评论和分享《Behave》发现哪怕并不是大众或风口的领域，也有很多人都感兴趣，有去做的价值
推翻过去的自己
以前看过一些Daniel Dennett的演讲和采访视频，受到了很多启发，一直很尊敬。直到最近，在看过几个作者分别提到他之后，想起来重温一下他的各种观点，才发现很多他的观点我并不认同。
抱着“坚定的学识不会惧怕反对观点，只会越挫越勇”的心态，还把他的关于【意识】和【自由意志】的书特意翻出细细品鉴了一下，本来阅读之前还担心被轻易说，是否意味着我错了、我只是读了什么就轻信了什么，是不是错怪他了，会不会很confused不知道该持那种视角等等……细品之后一扫而空，我基本可以在充分了解他的观点后立刻指出错误所在，甚至能感受到背后驱动他的价值观和逻辑谬误是怎样引发了各种错误。
所以看来真理的积累不仅仅是认准一个大师，惟命是听；也不是认准一个死里，只收集支撑它的证据；而是螺旋式、有张有弛地在汲取、验证、质疑之间反复交替，因为不会有一个人、一个地方握有着所有你会认可的东西，而真理也从不怕它反面的东西来碰撞。
补充：质疑真的是最必需的思考工具了
先插一句：跟语言模型对话（ai是怎么做的：用学过的巨大量的文本的规律，来预测每一段话接下来最有可能的一段话，所以对于每一问它会产生合适的答案）很像是在人类所有文本的背景板前，你吼一嗓子然后听到的回音，每个人相差细微的情景都会引发不一样的共振，所以会有的顿悟也是一种源于你自己的已有的智慧去开启的！不过ai因为算力和训练文本有限，所以预测出最高概率的“回答”没有办法涵盖全部的human experience，所以我和gpt梳理一个议题遇到瓶颈（比如开始原地打圈）之后，还会和真人（比如此群哈哈）讨论。这种和真人分享和碰撞还是更宝贵的！！因为不只是我自己的回音了，还会有完全想不到的角度，或者求同存异的启发，就像这次你这个体验分享出来，我们就好像也洗礼了一遍，值得很久去反刍其中的insights
扯远了。。
我想说的是，和ai交流书的内容有非常好的效果，因为它可以快速地模拟出你的和作者的观点相似或有分歧的部分，并给予很指哪打哪的分析，省去了你真的翻书去找相关部分的时间，就仿佛作者在和我面谈一样。我刚刚震惊到自己的是，对于sapolsky这样我五体投地的灯塔般的学习对象，我也在和ai “sapolsky”梳理我的疑惑点时，发现了产生分歧的地方，甚至找到了我（自认为）他可能存在的逻辑自我矛盾以及我想提出的东西有更优越和合理之处！可是真没想过会有这种时刻呢
Max Bennett 并不是科学家出身，而是做企业服务的，但他因兴趣出版了此书也很鼓舞到我：虽然表面上没有在学术有相关背景，并不意味着永远不会建立威信