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近期在整理notion,发现自己继承了印象笔记时期的收藏习惯,把在互联网上收集到的信息按照用途种类做了很多细致的划分,本质上是一条条等待整理的信息,他们之间并没有发生关联, 而信息的关联和整合,恰恰是AI时代获取信息的效率技巧。
 

思维误区

意识并察觉到这个问题,经过了一周的思考,发现自己还是陷入了思维的惯性。习惯性地按照标准的父子结构和图书分类的方式,对我个人从互联网中获取的信息进行细致的标签化和分类。而这个过程,本质上是我个人消耗时间和精力人工的进行数据的标注。
 
这个过程既没有效率且特别繁琐,我开始思考,能否精简优化这个复杂的系统。结合以往的一些思考,我做了三件事情:
  1. 精简页面的层级,最多不超过三层。把所有的信息按照一个大的主题分类进行整合,使用自己能够理解的文字,把各种衍生信息串联起来。
  1. 收集回来的文章,使用AI工具做总结,提炼并保留核心的观点和案例。
 

精简页面

给页面定一个最大的主题,例如:内容创作,那么在这个页面下,我会罗列能找到的所有教程文章、工具、个人探索经验、行业发展方向等等信息。并把这些内容的标题、正文、扩展的链接都处理好,方便后期通过搜索快速找到内容。
 
因为内容都在父层级的页面上展示,后续也并不需要过多地子页面去进行扩展,有两层子页面的扩展空间也绰绰有余。
 
在新的主题页面上,我会着重把使用探索经验用通俗的文字记录下来,并且会通过超链接和引用的方式连接其他的页面,信息在notion里连接起来。并且使用颜色高亮、添加背景颜色等方法标记重要信息,让我在后期阅读的时候,能够快速的提取重要信息。
 

AI总结

文章在收集回来之后,在以往的经验中,我需要耗费时间去阅读这篇文章,并对它的内容进行总结,然后再去思考它应该放在哪个主题页面下。而现在这个过程我直接交给AI,使用ChatGPT等工具进行页面内容的总结。
 
我再去阅读这个总结,并根据总结出来的点,反过来去看原文对于这个点的描述。而这个过程特别方便进行逻辑的推理和信息完整程度的推演。有效减轻了我对信息处理的难度,现在我对一篇信息的处理时间可能从几分钟变成几十秒,极大地增加了我个人的效率。
 
采用了以上思路去对以往收集回来的概念和文章进行重新的整理,发现个人经验描述的过程中会带有太多个人的口癖或主观性的描述,而以往我们在阅读这些文章和信息的过程中,我们的大脑会进行信息的精简处理。
 
现在我们把这个过程交给AI之后,我个人感觉会更多把重心放在怎么去理解核心的信息,他还有缺漏吗?逻辑是否完整?整个过程可验证吗?
 
我的思维重心变成了探索问题的本质,而这个思考过程恰好跟数学研究的思路相近。信息经过处理后它变成了一个精准的可量化的讨论工具,而这个恰好是数学承担的作用。
 
这个信息处理的过程与我曾经阅读过香农提出的信息理论完美契合,信息理论深刻地影响了现代计算机、人工智能的发展。
 

总结

在精简信息的过程中,我梳理了曾经过往的思考和工具使用经验,使用AI对这些信息进行了断舍离。有趣的是验证了信息理论和数学思考过程的正确性。成功让我对这两个概念产生了浓厚的兴趣,后续应该会对这个概念进行更深入的学习探索。
 
好奇心永远是人类前进的力量!
 
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《幼稚园》《美学的经济》