AI时代，仿生大脑概念设计的重要性如何体现？

这个马年我是在疯狂的设计与编码中度过的，我一点都不觉得疲累反倒是有一种极为畅快淋漓之感。作为一名技术人员最痛苦的不过于被“打断思路”， 无论是在设计还是在写代码。这种情况在做设计的时候是尤为突出的，每次有好点子想去验证如果手下有点人可以指挥一下还可以让别人去试试，没有又或者找不到适合的人就得自己上，有时候尝试可行性搞着搞着就跑偏，完全忘记了为什么要做这个事。 我个人最大的感受设计就是一种很无奈地等待被验证的过程。 但现在由于有各种的AI辅助，我有个什么想法可能在一瞬间就可以被AI实现出来或者进行验证。在这样的条件下做设计可以说真是思路泉涌，思维的深度与广度可以说是达到了以往不可想像的高度了。 在这10几天内连更MindX好几个版本之后，我不禁回过头来总结了一些这段时间的经历。 我突然发现我对“概念设计”有了更深刻的理解，先说结论： 我认为AI时代只要控制好“概念设计”就能控制AI开发过程 我指的概念设计可不是用一句话来开发系统那种玩笑，而是一个完整的“系统化概念” 。这20几年已经习惯于高喊“敏捷万岁”一路走来，开发的项目基本上就是写完需求就做简单设计，然后就上手编码，迭代 -> 崩系统 -> 重写 -> 再崩 -> 直至能跑。甚至有很长一段时间我自己还将签名改为 “Idea is cheap , show me the code”，现在看起来挺可笑的。其实，无论什么年代概念设计都极其重要。 那先来个灵魂三问： 概念设计是什么？ 要写什么？ 有什么用？ 我就以在MindX中是怎么设计出仿真大脑为例吧。 概念是洞察的结果 我认为概念是对问题的洞察，所谓的概念是将现实映射成逻辑上的某样东西，是逻辑概念。这个概念将来是可以被展开为具体的某种机制，某个包或者是某些接口的。 我不选择直接调用大模型来进行直接对话是认为这种方式是用钱来砸效果，看似直接有效，实则又蠢又浪费。而且本人很抠门，不认为将血汗钱用来交Tokens是必须的，毕竟这么多年下来写过这么多代码，现在还要给钱才能写代码，哪有这门子道理？ 但理智告诉我问题的核心不是Tokens用了多少，而是有没有用到适当的地方，在低智环境就不能有替代方案吗？就是一直在围绕着这样的问题想了很久，才突发奇想看看人脑是怎么解决问题的，物竞天择的法则下，为了生存下来我们的大脑是最省电又最高效的一种天然模式。 由此，才诞生出将“潜意识层”负责不用脑的简单操作，省下80%~90%的算力，让本地量化模型去处理。让“主意识层”负责剩余需要“高智强决策力”的云端去做。其实这种设计也没有多巧妙，只是大家都没有往这个方向想，而是人人都这样干形成了路径依赖。 那“潜意识层”与“主意识层”就是一种经过洞察从生活中总结和抽象出来的一种“逻辑概念”，因为计算机中根本没有这种东西，所以我就得去定义它们，这两种层各自是【负责】干嘛的，【原理】是什么。 如果将这种问题一般化，不是用在MindX这种比较特殊的软件场景，普通的企业软件开发是否也是能适用的呢？ 这很容易证明，将客户正在做的每个环境的工作画成流程图就是一个概念的设计过程。这就是将现实转换成一种所有人都懂的“节点”概念而已。同理画用例也是在定义出需求在计算机表达上的一种客观的“概念”。 总结： 洞察的意义是对需求的一种理解过程，而不是将需求进行生搬硬套。 要在现实世界中处理某件事转换成在逻辑世界上如何处理它，这应该是正确的设问，我可以【大概】【想象】到可以用些什么手段来处理。换句话来说洞察就是分析需求的简单过程。 写下来是为了自恰 洞察与空想是有区别的，洞察是要有结论，需要被论证，然后还要将论证结果记下来（否则以后忘了这个思考过程不就很浪费了吗？）。我们不可能一次性地将整个系统的方方面面一次性都想像出来，设计过程本来也是碎片化的，由其是面对复杂系统。那只能是一个问题一个问题地思考，快速得到答案后总结再记录。 当写下的结果越多，很问题的关联性会自然而然地浮现出来，能不能让相关问题的处理【自恰】是系统是否具有可行性的重点，好的系统应该是自然，自恰的而不是充满违和感的。我感觉设计就像是推导数学公式，当公式对了会有一种说不出的【美感】，设计也是一样那种【美】就是美得很自然。 那MindX是怎么自恰的呢？我想到两种意识层的时候，我怕自己是在瞎想，所以我就会找出这个概念所能对应的【实例】。最后就是在生物学上找到答案：【人的大脑为了可以节省能量大多数的区域平时都是处于不工作或者休眠状态，以条件反射式的“应激”状态来感知外间。这种条件反射就包括大脑记忆与身体记忆。】由此又可以推断出原来跑步，吃饭，骑自行车等等这些后天由于长期在做而形成的习惯都是一种“记忆”，而且是极为强烈的记忆，根本不需要动脑就能“下意识”地完成。