看凯文·凯利的访谈，他提到AI时代：
学会学习应该是未来教育的核心能力，同时还有提问。
追寻自己真正的热情所在，不要太在意短期的经济回报。钱不是主要的目标，钱是达成其他满足的副产品。
首先让自己成为一个有用的人，有价值的人，成为某个领域的专家。（越小众的领域，越容易成为专家）
反模仿欲望，逆模因
如何成为某方面的专家
- 反复进行具体项目的实践，深入完成每个项目，过程中根据需要“即时学习”相关知识（也就是说，不要一开始就追求从底层开始、面面俱到地学习所有内容）
- 用自己的话讲解或总结所学的一切知识
- 只和过去的自己比较，永远不要和他人比较
项目驱动的深度学习
要在实践中学习，而不是一开始就系统地全面掌握所有理论知识。通过具体项目带动学习，遇到问题再查找和解决，这种“按需学习”的方式效率更高，也更容易将知识内化。
用自己的语言总结知识
通过讲述或写作的方式，把学到的知识整理成自己的表达，这是检验是否真正理解的有效方法。它不仅能暴露认知盲区，还能加深记忆和理解。
和自己比，避免焦虑
在自我成长的过程中，只和过去的自己相比，而不是去盯着别人的成就。这种心态能让人更稳定地前进，不受外部干扰，建立长期的自我驱动。
//内在计分牌
小结
智力是学习、适应、推理和解决问题的能力。
它是面向过程的。
智力不在于你知道什么，而在于你能弄清楚什么。
它是处理未知或新情况的能力。
智力=潜力。
成为专家的重点也在过程，调用智力学习、适应、推理、解决问题，弄清楚一些什么东西。
过程比结果重要。
物理世界，人类和AI可以看作是文明发展的三个阶段。物理世界是熵增的，文明是利用能量做熵减，越往后效率越高。
世界模型不只是理解世界，而是现实世界的动态响应，而且在互动中进一步提升智能。正如下面帖子提到的，智能是过程导向的。
人与AI的边界：其实脑机接口一直存在，从鼠标键盘到触摸屏，到类似Neuralink的脑机设备，带宽不断提高。
未来，物理世界，人类和AI是一体的，实现最高效的熵减。