如何利用人工智能提升你的智力与创造力

智力：AI 如何增强整条认知链条

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。我把它定义为：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。

1.1　私人导师：善用提示词工程

私人导师，这个功能已经不用多说了，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：

AI 可以模拟导师，而你要设置情景。

1.2　知识图谱：让知识形成网络

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，或者把 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。

1.3　挑战与质疑：别要答案，要反驳

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 的"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。

1.4　流畅性错觉：最大的陷阱

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。

1.5　反馈延迟：时代的真实红利

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。

创造力：在约束中打破局部最优

谈完智力，顺着框架切入第二部分：创造力。

对 AI + 创造力的理解，我们不能还停留在让它写一首口水歌、画一张赛博朋克壁纸，或者写一段万能文案或想法。这只是高维概率分布的均值输出而已。

如果智力的本质是信息压缩与因果建模，那么我认为，创造力的本质，就是在高维概念空间中建立远距离、非平庸的同构映射，并在极端约束下打破局部最优解。

剥离掉所有感性、神秘主义和浪漫化的叙事，创造力可以被极度精确地解构为：在既定或自建的规则约束下，对高维信息空间进行非平庸的重组，并产生兼具新颖性与有效性的结果。也就是说，它是有条件的。

创造力，需要人类在旧要素的废墟上建立非直觉的连接。

我们每次使用的 AI 可以在几秒内遍历数十亿参数的隐空间，但它默认给你的永远是统计学上的平庸。如果想要依赖 AI 真正放大你的创造力，核心在于如何操纵这套搜索机制。

2.1　跨域同构映射

换句话说，我们需要寻找远距离类比。人类大脑受限于认知负荷，跨学科联想的带宽极窄；但大语言模型天然存储着几乎全人类知识的联合概率分布。

我认为的创造极少发生在单一领域内部，它会发生在不同领域的同构性被发现的瞬间。

"请帮我为一个心理学 App 想五个新功能。"——这样用 AI，一万年也难以提升创造力。而这样的用法才是有效的：

关键，还是在于提示词。你要有意识地让 AI 成为你的跨领域拓扑变换器：把 A 领域的骨架，套进 B 领域的血肉。这是突破思维定势最高效的手段。

2.2　剪枝平庸：强制剔除 Top-P 路径

生成式模型的核心机制是预测下一个最可能的 Token。换句话说，AI 的第一反应永远是 Cliché。如果你想要洞见或独特的艺术表达，你必须主动进行暴力剪枝。

先抽干常识：先让 AI 生成 20 个最直接、最符合直觉的解决方案或叙事母题。全部丢弃：明确告诉它：

我认为，强加正交约束相当重要——创造力需要高强度剔除平庸选项后的必然收敛。

2.3　极端约束注入：用反直觉规则逼出非线性解

无限制的自由是创造力的毒药。当画布无限大时，人往往只能画出最熟悉的东西。但当约束极其严苛时，大脑和 AI 都被迫去寻找全新的路径。

约束越奇异，逼近隐藏维度的概率就越高。好的提示词，是给它设计一座极其刁钻的迷宫，逼它走出一条从未有人走过的折线。

2.4　人类的核心生态位：损失函数的设计者与剪枝者

在 AI 时代，创意的生成成本已经彻底趋近于零。这意味着产生想法不再具有稀缺性，辨别什么是好想法，才是终极壁垒。

AI 负责采样，在高维空间里做无休止的蒙特卡洛搜索与概念重组；人类负责判别，提供审美标尺、伦理边界与深层洞察。

你的 Taste 和对底层哲学的理解，就是整个生成系统唯一的损失函数。如果你的审美是均值化的，AI 输出给你的就永远是信息垃圾；如果你的判别标准极度苛刻且具备独特性，AI 就是你探索人类认知边界最锋利的探针。

创造力，负责在旧模型失效时，炸开新的通道。