当我开始怀疑自己是否真正理解了深度学习，也开始思考 AGI 时代我该成为什么样的人

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。

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