一次关于「理解、反思与自我定位」的系统性问答整理
Q1：我已经学习了一段时间 PyTorch 和 CNN，但总觉得自己的理解偏浅，这是为什么？
"张量计算是为了从数据中提取模式，从而根据输入得到期望输出。"
这个表述并不错误 ，但它停留在功能层（What it does），而你内心真正追问的是：
- 为什么这种结构能提取模式？
- 模型内部究竟发生了什么？
- 我是否只是"会用"，而非"真正理解"？
这种"不满足感"并不意味着你理解力不足，而是说明你已经开始意识到：
现有解释无法覆盖你所感知到的复杂度。
Q2：那深度学习中，张量计算的本质到底是什么？
一个更接近事实、但不太"直觉友好"的答案是：
张量计算的本质，不是"理解数据"，
而是在约束条件下，对高维表示空间进行可微的重排、投影与压缩。
在模型眼里：
- 输入不是"图像"
- 中间层不是"特征"
- 输出不是"语义"
它们本质上都是高维向量空间中的点、子空间、方向与距离关系。
CNN 不是在"看图"，而是在做一整套几何操作：
- 卷积：局部子空间上的线性变换（强结构先验）
- ReLU：空间裁剪，制造非线性
- 池化：牺牲精度换取不变性
当你还在用"人类语义"去解释一个"几何 + 优化系统"时，就会天然感到"理解不够深"。
Q3：那我该如何反思，才能真正走出这种思维困境？
关键不是"再学一个模型"，而是反思方式的升级。
一个有效的方法是，从三个层次系统性反思：
1️⃣ 算子级（Operator）
- 这是线性还是非线性？
- 几何上等价于什么？
- 梯度是如何流动的？
2️⃣ 表示级（Representation）
- 这一层改变了什么不变量？
- 保留了什么，丢弃了什么？
- 空间维度与信息密度如何变化？
3️⃣ 优化级（Optimization）
- 为什么 SGD 能找到"有意义"的解？
- 初始化、损失函数在约束什么？
- 这是必然解，还是工程最优解？
当你开始系统性地质疑解释本身，你已经站在"理解跃迁"的门槛上。
Q4：最近大家都在说 AGI 即将到来，在这样的背景下，我应该学习什么样的思考模式？
首先要纠正一个危险前提：
❌「AGI 快来了，所以我要学得更快、更多」
真正发生的变化不是"算力竞赛"，而是：
"可自动化认知"与"不可自动化认知"的边界正在被重新划定。
未来真正拉开差距的，不是执行能力，而是构造能力。
Q5：什么是 AGI 时代更重要的思考模式？
可以总结为五类：
① 问题构造能力
不是"怎么解问题"，而是：
- 这个问题值不值得解？
- 是否存在更高一层的表述？
② 表示与抽象能力
AGI 擅长在既定表示空间中搜索，
但定义表示空间的人，仍然是人类。
③ 长期因果思维
不仅看第一层效果，还要问：
- 二阶、三阶后果是什么？
- 谁为长期结果负责？
④ 人机协同思维
角色从：
- 执行者 → 编排者
- 写代码 → 设计认知流程
⑤ 价值与判断力
AGI 能生成、预测、模拟，
但不能为价值选择负责。