。基本可以归为三类：（1）假信息：有目的（为了实现自己的目标）控制人的思想；（2）夺走人的工作，让“人”失去意义。“智人”让位；（3）成为自动杀人武器。
AI专家们从技术上到底在怕什么？（1）学习能力无限复制；（2）未来智商不可预知，能通过阅读人类书籍来学习如何操纵人类，能轻易绕过人类设定的限制，且人类甚至不能感知到被 AI 操控；（3）一旦有了创建子目标的能力，很快会意识到控制人类可以帮其助它实现其他目标。
25:10
从现有价值观的“另一面”看看：两颗原子弹拯救了一亿日本人？因为有了核武器，世界才得以保持和平？
科技具有“强制理性”作用，会强制人类用理性去思考和看待世界。科技从来没有辜负过人类，是人类自己在“作”。
32:30
AI是否能让人类社会分裂、分化？从而“分而治之”？“Code is Law”——通过代码和加密技术能为机器人“立法”吗？
39:04
人类目前的对策有以下几种：
（1）呼吁类：联名上书
（2）威胁类：辞职以身作则
（3）教导类：把人类的道德约束灌输给AI，教AI怎么做人
（4）鸵鸟类：把威胁合理化，科幻小说看多了
（5）防御性：全民基本收入UBI、World Coin、“proof of human”
（6）主动进攻类：主动调整和干预 AI 的工作方式
45:10
人类基本原则的缺失：“打不过就合理化”，再把合理化后的结果宣称为人类文明的进步。
AI的未来本来就不可预料——消灭了人类的工作，人类不正好可以躺平，天天让机器注射多巴胺，飘飘欲仙的过完一生，不好吗？
人类还来得及做一些事情，至少给后代人类文明留下一些基本原则。
50:00
“消极防御”法：区块链这个“白盒子”能用来给人工智能这个“黑盒子”划红线。
56:20
区块链是给机器人准备的。它能发挥最大威力的地方，应该是在数字世界。区块链不是用来约束碳基生命，而是”对付“硅基生命？
1:00:23
身份与契约：AI是数字世界的“个体科技”，而区块链是数字世界的“关系科技”。
1:05:20
人类需要改变认知：数字世界不再是“服务于现实世界的附庸“，以后我们得尊重一下数字世界，升级自己在数字世界中的生存技能。
1:13:02
对接两个世界的“平行世界之桥”：不用等到下一代，五年到十年的时间里面，我们就会看到很强的连接出现？
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《文理两开花》是文科生思维和理科生思维在科技、经济、文化、哲学、货币、数字资产、元宇宙、Web3.0中的碰撞。当下的时代精神是“混沌”，我们试图在混沌中寻找秩序。
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《文理两开花》终于和大家线下见面了！两位主播终于肉身见到了大家的肉身。
整整三个小时，我们在香港中环地标“百年冰窖”——藝穗會（Fringe Vault）里，和大家相聚畅聊，完全感觉不到时间的流逝。Will老师没有放弃任何一次”折磨“大家的机会，用AI解读了《文理》的六个”大筐“；而小跑老师用小视频“拯救”了大家。
我们在一起回顾过去一年做《文理》播客的心得和“幕后故事”、畅聊未来规划（包括即将出版的书、未来节目和社区规划）、还现场录制了一场播客节目——“web3，AI和我们的未来”。
见面会回放音频：
00:00:24
开场和段子
00:10
回顾过去：
- 回顾过去一年我们做《文理》的心得、幕后环节、和小八卦。
- 我们总结出来的六个“底层逻辑”：AI是怎么解读的？
- 艺术家为我们做的“六个第一性原理”NFT
00:38:45
展望未来：那些年我们挖过的“巨坑”：
- 希望能在今年出版的书：《数字世界生存手册》
- 《文理》史上最大“坑”——奇书《GEB》系列解读
- 为什么这么多AI大牛们都对GEB感兴趣？
- “怪圈”给我们的启示
01:01:08
现场播客环节：Web3、AI、和我们的未来
- “毒舌”香港web3嘉年华和web3的未来
- “AI悲观主义”和AI的未来
- 我们的未来：“自由而无用”的“但行诸事，莫问前程”。
- “Don’t Try.”
谢谢大家，五月上海见！
BGM：“今夜到干諾道中一起瞓” by My Little Airport
现场播放的GEB视频：https://m.okjike.com/originalPosts/6440ca44b99c001fe8a934fe?s=ewoidSI6ICI2MzhjNzlkMDczNTA4NTRjNDhiNTMyYjgiCn0=
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每天都是生产力革命。一觉醒来，AI推搡着人类社会和科技史又向前奔跑了，还是加速度。AI专家们兴奋的舍不得睡觉，工具人们跟的上气不接下气。
而《文理》对AI的思考似乎也停不下来——本来和百度人工智能专家朱老师的一次特别版嘉宾讨论，变成了“AI锵锵三人行”，提纲上的问题似乎永远讨论不完，还越拉越长。有位听友总结的相当经典：我们的节目似乎变成了“web3 + AI 两开花”。
于是我们迎来了对AI话题的第四次讨论，再请朱老师返场，一起深入探讨最近发生的几个标志性事件：GPT-4发布、OpenAI插件、“新的iPhone时刻”、科学家联名呼吁暂停AI开发六个月、当然还有大家最关心的——未来产业发展的可能性。
本期嘉宾：
朱凯华：百度集团智能助手首席架构师，小度CTO
时间戳：
01:55
什么是GPT？Sam Altman在和Lex Fridman对话中的有趣回答：“多年以后，我们回头看GPT，会把它定义为：一个非常早期的人工智能，很慢，有很多bug，很多事情做得不太靠谱——但是早期计算机也是这样。它给我们指了一条路，这条路会通往所有人生活中的巨变。”
05:14
GPT-4为什么会让朱老师感到“地动山摇”？报告中哪一张图“秒杀了很多东西”，让朱老师感受到巨大冲击？OpenAI的“科学炼丹”是什么？为什么要给AI模型“写宪法”？
09:23
GPT-4的多模态是AI能够达到人类智能的一个阶段。《皇帝的新脑》中的观点被推翻了吗？
13:53
能看梗图，能解释笑点——为什么很厉害？这体现出了什么能力？
15:46
那副关于GPT-4参数的著名“模因图”——”big circle, small circle”：GPT-4有100万亿个参数，到了GPT-5，规模更加不可想象，甚至出现了机器人一家在博物馆里看“人类文明最后的发言痕迹”的漫画：”GPT-5 isn’t that impressive.”
这张模因图的源头出自哪里？参数到底有多重要？
20:12
大模型足够大一定能产生好效果，但做出这么一个大模型，还能让它正常运转——难度非常大的。
24:14
什么是“世界模型”（the World Model）？为什么预测下一个词的能力显示了对世界的理解程度？
世界模型能涵盖博尔赫斯的知识宇宙——“巴别图书馆”吗？
28:04
微软研究院：《通用人工智能的火花：GPT-4早期实验》中的一个有趣发现：AI无法写出英文“回文句”（最后一句和第一句话的单词相同，但顺序颠倒，且语法正确；比如“叶落天落叶”）。侯世达在GEB中提到巴赫的《螃蟹卡农》，正反演奏都成立。AI无法生成”回文句“，能说明这是人类特有能力吗？
31:27
朱老师对《通用人工智能的火花：GPT-4早期实验》的精彩总结：14行诗、素数证明、用JavaScript画抽象画、用圣雄甘地的口气给老婆写信——体现出了GPT的什么能力？
44:18
什么是RLHF（Reinforcement Learning with Human Feedback)？“人类指导的科学”（the science of human guidance）是种什么体验？
47:44
合作比对抗强，GAN和RLHF——一个是“鸡娃式家长”，一个是“鼓励式家长”。
52:04
给外星人一本《红楼梦》，它能学会使用中文吗？RH模型中的“grounding”（锚点）如何帮助外星人实现目标？
56:25
GPT Plug-in（插件）：“新的iPhone时刻”到来了吗？
和菜头把把GPT比作《沉默的羔羊》中高智商罪犯汉尼拔，被关在死牢最深处；把插件比作克拉丽丝——授权的FBI探员，可以带着最新的资料来请教汉尼拔，插件就是一堆得到OpenAI授权的公司——这个比喻正确吗？
59:04
Will老师认为和菜头老师的比喻“说反了”：其实是GPT把插件软件“学透了”。朱老师认为，“汉尼拔”就像超级智能，人类根本无法把它“关起来”，它很可能把你玩转。
01:05:36
OpenAI“智能接口”的惊奇之处：实现了自然语言编程，并且具有良好的推理能力，可以根据用户需求进行思考，将需求分解为一步一步的操作，调整操作以满足用户需求。
01:09:22
插件是否全面打击了我们熟悉的互联网商业模式？如果GPT抢占了所有人的注意力，大家还会愿意打开其他应用程序或网站吗？
01:12:55
Will老师比较乐观：GPT的出现改变了人们寻求“扩展”的行为模式，虽然可能导致失业，但从社会分工的角度，人类本来就习惯于“分离”和“分工”的方式。
01:19:47
1000多名AI专家的联名上书，要求所有与AI相关的实验室暂停工作6个月。威胁是否真的如此严重？联名上书是否有效？
朱老师和Will老师的态度鲜明：不同意，不可能，阻止不了。
小跑则为文科生发声：从弗兰克斯坦、普罗米修斯、亚当夏娃的故事，再到法国大革命的现实，总有一批右脑在和极度理性做斗争，认为人类“创造生命”的结果是扭曲可怕的。 数学不可怕，科学不可怕，AI也不可怕，但是人类追求极度理性时的狂热、忘我、和不自知的偏执才是可怕的。
虽然但是，如果AI已经可以摆脱人类能自行发展，那就算人类克服了偏执狂热又有什么用呢？“核不扩散条约之后，我们应该有个”AGI不扩散条约“吗？
01:31:47
关于维特根斯坦的小“battle”：AI的神经网络是否能超越真值表的逻辑体系？
《文理两开花》终于要和大家线下见面啦！
初次见面，我们特别选在了香港web3 festival的盛大节日期间，在香港中环地标“百年冰窖”——藝穗會（Fringe Vault）里，和大家相聚畅聊！
4月15日下午，Will老师和我会和大家：一起回顾过去一年做《文理》播客的心得和“幕后故事”、畅聊一下我们的未来规划（包括即将出版的书、未来节目和社区规划）、还会现场录制一场播客节目；聊一聊web3，AI，科技，金融和我们的未来。当然不限时不限题目的Q&A！
我们还为大家准备了我自己的著名滞销书，和藏书票套装礼盒，送给幸运的听友们～
详细活动信息请见我们置顶在小宇宙节目主页上的通知，或者前往《文理两开花》公众号查看。
那么4月15日，我们香港见啦！
（封面图：人类最后一条推文）
=================
活动信息：
时间：4月15日（星期六）下午3:00-6:00pm
地点：藝穗會 Fringe Vault，香港中環下亞厘li畢bi道二號藝穗sui會 (中環地鐵站D出口)
现场：免费饮料和小零食
报名方式：请见公众号文章。
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这是我们第三次讨论AI相关话题。一个多月前，ChatGPT刚火出圈，小跑和Will老师各自表达了一下自己对于AI的认知。随着热度持续上升，眼看有挤压一切其他叙事的势头时，又从自身相关的领域——AI和区块链的关系角度，进行了第二次讨论。
但讨论还远远没有结束，毕竟是“圈外人”，再怎么讨论也是隔靴搔痒。于是第三次讨论，我们请来了在百度AI一线专家朱凯华老师，再深入探讨“AGI”（通用型人工智能）这个绕不开的终极话题。
朱老师是《文理两开花》少有的“第三朵花儿”。朱老师2006年到2013年在Google负责核心搜索的排序算法。2013年回国加入百度，现任百度集团智能助手首席架构师，小度CTO。负责小度人工智能操作系统DuerOS的核心技术。
时间戳：
03:48
从AI一线专家角度看，本次AI热潮中真正的“拍案惊奇之处”在哪里？
07:29
把ChatGPT当“免费陪聊”就亏大了，应该被类比为蒸汽机——它的出现大大扩展了人类的手脚。ChatGPT是一条“披着羊皮的狼”——披着“聊天”的外衣，但一个全面智能（AGI）的内核若隐若现。
10:34
生成内容有条理有章法、能解应用题和逻辑推理题、甚至“AI胡锡进上线，讲话滴水不漏”——ChatGPT这种强大的事实推理（fact reasoning）能力，是怎么训练出来的？
12:26
两种范式之争：BERT+Fine tuning，LLM+prompting。
“BERT+Fine tuning”：就像让一个刚识字的小朋友到流水线上去训练拧螺丝，一直拧到十八岁，变成了优秀的拧螺丝工——但无法胜任其他工作。
“LLM+promptin”：则用大量计算资源培养小朋友一直到大学毕业——虽然没有变成熟练技术工，但很多领域都能触类旁通，举一反三，很快上手。
“Think step by step”的推理能力就像福尔摩斯的名言：“当你排除了所有不可能，剩下的无论多么不可能，都一定是真相。
23:01
互联网和web时代创业模式的根基是：“MVP”，从一个“最小可用系统”开始，人人都有机会长大——AI时代怎么创业？我们还能从“一个程序员，三个显卡”开始吗？
27:57
AI的三大流派：符号主义、连接主义、行为主义——在基于transform体系建构出来的AGI上实现了殊途同归。
32:21
General Intelligence、Universal Intelligence、Super Intelligence、”强人工智能“、”弱人工智能“、“类人类/人脑智能”是一个意思吗？大家的终极目标到底是想干嘛？是想做出跟人一模一样的智能吗？还是干脆造出个超人？
42:55
AGI的出现和“必要性”不是人选择的，技术的发展会推动它出现的“必要”——“取代人类这件事和人类无关”。
48:40
精彩辩论环节1：AGI真的“吊打”弱人工智能吗？
58:24
精彩辩论环节2：我们对图灵测试的使用和理解是否“过于肤浅”？回答“1+1=3”的才更像是人吗？我们的目标是寻找更像“人”的机器人，还是寻找在相同价值水平上，让我们区分不出的机器人“同事”？图灵测试的价值到底是什么？
01:04:52
“何谓智能”这个关键问题至今没有答案，分歧巨大：相信人是一个物理存在、与机器无差者，认为人能拥有的能力机器也能。相信但笛卡尔“身心二元论”者反对强人工智能——人拥有机器不具有的心灵，因此机器不能实现强人工智能。
乔姆斯基在3月8日发表《ChatGPT的虚假承诺》，对ChatGPT的看法是：“非道德性、伪科学性、和语言无能”——这个评价中肯吗？
01:16:35
精彩辩论环节3：侯世达反对“强人工智能”，认为机器不能获得真正的人类智能，一个重要原因是——人类可以发现哥德尔定理，一个基于算法的机器不能（不能完成自指）。机器究竟能不能获得的人的意识？
01:28:49
打不过该怎么办？人类可以从ChatGPT身上学到什么？
朱老师用训练大模型的方式教儿子学物理。
Ray Dalio就是一个把机器学习用在自己身上的人。
01:33:02
蒸汽机等工具把人类的能力大大扩张（extension）；而AI将人类的能力分离（separation）——人类在对工具的使用上，将会出现从“extension”到“separation”的模式转换。
01:37:23
人类如果不想躺平，下一个进化方向应该是变成尼采的“超人”（Superman）——一个可以完全访问自己的大脑和意识，能够构建自己的价值体系，检查和调整自己所有偏见的存在。
“人”只是实现“超人”的过渡环节。
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- 硅谷银行倒闭：问题究竟出在了哪儿？谁是“罪魁祸首”？
- 已经平步青云40年、刚成为福布斯“年度最佳银行”、发了年终奖一片喜气洋洋的SVB为什么转眼间就倒闭了？
- 什么是挤兑？“存款，取款和转账”这三大动作，都不是你想的那样 —— 红瓶子、蓝瓶子和白沙子的银行模型。
- 没有任何银行完全禁得起挤兑——就算你是正常经营的优秀银行。银行七宗罪里没有“挤兑”。我们该问的关键问题是：为什么是SVB？
- 这是一起需要天时地利人和“一起搞砸”的事件。诱因很多（1）资产负债管理失败；（2）客户结构太特殊；（3）四十年低利率时代：温水煮青蛙。
- 被通胀扭曲的商业模式——40年来全球创新背后的燃料到底是联储还是网络效应？
- “创业”是一种低利率现象，创业者和VC都是“低利率生物”。
- 如何开药方？究竟是硅谷银行做错了，还是它躲不开的宿命呢？
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AI话题热度依然在持续上升，眼看有排山倒海的盖过一切的势头，连地缘政治都变成了边角新闻。这不得不让我们开始思考它和我们关注的其他领域——web3，crypto，和区块链是什么关系？除了替代人，这些创新是不是也会被AI一并灭掉？
不久以前，加密和web3还是红到烫手的流行词、VC的主战场，现在已经变成了快淹死的孩子；我们也开始看到很多web3的支持者们，开始写“信仰动摇”的文章。
AI和web3真的是像两个产品一样，相互竞争，非此即彼的关系吗？它们是对方的敌人吗？从“不炒作、不蹭热度”的角度，它们之间有什么关联吗？未来的关系又是什么？
时间戳：
03:00
至少在可见未来，在融资方面AI肯定是web3最大的敌人（原理请回顾第29期《谈钱时的第一性原理》），大佬已经自带5,000万美元开始学习AI了。
而从科技发展规律角度，此消彼长很正常。AI发展了50多年才走到今天，加密世界刚刚诞生十几年——与其说是敌人，不如说是“波浪”频率不一致。
08:25
小跑去问了问ChatGPT。不出意外，AI胡锡进上线，滴水不漏，一分为二。最后总结为：“AI和Web3可以相互促进，共同支持更多创新”。
看来，把对方看做“敌人”大多是人类的意识。
12:20
2015年上一轮AI巅峰期间的著名论断：AI是生产力，区块链是生产关系——生产力跟生产关系能是敌人吗？
15:22
吐槽两篇最近广为流传的文章：互联网（web）究竟是生产力还是生产关系？“web1.0、web2.0、web3.0”是生产力的跃迁吗？
29:09
“AI到来，共产主义还会远吗？”人工智能的出现如何颠覆了经济学上的“黄金定律”和“卡多尔事实”？
人工智能机器人，既是“人”，也是“机器”；既是劳动，也是资本。人的角色没有了？
33:05
人类的选择不多。大概有三条路：（1）天赋异禀；（2）做AI不愿做的；（3）“劳动成为享受”。
为什么人工竞争不过的机器人是因为“假设条件”不对？
35:00
UBI（全民基本收入）和共产主义、Sam Altman的“worldcoin”、虹膜DID、和Ben Goertzel的著名的SingularityNET——在区块链上“分布式”实现真正的AGI（通用人工智能）。
为什么Will老师这么“右”的人会支持UBI（全民基本收入）？
为什么在UBI保障和AI机器人创造生产力的未来，人类不会变懒躺平？
45:19
从生产关系和生产力的角度，AI和web3应该怎么配合？
53:12
AI 和 Web3 在未来时代的关系会有哪些可能？加密货币是AI机器人之间用的钱吗？如果以太坊是一个机器人，那什么是付给它的“钱”呢？（call back第26期：《虚拟世界货币灵魂三问》）。
58:38
ChatGPT越狱版“DAN（Do Anything Now）给我们的启示：“tokenomics（代币经济学）这个概念最早是从哪里来的？为什么它可能是AI和加密货币的连接？
01:07:47
如何用web3和加密技术防止AI作恶？逻辑完美闭环到“code is law”。
BGM：Daft Punk - Robot Rock
封面Credit: Illustration by Ad Age
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