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因为最近几天有大学同学给我讲解和演示了一些AI工具，分享了他的工作案例和体验，使得我又多生出了些了解的兴趣，自己也尝试了一下元宝和即梦。不久前北京的大学同学好朋友也跟我聊了AI可能引发的巨大变革，彼时我的认识还是“古典”和“传统”的，那次回来后冒出来的一点想法写了《信息差与认知差》。

还是从“古典”逻辑角度出发，所有的信息差有两个要素决定：一个是信息多寡，另一个是认知高低。以前AI没有如此厉害的时候，解决第一个问题比如可以去图书馆，现在可以用AI-APP；解决第二个问题只能通过深度思考（Deep think），这个原理是古典的、传统的，它会被颠覆么？前者“去图书馆”的模式大概率会被颠覆，也即图书馆是可有可无了；后者是“人脑”的思考功能能否被“电脑”的算力功能所取代么？问题的本质是：人们的认知提升的途径依靠的是什么？“深度思考”思考的是什么？

目前看到的，我眼下浮在表面上的认识是：Deepseek on Deepthink，也即没有“深度思考”的能力，一样解决不了信息差的沟壑。比如，没有很好的驾驶技术，开多好的车也没有突破性。我几天前，也思考了一点有关的皮毛“AI时代的学习模式：POL”，今天的思考算是前面这次思考的延续，并没有本质上的不同。所以不同的只是换了“视角”：从“学习”的视角，转换到“逻辑”的视角。换句话，试图解释了在DeepSeek之下的底层基础是什么？

我想说的，以及我能想到的，深度思考（Deepthink）作为DeepSeek底层的逻辑基础是更加应该得到重视的。“学而不思则罔”的逻辑可能还是不会被颠覆的。其中，这里我还可以创造一个概念“信息结节”（Information nodule），其中nodule就是医学上的结节的概念，这个词的翻译我是问的元宝。我以此为例：元宝给了我信息结节的翻译，我给了元宝信息结节的提问，哪个是驱动的源头？信息结节不解决，越长越大，这事AI也帮不了化解结节提升自己的智慧。

常常说的没有头绪、一团乱麻，用这个现象进行抽象和定义，就可以阐述什么是“信息结节”的病症，而且，如同身体系统一样的，在认知系统存在结节的现象也是自古以来就有的。人们之间的差异主要不是信息量的当下，而是“信息消化”（Information Digestion）方面的差异，从而导致获得养料的能力差，此所谓“智慧”。现在只是获得信息的工具发生了翻天覆地的变化。信息要消化有三个层级，前面说的话再说一遍，所谓“三象”贯通：抽象、具象、万象。这贯通的方法论，就是深度思考（Deepthink）。

如果AI变得更聪明或超越人类智慧，怎么办？现在看，AI还是实现了In-Out过程的“效率”与“智慧”。除非，它会完成“无中生有”的action，在没有input的情况下会去计算输出output。那它就脱离了工具属性，而自己成为了真正的智能体—没有input，也可以构建output。如此，想象力可能是人的第一竞争力。在“想象力”之下的才可能是“算力”，这些都是人脑的天赋能力，而算力之于人脑是的确很弱的。

Deepthink的使命是什么？或者说它的第一性原理是什么？Deepthink就是通过提出逼近真理的问题而实现自身的使命。比如：学生学习的第一性原理就是“提问”；认识事物的第一性原理也是“提问”；独立思考的第一性原理是“质疑”，也类似自己给自己提出问题。认为或者提不出什么问题，这样的人或事，自然什么进步也不会发生。以此视角，DeepSeek就是可以高效回答问题的“数据矿工”。

最后，我们一起设想一下：“AI可以扮演的角色”可能都会有哪些？比如：数据矿工、文案编剧、方案设计师、答疑大师，等等，还有哪些呢？朋友们可以没事发挥想象力，去思考思考。

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