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实际上，AI可以被视为一个庞大的知识库。
构建一个高效的AI模型，往往需要耗费巨大的时间、劳动和资源。
那么，一旦成功训练出一个AI模型，就真的不再需要投入这些资源吗？
事实上，AI模型的训练过程是持续不断的。
AI的本质在于对现有知识的精炼与总结。
这一精炼的过程不可避免地涉及到选择与舍弃，因此，AI模型并不能轻易地融入新知识。
如果想要让你的AI模型能够接受新的信息，那么就必须重头开始训练；而这会导致需求更多的人力、物力和时间。
AI的智力水平大致能够达到阿尔茨海默病患者严重失忆之前的状态。
AI擅长于适应既定的习惯和条件反射，具有很强的导向能力。
然而，当事情不按常规进行时，AI常常无法提供合适的解决方案；无论你实际的需求如何，AI最终呈现的都是它所习惯的信息和结果，而这种习惯是无法轻易改变的。
AI并不具备生成新知识的能力。
AI缺乏灵活性。
AI创作很容易出现千篇一律的情况；
那些重复性高、无需深思的工作，最容易被AI所替代。
AI并非万应灵药
现代数学的核心在于预先设定，包括尺度调整、特征遍历、分类加权和重组。通过无数次的调整，这些元素能够组合出无限的可能性；但当调整进行到一定程度后，它们的结果又会趋向于预先设定的目标。实际上，超级计算和超级训练的过程正是习惯与条件反射形成的历程。
如果计算过多，往往最终得到的结果恰恰是你所期望的。然而，真正的关键在于，事物的本质是什么就应当是什么。
最好的证据可能体现在状态、动作及其变化之中。语言、文字、数据、图像和计算的可靠性都是有限的。
现代数学所能够构建的最强结构，或许就是金字塔结构。无论环境如何变化，它都能计算出期望值；现代文明与古代文明在这一点上殊途同归。然而金字塔结构的最大风险在于条件反射过于强烈，最终可能导致对外部环境的忽视，直接丧失调整与适应的能力。金字塔结构要保持活力，内部不能形成赢家通吃的局面，必须让塔尖降温，减轻其压力，同时让塔基变得更加活跃。
AI特别适应习惯与条件反射的能力，但当常规被打破时，AI无法给出合理的回应；无论实际需求为何，AI往往会呈现出其既有的信息与结果，且这种习惯难以改变。AI千不该万不该每次都给出相同的答案。
当AI模型的横向搜索能力增强时，其纵向的历史搜索能力往往会减弱。
计算机技术与AI旨在将习惯的作用发挥到极致。虽然起初对经济和创新有利，但最终会导致经济停滞、创新缺失，因为人被极致的习惯所束缚。追求极致的结果往往是盛极必衰。
在微观粒子物理学中，粒子的分裂越来越多，似乎古代宇宙的预言总能被计算所“证实”，这似乎是在用精确和超级计算来维持预期的结果。
AI模型的训练
训练AI模型需要投入大量的人力、物力和时间；而在其他领域所节省的资源，实际上都需要用于AI模型的训练及其相关工作。
一旦AI模型训练完毕，是否就不再需要耗费大量的人力、物力和时间呢？
实际上，AI模型的训练是不能停止的。
AI的本质在于对已经存在知识的提炼。
这一提炼过程同样是一个取舍的过程，这就决定了AI模型无法轻易融入新知识。
若希望让AI模型能接受新知识，你的训练过程就必须重新开始；而这意味着更多的人力、物力和时间投入。
我训练出了AI模型，是否就意味着一切都不再改变？
你可以不变，但环境会保持不变吗？时间会保持不变吗？
只要时间与环境在变化，人类所需知识也需要不断更新。若不进行更新，你将会被时代的洪流所淘汰。
AI无法取代人类
AI无法取代人类。
AI的运作机制与人类身体的控制方式显然不同。
AI系统中各个部分之间的互动是间接的；
而人脑与身体各部分之间的互动则是直接的。
间接控制模式一旦引入新元素，便需从头再来；
而直接控制模式则是动态的，能在不必重头开始的情况下进行调整。
间接控制系统容易因为一个小问题而波及全局。
这种系统有两个明显的弱点：容易受到突然冲击，和对突发事件的脆弱；偏食现象也容易导致系统崩溃。
电子和机械控制系统均属于间接控制系统。
人脑与环境的相互作用
同质之间的互动较为容易，且往往存在跟进与聚集的趋势。
多带动少的方式速度快，但容易失控；而少带动多则稳健，但可能会错失机会。
人脑具备兼容性，能够包容异质性，每种类型都经过严格限制；而其他器官则高度同质化，排异性强，聚集程度高。
人脑与身体其他部分之间形成了一种相辅相成的关系。
人脑在调整速度和意识方面表现强劲，而身体其他部位则在位置移动和力量上占优。
依靠外部力量驱动人脑意识，速度虽然快，但也容易导致情绪波动；而让人脑意识去驱动身体其他部分，虽然冷静，却可能错失良机。
人脑和其他身体部位可以相互调动，关键在于如何趋利避害。
当人出现中风、癫痫或发热等情况时，都是人脑运转出现了问题；如果能够借助身体其他部分来调动人脑的功能，或许能够迅速恢复，我自己曾多次成功化解脑部风险。
在人类的成长过程中，主要依靠“人与环境的互动”来促进人脑的发育，而后又通过人脑的引导促进身体其他部分的发展。
通过长期的人脑与环境的相互作用，可以实现脑力的开发与重塑。
人需要经历“外驱动内”和“内驱动外”的反复交替，才能有效提升脑力，同时总结出新知识。
光刻芯片属于外驱动内，而芯片的应用则属于内驱动外。
记忆与阿尔茨海默症
人类的大脑容量是有限的；
原本试图记住一切，结果却发现无所记。
阿尔茨海默症的表征症状常伴随小脑萎缩。
小脑有记忆功能吗？
没有。
记忆与逻辑功能是左脑的特性。
为什么记忆力受损反而表现为小脑萎缩？
这是彼此消长的关系。
增生与萎缩并存，高山与沙漠共存。
在有限的空间内，输入量大于输出，必然导致增生。
我的运动能力较强。
在脚趾处出现增生；
许多年前，我的手臂有时会出现不听使唤的情况，但双腿很少出现这样的问题。
我父亲走路变得吃力。
他没有脚趾增生，但手指甲却出现了增生。
增生组织通常无痛，且循环不畅。
增生引起的板结与萎缩的后果无异；
在火星上，高山与沙漠的并存毫无生机。
马蹄属于增生组织；
养马的人都知道，需要定期修整马蹄。
外部增生还好，内部增生则难以处理。
癌症也属于增生现象。
手术切除肿瘤后，过段时间仍会复发；
这并不能解决根本问题，且每次手术风险极高。
阿尔茨海默症或许是记忆相关组织增生的结果。
彼此消长，记忆力增生与小脑萎缩同时存在。
增生通常是内部失衡和强弱分化造成的。
那么该如何应对？
控制摄入量，热点轮流切换，温和对外交互。
热点轮流切换
不平衡状况容易导致身体同时出现过热与过冷的现象。
大多数树木在夏季枝叶繁茂，而冬季则落叶归根；或许，只有通过热点的轮流切换，才能重现昨日青春。
当身体的偏冷部位逐渐变热，过热的部位也会随之消失；当整体温度上升，病毒也便无处容身。
交替活动双臂与双腿：快速活动一只手臂几十秒，再活动另一只手臂，接着是腿；如此反复，需及时补水。
以上方法是我在与突发的肢体不适和发烧的交战中总结出的有效应急与降温法。大多数情况下，我能在十分钟内退烧；保守估计，我的身体在这方面已见效数十次。过去六年多我未曾打针输液，也没有看过医生，身体状态良好；近年发烧的频率大幅降低。
要使此方法有效，需注意一个前提，水的摄入量不宜过多。口渴时可适量补水，若非口渴却大量饮水，效果将大打折扣；退烧时水可辅助，但不能成为主要方式。我的代谢速度快，很多人难以快速模仿我的方法；不过，我已在这一领域达到相当的熟练程度。
以上仅是众多实现有效热点切换的方法之一。
在2023年10月23日（星期一）上午，我再次发烧。我让腿和臀部晒太阳，而上半身则远离阳光，不到二十分钟，又一次成功退烧。
在2023年12月1日（星期五），我有过一次拉稀的经历，排出的像汤一样，但没有呕吐，身体很快恢复（不到一天），期间没有出现过高体温。
我曾在晚上睡觉时用风扇吹腿，早上醒来发现双腿肚子疼痛和牙龈出血。当身体严重失衡时，往往会出现过热与过冷的现象，这时两者都会成为身体的软肋。
