孤独大脑：永远都有最好的下一步！

AI的工作方法是基于概率，“它们估计所有选项的概率，即使所有选项的正确概率都极低，它们仍然只会选择概率最高的路径。”

有人会说，这不是人之常情吗？两个苹果，当然选大的。

然而，两个苹果是确定性的，是眼见为实的。

一旦变成概率，大多数人就不会了。

更别说，还是两个正确率都很低的概率--这时即使是概率信徒，也会失去了选择的力气。

这和在逆境的乐观也有所不同。例如，当“所有选项的正确概率都极低”，有些“乐观”的人可能会去某些无足轻重的事情上发现乐趣和意义。--这看起来比躺平好，但依然是逃避，依然是没抓住重点。

AI永远会行动，即使所有选项的正确概率都极低；

永远会给你答案，哪怕一切模糊不清，“仍然只会选择概率最高的路径”。

一旦以上可以迭代循环往复，就会产生惊人的智能。

通常人们遇见一团糟或者条件不充分毫无头绪时，就会不再思考，不再前行。

除了那些特别厉害的人。 这一点和AI倒是一样。

“我只向前看一步，但永远是最好的一步。”--所谓只看一步，是指只操心一步，绝非只计算一步，事实上，评价的体系是以终局胜率为估值函数的。

马斯克其实提及了类似的工作方法，他说你应该设好目标，别太担心现在和目标之间的沟渠和山高水长，每次想好朝着目标的最优下一步即可。

辛顿也是这样的人，不然神经网络这种当初被骂惨的路线很难坚持下来。

这和偏执之间的差别是什么呢？这当然不会简单，这也是伟大之所以为大之所在，如果是大概率成功的事情，就谈不上差异化和创造性了。

往回呢？也只看一步，这就是所谓马尔可夫链。只看上一个节点，但上一个节点压缩了过往绝大多数有价值的信息。

这可能才是回到当下的真义。

AI从不等条件齐备——条件永远不会齐备。它在模糊里选出胜率最高的一步，走完，再选。智能不在任何一步里，在这个循环里。

凡是大概率成功的事，早轮不到差异与创造。

低概率、悬而未决，是人生的常态。

你不必看清整条路。看不清的时候，走出最好的那一步，就够了。

如丘吉尔所言：

"If you are going through hell, keep going."