一、好好学习
1.1 用类白板工具记录笔记
我在随意搜寻的第 67 期，介绍了一个阅读方法，当时跟大家说要用这个方法读《详谈：左晖》，鸽了很久，本期终于更新上了。
简单介绍下这个阅读方法：
- 在读书的时候记笔记，可以在书中进行高亮，或者直接在书上写笔记。
- 读完书后，重新阅读高亮的内容，以及你写的笔记，然后将书上的笔记转移到卡片上。
- 对笔记进行分类和归档，比如打上 tag
其实这个方法并不新颖，估计关注 PKM 的读者都知道，这个其实就是「Zettelkasten」（卢曼卡片盒笔记法），并且市面上也有很多标榜此方法的软件，所以我就想用实体卡，试试这个方法，看看用实体卡，到底跟用软件有什么不同。
区别一：可以全局视角去看笔记
我认为这是实体卡片记录与记录在 App 里最不一样的地方。当你将所有的笔记转移到卡片上后，就可以将卡片铺开，然后以一种宏观的视角去看卡片上的内容。当你将这些卡片都铺开后，你可以二次阅读卡片，然后将卡片任意拜访在不同的位置，从而发现卡片与卡片之间的联系。
可能是因为详谈一书的书写方式是对话式的，所以章节与章节之间的内容并不完全线性，更像一个网，比如在「做难而正确的事」这一章节中，左晖提到了创业的初心，而在书的最后「商业教育」里再次提到了，如果使用线性的记录方式，比如 Notion 或者 RoamResearch 记录，就只能通过前后翻阅笔记，或者给单条笔记打 tag 后，才能看到内容之间的联系。并且整个操作很不自然，你需要边写边打 tag ，而有些 tag 其实是在记录完才能整理出来的。
我一直觉得，有的书读起来很难，或者读完觉得内容很水。可能并不是作者不行，而是书本的线性展示问题。
因为人的思考方式是网状的，但要将思考转移成文字，就需要通过树状的语法，以及线性的文字将思考记录下来。这样做除了考验作者的能力外，还会考验读者的「转网」能力，需要将这些线性的内容转为网状的思考。特别是一些讲框架知识书籍，读完估计大家都会觉得好像这本书没讲什么内容，不够深入，反而一些使用所谓的金字塔原则撰写的书籍，会更令人喜欢。因为读者只需要跟着作者一条线往下走就行了，不需要「转网」。所以著名教科书《如何阅读一本书》，才会推荐各位在读书的时候，先看目录，并且记笔记的时候，要按照目录将大纲记录下来，
区别二：卡片空间限制内容
说完好处，就要说下坏处了，最令我难受的是卡片空间问题，比如上面照片上展示的那个卡片，上面那句「你想要得到什么东西，最好的方式就是能配得上它」，这句话其实是查理·芒格说的，但此时我就需要在卡片背面写上相关的介绍，如果再深入一些，还需要另起一张卡片做进一步的记录，比如要去看查理·芒格说这句话的时候，上下文是怎样的，句子中的「它」是什么，等等。我们搜寻到的内容可能是文字，也有可能是图片，甚至可能是视频。
此时需要记录这些信息，就很困难，我们不可能将图片或者视频打印到卡片上。从这方面来说，电子版笔记优势就很明显了。
那有没有比较好的记录方式？
那有没有兼顾实体卡片笔记以及电子版笔记好处的记录方式呢？
我首先想到的就是在线白板工具，白板的展示方式可以提供类似真实卡片那样的宏观视角，同时也可以任意摆弄卡片与卡片之间的位置，帮助我们更好地探索内容与内容之间的联系。
思来想去，我最后决定使用一款叫 Heptabase 的软件，然后我将所有的卡片都记录在了这上面。稍微解释下我的笔记（见下图）：
- 图里卡片是我记录的书籍里的内容。里面可以像文档那样插入各式的内容，比如左上角的卡片就是 @ 了查理芒格。点击后，就能跳转到查理芒格的卡片(也可以 @ 一个白板），我在上面记录了查理芒格相关的内容。
- 我将卡片铺开放到一起后，我将他们进行了归类。图里的各色框则是我将各个卡片归类后，提炼的一级主题，并且还能在一级框里插入二级主题，比如一级主题「谈管理」里面就有一个二级标题「招聘」（归纳标准是按照我自己的理解，不喜勿喷😁）
- 归类完主题后，我再给各张卡片打好 tag。
因为书本的内容相对来说比较少，卡片量不是很大，所以看上去好像没啥内容，但如果我想要进一步研究左晖，我就可以在此基础上做更多的调研，比如进一步搜索他对招聘的看法等，这样我就能像侦探剧里面的侦探那样，慢慢掌握整个网。最后再用这上面的信息，作为基础，写出线性的文章。
就目前我的使用感受来看，这个软件更适合「探索」或者「思考」场景，我用这个软件的时间还不长，后续我会使用这款软件记录更多的笔记，到时再给大家聊下我的使用感受（哈哈，刚填完一个坑，又挖了一个）
1.2 透過工具強化智力活動
看完我的试用记录后。如果你还想了解 Heptabase ，不妨看看它的 Co-founder Alan Chan 写的文章。因为作者是台湾人，所以每篇文章最后还有中文版。以下是按发布顺序排序的几篇有关 vision 的文章，推荐给大家：
1.3 Institute of Human Anatomy
如果你遇到有意思的 Creator （中外都行），不妨填写此表单，向我推荐😁
本周推荐一个有 405 万订阅观众的 YouTube 频道，正如频道名所示，这个频道主要是讲人体解剖相关的内容。但请注意，你可以先看完我的介绍，再点进去看。
这个视频的内容稍微有点不一样。一般印象中讲这类内容的视频，都会用动画，或者模型讲解，但这个频道展示的是真实的人体器官，是的，你没看错，是真实的器官，只不过展示前已经做了一些处理，让其看起来没那么血腥。
二、小信号
本周分享 Open AI CEO Sam Altman 在 Greylock 上的分享：AI for the Next Era。可能有些读者对 Open AI 比较陌生，我在 #62 期分享过他们的产品 DALL·E2，这个产品可以通过 AI 将文字转为图片。最近越来越多类似的产品出现，大家也会好奇，未来这个领域会是怎样的？
我稍微总结了下访谈的内容，Sam 认为未来会有以下几个趋势：
- I think that a human level chatbot interface that actually works this time around。个性化聊天机器人在这个时候才真正达到可用状态。其实这类的产品挺好的，只是出现得太早了（Jimmy：这里说的出现得太早，我理解就是技术能力还没有达到可用状态，导致很多人觉得这个产品不行）。另外 Sam 认为在医疗服务和教育领域，将会出现使用此功能作为核心产品的公司。
- “It’s not going to cure cancer. It’s not going to add to the sum total of human scientific knowledge. ”And that is what I think will turn out to be wrong that most surprises the current experts in the field. 很多人认为 AI 并不能帮助人类找到治愈癌症的方法，它不会为人类产生新的知识。Sam 认为这个观点是错误的，他认为未来会有越来越多类似 AlphaFold 的产品出现。
- Anyway, there’s another thing that’s happening, which is tools that just make us all much more productive that help us think of new research directions that write a bunch of our codes so we can be twice as productive. 另外，Sam 认为另一个大的趋势是 AI 能提升人类的生产效率。比如像 CoPilot 这样的产品，能通过 AI 协助程序员编写代码。
- Yeah. I think [AI] is going to just seep in everywhere. My basic model of the next decade is that the marginal cost of intelligence and the marginal cost of energy are going to trend rapidly towards zero, surprisingly far. Sam认为人工智能将会渗透到每个角落。其基本模型是，AI 的边际成本和能源的边际成本将趋近于 0。
这个分享很长，感兴趣的读者可以去看看，我个人对最近一些 AI 产品的出现，最大的感受是「可能真的未来已来」，在5、6年前大家讲 AI 会改变世界，但好像除了玩玩国际象棋、围棋就没有什么应用了，AI 离我们还很远。但最近 C 端领域的应用越来越多，真的让我有一种「未来」感。
三、One Question For You
本周的互动问题（你可以通过回复本邮件，或者通过评论公众号的方式和我互动）：
你们国庆假期有什么计划吗？出游？还是在家宅？
上周收到不少同学的回信，上周的问题是：
大家觉得目前这种互动方式是否好？有没有更有意思的玩法？
Jimmy：
收集了几位朋友的反馈，我目前可能会考虑以下两种互动方式：
- 使用飞书公开讨论组的方式，以帖子的方式进行讨论。每一期我会在讨论组里，发送二级标题的内容，如果你对该内容感兴趣，可以在该帖子下进行评论。
- 可能会搞一次在线版 AMA 快闪活动。方式可能会用飞书的语音聊天室，或者小红书的「语音场」（暂时在内测），形式的话，我会先在 Newsletter 里收集一些问题，然后我会先回到问题，然后在场的朋友可以弹幕提问，或者连麦提问（不过这个方式，我有点担心，万一没人来就尴尬了，哈哈哈）
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