AI,让兴趣使然成为可能

我爱免费

作者：微信文章
并非工作目标，但也不是与工作目标毫无关系，800年不推公式的我一时兴起想写段程序，计算运动控制中的S型速度曲线。



于是，一边搜索资料，一边开推公式。

当然，这种常见的S型速度曲线规划，网上是有现成程序的，我也知道大概原理，但就是自己没动手计算过。如果是工作任务，肯定把网上的程序拿来就用；但，这次真的是兴趣使然，想着有时间自己推导一遍，程序哪怕用网上的，但，起码要看懂程序。

网上资料的不足是：不够详细。计算过程省略了很多步骤，以至于我怎么计算都得不到最终的结果。

于是，请助手：AI。

AI，最强的地方是know why 和know how。我问怎么算，它给我列公式；我问为什么公式长成这样，它给我详细讲。

AI，也是真有耐心。我一遍一遍问，它一遍一遍答，我问一句话，它答十句话，真像是个温和的学长或关系好的同桌在指导我算题。

但，它不像老师，是因为它自己也经常出错，总会产生“AI幻觉”，也会出错——好一个“尽信书不如无书”，我没点判断力还真容易被忽悠。



结果是，经过了一个下午和一个上午的推导，终于把几个关键公式推出来了，又学到了一点——进一寸有一寸的欢喜。

如果是以前，这种兴趣来了，试一下，做不出来就算了，有时间再说，很可能就不了了之了；可是现在不同了，这种兴趣来了，试一下，做不出来问AI，我知道AI肯定知道。这样，兴趣使然的正反馈通道就形成了。



以前，家长们总说“兴趣，是最好的老师”。一路走来、如今成为父亲的我，早就体会到这句话的苍白无力。真相是：不是因为有兴趣才做得好，而是因为做得好才有兴趣。

保持兴趣的关键，在于建立并维系兴趣和结果的正反馈。比如，练习打篮球，为什么一定要有篮筐？练习踢足球，为什么一定要有球门？因为投中和射中就是正反馈的结果，练习中需要大量的正反馈结果，维持练习的动力。为什么练字、画画比体育项目难学？因为练字、画画在短期内，很难有显著的正反馈结果，所以很难坚持学下去。

但，有了AI。情况好像不一样了。

这是AI第二次真正触动我（上一次也是和编程相关）。我会惊叹于AI的作画能力、AI的写作能力，但那些不足以触动我，因为这些AI应用并不能提升我的能力，反而很大可能会降低我的能力。但它know how和know why能实打实的提升我的生产能力，让我这个“总是半途而废”编程学习者看到了希望——虽然非科班出身，虽然没有高手指导，但我自己也可以开发点小工具，只要我有兴趣。这种生产力的提升，振奋人心。

今天，这一点点的小成果，我愿称之为“兴趣闭环”。