随着马斯克的系列创新突破，OpenAPI的GPT-3是人工智能历史上最大的飞跃，未来可以通过脑机接口增强人类的智能，在这种情况下，人类是否失去自我？变成被控制的机器人呢？
这篇文章（点击标题）认为人的理解胜于知识，人工智能可以帮助人类对知识的理解，但是无法替代人类的创新性理解。
什么是知识？
你知道了哪些事情？您学习了多少教程？您积累了多少个零散的信息？当问您一个有正确答案的问题时，您会惊讶地发现自己知道那个唯一正确答案。（这些都是知识，说白了，应试教育教你的都是知识），但是用不同的方式问您同样的问题，您却可能一无所知。从来没有听说过。这就是为什么白板式的面试很难进行的原因：您知道了问题，但是没有上下文context，你无法准确回答：美国高薪计算机大公司流行算法面试题，LeetCode算法题成为破解高薪之道？。
您知道“函数的最低点的一阶导数是什么？”的答案：零。
曲线的导数为零时的切线是什么？ ：水平，每个高中生都知道。
但是向他们显示一条随机曲线，并说它具有一种神奇的特性，即无论您如何旋转它，切线在该曲线的最低点处都是水平的。高中生的头脑就发疯了，这是什么法术！？
理解如何胜过知识
通过理解可以将知识转移到新领域。有了理解，您的进步就会更快。
大多数软件工程师都是通过推理学习的。自下而上。您能做到，我也能做到，我们都做到了。
您查看您周围的代码库，查找类似的问题，然后拼凑出解决问题的方法。在这里进行调整，在此处进行调整，一两个在线操作指南...
您找到了可行的解决方案，但对为什么可行却一无所知。
经过数百次重复，您会变得更快，搜索更少。不知道它为什么起作用，但是它仍然保持相同的模式。
刚开始时很棒。笑话说，“一个好的软件工程师只是一个更好的Googler”。但是最终你会到达奇点：你是世界上在这个特别的问题最大的专家。您是团队中最有经验的。
您正在解决以前没有人解决过的问题。
发生这种情况的背后，其实你不仅了解了事物，还必须理解它们。您需要将一些信息和stackoverflow答案以及Google结果和随机博客汇总在一起，形成一个连贯的整体。
您需要了解这些答案背后的原因。mindsets、逻辑。
如何学习理解
我们沉迷于战术、知识。我们回避更上一层，因为没有人在乎。
我的目标是通过课程，文章，新闻通讯以及所有其他内容来教授更高的水平。我对无聊的表面教程感到厌倦。
我喜欢做的是自顶向下和自底向上学习的结合。
自上而下的学习是关于框架、思维方式和深刻见解的。您将学习事物运作的结构、基础。您会认为它在生活中永远不会适用，但它是您所做的一切的背后。
自下而上的学习是技巧策略、具体技术。小提示。您每天都需要这些。
魔术发生的地方是将这些自下而上的策略挂接到您自上而下构建的思维框架中。您了解该战术为何有效，您可以将它们转移到其他上下文。