最近越来越觉得，人和AI真的很像。
我经常想，我其实就是一个模型。初始模型来自于原生家庭的教育——父母怎么说话、怎么处理情绪、怎么看待这个世界，在我还没学会质疑之前，就已经写进了我的底层代码。后天在社会上的磨练和见识，就是大量的训练素材，不停地往我身上堆，让我一次次迭代、更新。
然后我观察身边的人，发现一个有意思的现象。
一些人觉得自己活得明白通透了，其实很大一部分原因是思维过拟合，在自己的思维范围内达成的熵减的结果。
解释一下这两个词。过拟合用大白话说就是：你根据自己过往的经历总结出了一套规则，这套规则在你熟悉的环境里完美适用，但一旦换了个新环境就漏洞百出。好比一个人画一条线去区分红点和蓝点，为了让线穿过每一个他见过的点，他把线画得极其扭曲，结果这张纸上满分，换张纸就错得一塌糊涂。熵减就是让混乱的东西变有序，内心熵减就是你把脑子里那些乱糟糟的念头梳理清楚了，感到平静、心安。
但问题是，过拟合带来的熵减，代价是丧失了对新环境的适应力。那些人找到了一套逻辑，这套逻辑能解释他们经历过的所有事情，于是他们心安了，平静了，觉得世界就是这样运行的。但他们不知道，自己其实是被困在了那套逻辑里。
而一部分人没有去思考，没有去刻意的编排，现有模型则是欠拟合的。欠拟合就是反过来，你的规则太粗糙了，对谁都一个态度，对什么事都用本能反应，结果面对复杂世界给出的反应混沌、随性，缺乏结构。
我应该是哪一种呢？
说实话，一开始我觉得自己正在走向"通透"。但后来我越想越不对劲。我发现自己其实是在用"通透"这个说法，结合自身内心熵减，实则内心封闭的现实，给自己找了个漂亮的借口。
怎么发现的呢？因为我最近在想AI训练那套东西，只是看到类似的类比，投射到现在的大模型训练场景中的思考结果，然后往回看自己，忽然就看清楚了。
我发现我特别擅长"解释"。
任何事情发生之后，只要让我坐下来想五分钟，我就能给出一个逻辑自洽的版本。别人为什么那样对我，这件事为什么没成，我为什么会感到不舒服——我全都能解释得通。听起来很厉害对吧？但问题就在这里。
我其实只懂得熵增熵减的概念和过拟合欠拟合的概念，但就这几个词，已经够我把自己分析个底朝天了。
我的问题说白了就一句话：我把Loss阈值设得太低了。
解释一下。Loss在AI里就是模型算出来的结果和正确答案之间的差距，也就是误差。投射到人身上，就是我的预期和现实之间的落差。按理说，模型应该让这个误差反向传播回自己身上，然后调整参数，下次做得更好。但我太怕难受了，只要一有点不舒服，就立刻启动那套解释系统，把它圆回来。结果就是，我的模型很久没有大更新了。
而且我还发现，我一直在冻结底层权重。
这个比喻可能需要解释一下。大模型分很多层，底层处理最原始的东西，比如识别线条、颜色，对应到人身上就是最本能的感受——委屈、愤怒、心动、恐惧。顶层处理复杂的逻辑推理。所谓冻结底层权重，就是我跳过了"感受"这个环节，直接调用逻辑去分析"我应该怎么做"。久而久之，我对世界的感知变得很薄，很平。我还以为自己越来越理性了，其实是越来越钝了。
真正的稳态，不是一潭死水。
稳态就是一个系统保持相对稳定的状态。我以前追求的内心平静，就是把门窗都关死，不让外面的风吹进来。房间确实整洁了，但空气不流通了。真正的稳态应该是像一条河——表面平静，但底下一直在换水。外面刮风下雨我能感知到，但我核心的温度不变。
这就涉及到另一个概念：耗散结构。
这个词是物理学家普里高津提出来的，说白了就是：一个活着的东西，必须不断地从外面"吃"进来新的东西，同时把里面的废物排出去，才能在看似混乱中维持高度的有序。龙卷风就是典型的耗散结构，它要一直吸热空气、排冷空气，才能维持那个旋转的样子。一旦封闭，立刻就散了。
那我现在的状态呢？我是在往外排东西——否定外界、拒绝异见——但我不往里"吃"。我不读让我难受的书，不跟让我不舒服的人深聊，不做任何我无法预判结果的事。这不是耗散结构，这是隔离。
所以我得给自己加点噪音。
噪音在AI训练里是故意加进去的随机扰动，它会让模型当前的准确率暂时下降，但能防止模型卡死在某个狭窄的"最优解"里。好比一个人走迷宫，如果每次都只走最短的路线，就永远发现不了别的出口。搁我身上，噪音就是那些没有目的、没有意义、不符合逻辑的小事。比如突然换一条路回家，比如给一个很久不联系的人发一句没头没尾的话，比如允许自己发呆半个小时什么都不想。
我太干净了，所有行为都有目的，所有情绪都有解释。这恰恰是我过拟合的表现——我在自己的"训练集"上表现完美，但一放到真实世界里，就频频报错。
还有一件事我需要调整：我的注意力机制。
注意力机制是大模型最核心的突破，简单说就是不再平均用力，而是给重要的信息分配更多的关注。对我而言，我的注意力就是一束探照灯，照在哪，我就往哪成长。但我现在的问题是，我把这束灯一直打在自己内部——"我有没有逻辑自洽""我有没有想明白"——但我很少把灯转向外面，去看看别人真实的反应，去感受空气里的氛围，去接收那些无法被归纳成条理的零碎信息。
注意力往哪投，我就往哪个方向走。这个道理太简单了，简单到我一直没认真想过。
最后就是梯度下降。
梯度下降是模型学习的核心算法，听起来复杂，其实就是一句话：每走一步，算一下自己偏了多少，然后沿着偏差最大的那个方向去调整。这个调整的过程是疼的，因为它必须直面错误。它不能绕开那个坑，它要跳下去量一量有多深，才知道往哪个方向爬。
我以前的做法是什么呢？绕开。用逻辑把坑填平，假装它不存在。
但现在我想通了：Loss永远为零的模型，是一个停止学习的模型。
我不想停在原地。
虽然很多东西我还是不太懂，但有一件事我确定：能意识到"自己正在过拟合"，本身就说明我这个模型还没废掉。 它还在自我监控，还在报警，还在试图反向传播。
