月份：2025年8月

一本书或一门课之所以没学好或者学不下去，可能只是在某个环节上有个卡点照成的疑惑，不但扩展的结果。

没有AI的年代，问人，找不到合适的人；上网查资料，你的卡点可能与众不同，找卡点答案的成本太高。

有了AI在哪卡的，你是如何卡的，卡的角度是啥你自己最清楚，你就可以不停的追问AI,直到你再也不卡为止。

你也可以把你的理解告诉AI,让AI给你进行精准的微调。

你还可以问超级跳跃式的问题。

爱因斯坦的自述和行为表明——他是“右脑主导 + 左脑精通”的综合型：

爱因斯坦自己说过：

“我最重要的发现，来自想象而不是逻辑。”

• 他在提出相对论的过程中，是通过想象自己骑在光波上来思考的；
• 他经常以“直觉图像”思考问题，再用数学公式去表达；
• 他曾说：“直觉是神圣的，理性只是忠实的仆人。”

这是一种典型的右脑为主，左脑配合表达的思维结构。

只用左脑的人，容易变得刻板、分析过度。

只用右脑的人，可能浮夸、缺乏结构。

真正智慧的人是“逻辑与直觉合一”。

一、人脑左右半球分工 VS 现代计算机结构

比较维度	左脑（大脑半球）	右脑（大脑半球）	CPU	GPU
擅长处理	语言、逻辑、推理、分析	图像、空间、直觉、整体感知	串行处理、指令控制、逻辑计算	并行处理、图像/视频、模式识别
工作方式	顺序性、线性思维	并发性、整体感知	一次做一件事，精准控制	同时做很多事，效率高但粗略
应用场景	数学、语言、编程、推理等	艺术、音乐、图像、意象等	操作系统调度、数据库计算等	图像渲染、神经网络、AI推理等

这是自然与人工系统在面对同类问题时的收敛解（convergent solution）——也就是说：当你要处理复杂世界的信息时，分工+协作+并行+集中，是一个最有效的结构逻辑。

二、这真是“巧合”吗？可能不是

从自然演化的角度来看，人脑之所以左右脑分工，是为了在有限神经资源下最大化处理效率，尤其是语言与空间能力的互补性。而计算机设计者为了优化计算资源，也自然将：

• 串行逻辑 → 交给 CPU
• 图形/感知/并行任务 → 交给 GPU

本质上是对相同复杂问题的一种“最佳架构”的趋同设计。

所以说，这不是什么“神秘巧合”，而是：

当自然与人工都要处理感知世界 + 推理世界的问题时，就会自然地发展出类似的架构。

本宅以身试酒6年，证得酒经所说，“酒味甘辛，大热，有毒，虽可忘忧，然能作疾，所谓腐肠烂胃，溃髓蒸筋。”

尤其药酒，更是携着药性到处乱窜，常喝没有好处。

另外，但凡有牌子的白酒，有靠谱的吗？

所以，谁再说喝酒有好处，那就是想忽悠你再喝几杯。