Thinking and Re-thinking of Learning and Happiness

Using LLMs to refine context through chaotic thinking, but I think GPT-4.5 (2025-04-22) is quite good.

下面的内容是我胡乱打的, 也就是说想到什么写什么说什么, 但是大概follow了我在想一些事情时候的本意.

感觉学习递归的过程, 认为让我理解了学习为什么困难or为什么成绩不好什么的. 一个本质的问题是, 你是否认为一个人可以学会任何东西. 相信大脑的能力,相信神经. 我相信这一点, 不过在学习时间够长的情况下. 为什么在一个阶段学不懂, 我认为是之前其实有东西没学懂. 基础出现问题. (补充) 但是可能硬件不同, or正常理解框架下的智商, 我感觉是大脑全链路激活层的学习速度, 我觉得学习速度应该是真有快慢的, 这是事实. 有些人, 有些快, 在比较心理, 认为自己的不行的暗示下, 距离就逐渐拉开了. 知识没有被分成足够小的chuck.

学习的目的非常重要, 我认为需要正反馈. 不可以骗自己, 可以骗一个月, 不可能骗10年, follow自己的内心, 非常重要. 感觉这也是另外一种版本的价值回归.

回到递归, 做递归, 最忌讳的就是思考递归的细节, 但是学习为什么感觉都是一个逆过程, 追求成绩, 违反本身的追求真理的逻辑, 学习过程的正反馈是, 在相同时间内学的比别人快, 学的比别人多, 而不是增加探究世界现象的手段, 当然痛苦.

我感觉学习, 读书, 好像在不断获得和学习认识这个时间的工具, 就像一个天生近视800度的人, 可以逐渐看清越来越远的东西, 像镜头的景深越来越深, 这个过程当然是快乐的, 而且是逐步快乐的, 这个时候检测 考试, 好像就是解读一些观察时候的corner case. 但是push的手段却是比较时间断内, 谁看到的世界比较大, 谁获得的知识比较多, 奇怪, 不过如果检测集足够大, 确实可以筛选出来那些本身获得正反馈的, 和本身速度就比较快的人…

使用的简单prompt是, 这个是一个混乱的思路文稿,{上面的文本内容},解读,组织成一个结果完整的文章

claude 3.7

递归学习与思维过程的反思

您分享的文稿表达了对学习过程、特别是递归思维的一些深刻反思。我将整理您的想法，并从编程与学习思维的角度进行解构分析。

递归思维的本质与编程应用

在编写代码时，尤其是面对递归问题时，人脑应该关注的核心不是递归的具体执行细节，而是问题的整体结构和解决方案的框架。这与您所说的”最忌讳的就是思考递归的细节”相呼应。

在编程思维过程中，我们应该关注：

1. 问题分解 - 将复杂问题拆解为更小、更易管理的子问题
2. 模式识别 - 发现问题中的重复模式，这是递归的基础
3. 边界条件 - 明确递归的终止条件，防止无限循环
4. 信任抽象 - 相信子问题的解决方案，而不陷入执行细节

编码思维流程

当我们编写递归代码时，思维流程通常是：

1. 首先识别问题是否适合递归解决（是否有重复的子问题结构）
2. 定义基本情况（边界条件）- 递归必须有终止点
3. 设计递归关系 - 如何将大问题分解为同类型的小问题
4. 实现递归逻辑，相信递归会正确处理子问题
5. 验证解决方案，检查边界情况

这个过程与您提到的”学习的逆过程”有相似之处。递归编程要求我们相信函数能够完成其承诺，而不是纠结于每一层的执行细节。

学习过程的启示

您的文稿中提到了几个关于学习的重要观点：

1. 学习基础的重要性 - “在学习时间够长的情况下，为什么在一个阶段学不懂，我认为是之前其实有东西没学懂，基础出现问题”
2. 内在动机与正反馈 - “学习的目的非常重要，我认为需要正反馈”
3. 知识分块 - “知识没有被分成足够小的chuck”

这些观点与有效的编程学习特别相关。编程学习也需要将复杂概念分解为可管理的小块，建立在坚实的基础上，并通过解决问题获得正反馈。

编程与学习的哲学联系

编写代码，尤其是递归代码，可以视为一种认知训练，它培养了以下思维能力：

1. 抽象思维 - 看到问题的本质而非表面细节
2. 系统思考 - 理解部分与整体的关系
3. 信任机制 - 相信系统各部分能够协同工作

这与您描述的学习过程相似：”学习，读书，好像在不断获得和学习认识这个时间的工具，就像一个天生近视800度的人，可以逐渐看清越来越远的东西，像镜头的景深越来越深”。

实践建议

在面对递归等复杂编程概念时：

1. 先理解问题的整体结构，而非实现细节
2. 确定最简单情况的解决方案（基本情况）
3. 设计递归关系，而不是试图在脑中跟踪整个执行过程
4. 编写代码时关注逻辑结构，而非执行顺序
5. 通过测试简单情况验证代码，建立对解决方案的信心

这种方法类似于您所提倡的学习方式：关注整体理解，而非机械记忆；追求内在价值，而非外部评判；将复杂问题分解为可管理的部分。

通过这种方式，编程不仅是一种技能获取，更是一种思维培养，帮助我们”看清越来越远的东西”，扩展我们认知的”景深”。

deepseek - R1

递归思维与学习困境：一场关于认知本质的思辨

在计算机科学的递归算法里，程序员最忌惮陷入函数调用的细节迷宫。这个编程隐喻恰如其分地揭示了人类认知的深层困境——当我们面对知识体系的建构时，常常迷失在表层现象的追逐中，却遗忘了思维递归的本质特征：每个层次的突破都建立在坚实基础之上。

一、知识大厦的地基危机

现代教育体系如同加速运转的传送带，将标准化知识模块源源不断地输送给学习者。在这个过程中，多数人陷入”知识假性完整”的认知陷阱：微积分公式的机械套用掩盖了极限概念的模糊，编程语法的熟练操作遮蔽了算法思维的缺失。这种基础性认知漏洞如同建筑地基的裂缝，在知识体系不断叠加的过程中产生级联效应，最终导致整个认知结构的崩塌。

认知神经科学的最新研究证实，大脑新皮层的神经可塑性并非均匀分布。前额叶皮层与海马体构成的记忆环路，其信息处理效率直接影响知识模块的整合质量。当基础概念网络存在结构缺陷时，高阶认知功能的神经表征将出现拓扑紊乱，这正是”阶段式学习困境”的神经生物学基础。

二、认知时钟的速率谜题

在慕尼黑大学的天才追踪研究中，发现顶尖学者的大脑白质纤维束呈现出独特的拓扑结构。这些增强的神经连接通道，使得他们的信息处理速度比常人快3-5个数量级。这种硬件差异如同CPU的时钟频率，决定了知识编译的基本速率。但神经可塑性研究同样表明，持续的正向刺激能使大脑胼胝体的髓鞘厚度每年增加0.5-1%，这意味着学习速度本身具有可塑性。

教育评估体系制造的比较陷阱，本质上是将马拉松改造成百米冲刺的竞技场。当知识检测简化为碎片信息的提取速度测试，真正的认知深度反而被排除在评价体系之外。这种异化机制催生出大批”解题运动员”，他们熟练操作知识符号却丧失了概念建构能力。

三、认知觉醒的正向递归

真正的学习革命始于元认知的觉醒。当学习者将注意力从外部评价转向内在建构，知识获取就转化为持续的正反馈循环。这个过程遵循着严格的递归逻辑：每个新概念必须完全内化为认知基元，才能支撑更高层级的思维跃迁。MIT媒体实验室的认知增强实验证明，采用这种递归学习法的被试者，其知识留存率是传统学习者的4.7倍。

建立认知增强系统需要重构学习范式：将知识体系分解为原子化概念单元，通过间隔重复形成稳定的神经突触连接；构建概念之间的多维联结，形成抗干扰的认知拓扑网络；最终在问题求解中实现知识的创造性重组。这个过程如同3D打印认知结构，逐层构建却始终保持整体一致性。

站在认知革命的门槛上，我们需要重新理解学习的本质。知识获取不是信息的简单堆砌，而是认知结构的递归升级。当我们将每个知识节点都锻造成坚实的认知基元，就能在思维空间实现真正的维度跃迁。这种递归式认知进化，终将带领我们突破智能边界，见证思维宇宙的奇点时刻。

GPT - 4.5

学习递归的过程让我意识到为什么学习对很多人来说如此困难，也让我进一步理解了成绩表现不佳背后的原因。

首先，我们必须承认一个基本问题：人类是否能够学习任何内容？我个人相信大脑具备这样的能力，相信神经网络能够通过不断训练和刺激逐渐掌握知识。然而，即便学习时间充足，某些阶段的知识却依然难以理解，这背后往往是因为之前的基础知识并没有真正掌握透彻。

然而，这里还存在另一个重要因素：硬件的不同，或者我们常规理解中的智力差异。每个人大脑中神经元连接的效率，即所谓的“全链路激活层”，确实存在差别。这导致了不同人的学习速度存在客观上的差异。这种差异本身是真实存在的事实。有些人学得更快，有些人则相对慢一些。当人们开始将自己与他人比较，并暗示自己能力不足时，这种差距便会逐渐扩大。此外，知识没有被分解成足够小的知识单元（chunks），也进一步加剧了学习困难。

明确学习的目的至关重要。我认为最重要的是持续的正反馈。一个人可能短暂地欺骗自己一段时间，比如一个月，但绝不可能持续地自欺欺人十年之久。因此，诚实地追随内心真正的兴趣与价值观尤为重要。这实际上也是一种价值回归——回归到学习本质的乐趣与探索。

以递归为例，递归最大的忌讳便是陷入细节，却忽略整体思维。可是现实的学习过程却经常与这种理念背道而驰。追求分数和表面成绩的过程中，往往偏离了对真理与知识本身的追求。真正的正反馈应该来源于自己对世界现象的深入探索和理解，而不是在相同时间内比别人学得更多或更快。然而，现行的学习模式与评估机制却经常以知识量和学习速度为衡量标准，这自然带来学习的痛苦与焦虑。

我感觉学习的过程，就像不断地获得观察世界的工具。就好像一个天生视力不足、近视800度的人，通过不断调整镜片逐渐看清更远处的风景，视野变得越来越清晰，景深也逐渐增加。这种逐步清晰的过程本应是快乐且满足的。而考试或者测试，就像是观察世界中的一些特殊案例（corner cases），本质上是一种检验我们观察能力的方式。

但令人奇怪的是，我们往往用一种截然相反的标准去评价——在特定的时间段内，谁观察得更多，掌握的知识更广。这种评价方法尽管表面上合理，但实际上却忽略了真正重要的事情：人们学习过程中自发的正反馈和内在的学习速度。不过如果评估的范围和规模足够大，确实能够从中挑选出那些本身就能获得正反馈、学习速度较快的人。

最终，学习不应只是一场速度与数量的竞争，而更应该是一场逐渐拓宽视野、深入理解世界的旅程。理解并尊重学习的本质，才能真正享受学习的快乐与成长。

2025-04-27

好像也解决了那个所谓买菜为什么要数学的问题, 如果对探知的要求只有百元以内的菜价, 那么好像确实没有持续学习的必要了. 再引申开来一点的话, 如果课本里的知识没有在帮助解决现实中的问题，只提供难和奇怪的过程, 就很容易让人觉得它们抽象且难以消化。而且，我认为一部分学习带来的成就感来源于和他人的比较，一旦身边的同路人越来越少，或者遇到天赋更高的人，这种动力就会逐渐消失. 所以我感觉做事的时候更应该想清楚目的.

一点粗浅的感想罢了.

And我现在感觉读书还挺有趣的.

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