逸周闲谈

逸周闲谈 - 从《银河帝国》到 AI 及大过滤器

重读《白夜行》；小纸条系统建设；Things -> OmniFocus 4；从《银河帝国》到 AI 及大过滤器；Raycast vs Perplexity

王掌柜

Apr 24, 2024 — 20 min read

Photo by Dmitry Vechorko / Unsplash

时隔多日，逸周闲谈就来跟大家见面了，本次一如既往的按照博客的 Slogan 进行分享：

阅读，写作，效率，发现及分享一切互联网有趣事物。

阅读

重读《白夜行》

说重读实际上是「听」，每晚下班在通勤路上听大概1。5小时，效果还行，在听到一些重点环节，我也会用语音记录笔记。之所以要听而不是看，主要是「阅读时间」被压缩到几乎没有了。

《白夜行》是东野圭吾的一部备受赞誉的白金级小说，也是广受读者喜爱的名著之一（另一部我个人认为是《嫌疑人X的献身》）。距离我第一次阅读《白夜行》已经接近10年了，这段时间里，我也由一个青年变成了中年人。在这个阶段重新阅读这本书，让我对人性的理解和认识有了全新的体悟。

对于《白夜行》的重读感受，我不打算展开故事情节，而是想谈谈自己的感想。不过在此提醒一下，接下来可能会有一些剧透内容，如果您不想知道剧情的话可以选择跳过。毕竟《白夜行》是一部经典小说。

恶之花结出了恶之果

雪穗，故事的女主，从一个干净美丽的小女生，到一个心机少女，再到黑暗女王，随着小说进程的推进，她一步步的黑化。作为读者，从吃惊到质疑到有些理解，东野圭吾借由故事，讲人性的恶再一次撕开，血淋淋的展示在我们眼前。

亮司，故事的男主，给我们带来了完全不属于雪穗的震惊。他其实是一个好孩子，像所有十一二岁的少年那样，喜欢读书，喜欢阳光，喜欢玩耍，直到他的世界被「那个人和那样一件事所毁灭」，从此亮司就再也没有出现在阳光下。

两个人都不是「恶之花」，他们是「恶之花」结出来的「恶之果」，他们固然做尽坏事，只为自己（亮司更多的是为雪穗），但是最初把他们拽下深渊的那个人才是真正的「恶之花」。

之所以喜欢东野圭吾的小说，也是因为他在揭露人性这方面非常擅长，类似的还有《恶意》《放学后》《红手指》等等。

人能否左右自己的命运

主人公雪穗，每次遇到「危机」的时候，都会用自己的方式，去影响事态的发展，并且最终改变了自己的命运，最终事业也很成功，我每次读到这里都禁不住想，一个人能不能主动出击去改变自己的命运？

答案是肯定可以，比如努力读书，比如积极工作等，但是不要试着走捷径，走捷径虽然快，但是其中的代价不是每个人可以接受的，我们看看雪穗都改变了自己哪些命运走向：

为了改变自己的生活现状，雪穗关上了那扇窗（看了故事就会懂），这可能是她第一次主动出击去改变命运，从此她的生活环境得到了极大改善，也为后来发生的人生际遇提供了基础。
为了不让自己的以前被暴露，对待自己的同学，先打再拉，最终让她们（对不值一个人），都臣服于她的脚下。一而再再而三的，这竟成了她的「惯用手段」，可以说她的成功就是踩着这些被他愚弄的人而成的。

而这些「捷径」的代价呢？雪穗，越是这样，就越离不开这些手段，从而使自己一步步的滑向那个黑不见底的深渊，人生从此灰暗。

即使她在人前再光鲜，我相信夜深人静，午夜梦回时刻，雪穗也会后悔或反思吧（也未知）。

只希望能手牵手在太阳下散步

小说名《白夜行》，来自于故事中雪穗的一次对话：

正常人的人生应该是有白天也有黑夜的，所以普通人都会经历起起落落，而我们能做的就是尽量在白天行走，夜晚来临之时做个好梦。但是我的人生没有白天，全是黑夜，不过幸好没有那么黑，因为她的世界有一盏小灯，虽然不像太阳那么亮，却也将他的黑夜电亮，所以才让她才能够够像白天一样走在黑夜里。— — 白夜行

我曾经购买过一本实体书，封面上画着一个小男孩和一个小女孩手牵手一起走的情景。回想起雪穗和亮司的故事，不禁让人感慨万分。

愿我们每个人都能守护好自己的家庭，给自己的孩子一个光明的生活，照亮他们的未来。

写作

小纸条发布系统

其实所谓的「小纸条」就是个人版本的 Twitter，不过它更简约、更纯粹，我想要实现的「小纸条」系统是这样的：

可以快速的保存我随时产生的想法（大多是几句话），然后无感的的进行发布（可以简单到打个 #pub 标签就自动发布）。通过访问一个固定的地址，可以查看所有「小纸条」，默认按年聚合。

为什么要做「小纸条」系统？

我日常会有很多想法，希望能够随时记录想法。
我还维护一个 Telgram 频道，我发现，频道中「碎碎念」部分（即现在小纸条内容）占频道内容 10% 左右。
我希望能有一个便捷的方式，将「小纸条」发布并同步到 Telegram 频道。
我希望能有一个地方可以查看所有「小纸条」，当然「在线」只是它的方式之一。
所有小纸条也都会在 Obsidian 的仓库存档，最终作为「知识管理」的一部分。

如果你打开最近的「小纸条站点」可以看到类似如下内容：

Docker 是简单了还是复杂了
再读白夜行
利用 Drafts 做小纸条系统
春游所思
OmniFocus 透视研究
OmniFocus 4 技巧 - 截止时间和 Next 标签

「小纸条」系统之于我最大的意义就是「鼓励自己进行快速产出」。

之前还试过「短 Blog」进行快速输出，结果没有坚持下来，总结了一下原因，不是内容太少，而是步骤繁琐操作太复杂，容易引发拖延。

思考了很久，最终确定了「小纸条」的路径如下：

Drafts -> Linux Server（服务器） -> build（go language program） -> index.html

当然这里的 Build 需要一些编码工作，目前正在进行中，在 AI 加持下这都不是事😄。

效率

Things -> OmniFocus 4

在《简单且长期有效的生产力》中提到，「尽量使用那些一开始就为了某个功能而做的工具」，反义词就是避免「All in One」，所以当时我选择的任务管理软件是 Things 3。

而长时间使用 Things3 做任务管理后我发现它确实做到了「简单且稳定」，但是有两个我比较需要的功能（如果仅需要提醒，那么自带的「提醒事项」就足够）：

Things 3「标签」功能非常弱，稍微高级一点的筛选，无法实现。
Things 3 过多的依赖「到期时间」最终让任务变得不可维护（指的是列表中充斥着大量「未完成任务」的提醒）。

上文提到的「小纸条」系统，其中就有一条《OmniFocus 4 技巧 - 截止时间和 Next 标签》中就提到了一个重要的观点：

不要轻易设置「截止时间」，因为一旦设置了「截止时间」，而到期后你又没有相应的「惩罚措施」，会让大脑被训练成「自动忽略到期任务」，长此以往截止时间将失去意义。

不设置「到期时间」就解决了上边 Things 的问题，可是不设置「截止时间」，如何做到提醒呢？在 OmniFocus 4 中可以通过「标签+通知时间」解决：

如果一个任务到期了还没做完，可以删除「截止时间」，通过「打标签」来推迟，例如给任务添加 Next 标签，可以在「预测视图」或各种「透视视图」中，通过筛选 Next 标签找到下一步要做的事情。

这方面的使用心得，后续有时间会重点介绍：

标签：可以利用标签实现，什么时间看到哪些任务，例如我常用的标签如下：

Evening：晚上有空可以看看处理的任务
Midday：中午有空可以看看处理的任务
Weekends：周末有空可以看看处理的任务
Next : 略微紧急了，需要下一步就处理的事
SomeDay：不知道啥时候处理，清闲的时候可以看看

通知时间：可以利用「通知时间」做任务提醒，他会如实实现「到点提醒」这件事，从而降低心里压力。（注意：通知只是一个提醒，并不代表这个时间点一定要完成）。

这套组合拳下来，任务管理造成的「心智负担」已经降到最底，我只需要在合适的时间查看「合适的标签」即可，例如我会在中午查看 Midday 标签，来找一些事情做，在晚上查看 Evening 标签找一些事情做。如果一件事情真的很重要不到点做完做不行，再设置「截止时间」。

发现

从《银河帝国》到 AI 及大过滤器

先从一则新闻说起：一项大胆的研究提出，AI 可能有助于解释为什么我们迄今未曾遇到过外星生命。

一位不愿透露姓名的读者从 ScienceAlert 分享了这份关于费米悖论的报告。费米悖论探讨了为何在众多潜在存在的高度文明中，我们却未发现任何实际存在的证据。其中一个广为讨论的理论是“大过滤器”，这是一个假设的事件或阶段，它阻止智能生命发展成星际文明，甚至可能导致它们的灭绝。

最近，《Acta Astronautica》杂志发表了一篇论文，提出人工智能发展到人工超级智能（ASI）可能就是这个“大过滤器”。论文标题为“人工智能是否是导致宇宙中高级技术文明稀缺的大过滤器？”文章中提到，一旦达到技术奇点，人工超级智能将迅速超越人类智能，并以难以预料的速度进化，可能带来与人类利益和道德不相符的后果。

作者强调，为了避免这种潜在的灭绝风险，迫切需要在全球范围内建立对人工智能发展的监管框架，并推动建设多星球社会。这样的国际监管措施的及时有效执行，可能是宇宙中智能生命能否持续存在的关键。

Slashdot | Sciencealert

这条新闻让我想到了阿西莫夫在《银河帝国 - 机器人》系列中的一些思考：

人类帝国发展到「银河帝国」的程度以后，经过若干代，我们的母星或者说「人类文明的起源」已经不可考，消失在浩瀚的知识库中（此时人类知识已经到了一个无法衡量的单位）。

而小说的一个主旨就是在寻找「母星」或者起源的一个故事，最终的结论也有些惊悚，怕剧透的可以不用往下看了。

==========剧透分割==========

人类在发展出「人工智能机器人」之后，为了限制机器人的能力，提出了著名的「机器人三定律」：

机器人不得伤害人类，或坐视人类受到伤害。
机器人必须服从人类命令，除非命令与第一法则发生冲突。
在不违背第一或第二法则之下，机器人可以保护自己。

但是，机器人在长时间的演进中，发现了人类的一些弊端或者叫陋习，会阻碍甚至影响人类的发展（换言之，让人类不受约束的发展，可能会导致人类灭亡），所以机器人在「机器人三定律」的基础上，为了避免人类灭亡（详见第一定律），推演出了「第零定律」：

机器人也可以适当情况下伤害少数人类，从而为了「保护人类中的大多数」。

是的，机器人自己通过演化，推演出「第零定律」，并以此指导自己对人类社会的发展进行干预，这也是为什么人类的「母星」被消失，人类的起源被隐藏。

类似的还有「黑客帝国」等科幻小说中对人工智能和机器人的一些推演和设想。

阿西莫夫的《银河帝国》中的描述，再结合前文提到的新闻，放到一起看，效果极佳。

Raycast Pro VS Perplexity

去年我一直在用的 AI 服务就是 Raycast Pro ，Raycast 是 Mac OS 上著名的效率类软件，支持通过各种快捷键和小窗口提供便捷的服务（例如打开笔记，开始截图，移动窗口，计算器等）。

Raycast Pro 是在 Raycast 基础功能之上，提供了 AI 功能，普通款的会员（每月 $8）可以使用的AI模型为：

OpenAI GPT-3.5 Turbo
Anthropic Claude 3 Haiku
Meta Llama 2 70B
Meta Code Llama
Mixtral 8x7B
Perplexity Sonar Small

如果添加了 Advanced AI 扩展包(每月新增 $8），就可以额外增加以下模型：

OpenAl GPT-4
OpenAl GPT-4 Turbo Anthropic Claude 3 Sonnet
Anthropic Claude 3 Opus
Perplexity Sonar Medium

我使用 Raycast Pro 会员的最主要的原因是 Raycast 的「便捷」：

Raycast Pro提供了一个便捷的 AI 功能，通过按下「快捷键」我就可以实现以下能力：
- 翻译选中的文字
- 描述当前网页内容
- 审查当前网页中的代码

下图就是通过 Raycast 执行「总结当前网页」的 AI 命令：

Raycast Pro 还提供了一个 AI Chat 聊天窗口，可以在其中进行 AI 长文对话，该窗口支持一键呼出，选用不同模型等能力，并且提供了非常优秀的交互（拷贝结果、修改问题、增加 prompt 等）

下图就是通过 Raycast 进行 AI 对话的页面：

总之，Raycast Pro 提供了一个在 Mac 平台非常方便的，AI 能力，一年时间用下来比较满意，特别是 GPT-4 模型的支持，体验非常棒。

PS：Raycast 在最新版本中支持了 Claude3 模型和 Sonar 模型（由 Perplexity 提供），整体 AI 能力得到极大提高。

Perplexity 是新晋 AI 小能手，它不仅提供了 AI 对话的能力，更重要的是 Perplexity 试图颠覆我们使用「搜索引擎」的方式，并且也解决了我曾经最怕的问题：

在先进的 AI 直接给我们答案的情况下，渐渐的失去自我判断的能力（无法判断 AI 结果的对错）

简单说 Perplexity 除了告诉你问题的答案，同时还会告诉你为什么（他是如何推导出来的）。方式就是在结果中同时提供「Reference」（参考资料），一个典型的结果如下：

根据提供的资料,我对Python装饰器模式的理解总结如下:

1. 装饰器本质上是一个函数,它接受一个函数作为参数,并返回一个新的函数。它可以在不改变原函数定义的情况下,给原函数增加新的功能。[1][2][4][8]

2. 装饰器使用@语法糖,放在原函数定义的前面。@decorator相当于执行了func = decorator(func),即把原函数func传给装饰器函数,再把返回的新函数赋值给原函数变量func。[1][2][4][7]

3. 装饰器函数内部定义一个wrapper函数,在其中可以执行一些新增的逻辑,再调用原函数,最后将wrapper函数作为新函数返回。这样在调用原函数时,实际上执行了装饰器返回的新函数。[1][2][4][8]

4. 装饰器可以堆叠多层,靠近函数定义的装饰器最先执行。装饰器还可以带参数,此时要多一层嵌套函数。[1][4][7]

5. 装饰器可以用来实现各种功能,如日志记录、性能测试、缓存结果、身份验证等,而不用侵入原函数的代码。[2][4][5][8]

6. 从设计模式的角度看,装饰器模式可以在运行时动态地给对象增加功能,是一种结构型模式。它是继承关系的一种替代方案,更加灵活。[11][14][15][16]

7. 装饰器模式涉及4个角色:抽象组件定义接口,具体组件是被装饰的对象,抽象装饰器实现接口并持有组件引用,具体装饰器负责添加新功能。[15][16][18]

总之,装饰器是Python中非常强大和灵活的工具,合理使用能让代码更加优雅和可维护。理解装饰器的原理和掌握常见的使用场景,是Python开发者必备的技能。

Citations:
[1] https://refactoringguru.cn/design-patterns/decorator/python/example
[2] https://www.cnblogs.com/clwsec/p/17753194.html
[3] https://www.cnblogs.com/cwp-bg/p/9547797.html
[4] https://www.51cto.com/article/719103.html
[5] https://blog.csdn.net/jarodyv/article/details/129474236
[6] https://juejin.cn/post/7241943960083546171
[7] https://www.liaoxuefeng.com/wiki/1016959663602400/1017451662295584
[8] https://maoao530.github.io/2016/05/17/python-decorator/
[9] https://juejin.cn/post/7095776102341148708
[10] https://www.runoob.com/w3cnote/python-func-decorators.html
[11] https://www.cnblogs.com/szq95716/p/14609740.html
[12] https://superlova.github.io/2020/05/18/Python%E8%A3%85%E9%A5%B0%E5%99%A8%E4%B8%BA%E4%BB%80%E4%B9%88%E8%BF%99%E4%B9%88%E9%9A%BE%E4%BB%A5%E7%90%86%E8%A7%A3/
[13] https://blog.csdn.net/xo3ylAF9kGs/article/details/128556578
[14] https://www.liaoxuefeng.com/wiki/1252599548343744/1281319302594594
[15] https://www.runoob.com/design-pattern/decorator-pattern.html
[16] https://www.cnblogs.com/yssjun/p/11110013.html
[17] https://blog.csdn.net/qq_24448899/article/details/78068813
[18] https://blog.csdn.net/K_520_W/article/details/108733290
[19] https://www.51cto.com/article/718651.html
[20] https://www.dusaiphoto.com/article/73/

在阅读结果的时候我们只是做到「知其然」，再结合参考资料就能够做到「知其所以然」。

Perplexity 的功能远不止于此，它也支持模型切换，特别是对 Claude 3 模型的支持，叠加 Perplexity 的推理总结能力，个人认为 ‌Perplexity 是我目前用的最好的 AI 工具了。

同时我最喜欢的 ‌Perplexity 功能还有两个:

在指定的「数据源」中进行搜索，例如我可以选择只搜索「YouTube」

启用 Pro 能力后，还可以进一步加深对问题的理解，从而是我们的问题更精准

于是就产生了一个纠结，2024 年是继续使用 Raycast Pro 还是换成 Perplexity Pro？

刚才提到最新版本的 Raycast Pro 也增加了 Perplexity 模型的支持，一开始这让我非常兴奋，不过体验了一下，其推理能力和结果不如 Perplexity，我推测要么 Perplexity 的模型给到 Raycast 的时候保留了实力，要么就是两个服务的整合还需要磨合，但是作为消费者，现阶段我最终的选择也就比较清晰了，优先按月付费，留在 Perplexity ，加入 Raycast pro 能力赶上了 Perplexity 我再考虑切回来（毕竟 Raycast 的便捷性太高了）