第二大腦什麼?!

閱讀時間約 3 分鐘

以下是ChatGPT對"第二大腦"的進一步說明:

當提到 "第二大腦" 時,通常是在描述一些人工智慧和機器學習模型,這些模型模仿了人類大腦的某些方面,特別是在處理複雜信息和執行智能任務方面。這些模型的運作方式類似於人腦的神經元。它們由大量的人工神經元組成,這些神經元之間建立連接,允許信息在模型內部傳遞和處理。這些模型在訓練過程中使用大量數據,以學習從數據中提取模式、特徵和知識。一個例子是深度神經網絡,它是一種特定類型的 "第二大腦" 模型。深度學習模型已經在圖像識別、語音識別、自然語言處理、遊戲和自動駕駛等領域取得了重大的突破。這些模型能夠自動學習和優化,以處理不同類型的任務,並在某些情況下達到或超越人類水平的性能。
總之,"第二大腦" 是一個比喻,用來形容一些先進的機器學習和人工智慧模型,它們模仿了人類大腦的處理方式,並在各種領域中展現出強大的智能能力。

說得非常專業,特別是某些關鍵的文字描述,例如,一種人工智慧和機器學習模型、人腦的神經元、大量數據與深度學習等,甚至於深度學習模型可以自動學習和優化,以處理不同類型的任務,並在某些情況下達到或超越人類水平。文字說明,似懂非懂,可能是我們的潛質不夠,無法參透ChatGPT所表達的"第二大腦"。

我們嘗試換個思維的角度,從本身的機能來表達所謂的"第二大腦",可能會比較容易理解實質上的意涵。

從腳說起

有句俗話說得好,「千里之行,始於足下!」,腳是支撐我們身體平衡站立、活動行走的關鍵,它的血管最長,距離心臟最遠,更是我們的「第二心臟」(The Second Heart),並不是說腳也可以像心臟一樣,負責維持我們的生命,而是腳與跟心臟一樣,容納了很多血液。如果用平均身高來計算,腳的血液要流回心臟,必須要往上1公尺,需要的壓力並不會輸給要打出血液的心臟,簡單說就是因為,「雙腳肌肉有協助身體血液回流至心臟的作用」,因此而得名「第二心臟」。

若是腳的功能不佳,血液將無法順利的送回心臟,就會在我們的腳開始堆積,慢慢形成血栓,所以適當的運動(非激烈運動),可以強化腿部的肌肉機能,減少血液堆積在雙腳形成血栓的狀態,所以雙腳的「行動力」是我們判定機能老化或病變的觀察指標。

從雙腳是我們的「第二心臟」可以理解並說明,所謂的「第二」(The Second,2nd)係指具備特定的機能特徵,而不是可有可無的機能,例如「雙腳肌肉有協助身體血液回流至心臟的作用」,雖無法直接取代心臟的機能,但是卻可以增強或活化該機能的運作。

而所謂的「第二大腦」(The Second Brain,2nd Brain),與「第二心臟」的雙腳,也是具備相同的概念,其中最大的差異,在於「第二大腦」(2nd Brain)是身外之物且非大腦所屬的特定機能,也就是因為這個差異,其定義就因人而異,隨需而定,沒有具體的判別標準,但是卻可以協助我們的大腦有效率的完成階段的工作或任務,甚至於是工作效率提升與完善任務的必要手段(數位化與數位轉型),協助大腦高效率學習與強化思維,當然也就成為具體可量化衡量的主要方式。

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好的筆記是具有脈絡完整的內容(From Content to Context),其內容是交互聯結的,這樣的密集結構絕非階層推疊而成,而是以網絡的形式相互交叉關聯,形成交織密集的數位神經網路(Digital Nervous Network),而企業筆記就是在建構數位神經網路成為企業組織的第二大腦。
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「多數人認同的觀點是無法或很難發現洞察的,除非你用不同的維度或視角來觀察(或可稱為多元跨領域思維),就會發現問題發生的關鍵細節是什麼,而不是頭痛醫頭腳痛醫腳的癥狀解。
數位神經網路,是依據筆記的脈絡與情境編織聯結而成,其內容包括行動、分享、機制與專案等形式的筆記,密集交錯的聯結網絡,猶如牽一髮而動全身的骨牌,而視覺化的量化衡量數據(即目標狀態或設定值的Metadata)就是觸動神經的那張骨牌或是初始設定的條件改變,引發猶如骨牌效應、蝴蝶效應般的連鎖反應。
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企業知識管理(Knowledge Management,簡稱為KM),簡單說就是「如何有效保存企業的Knowhow,聰明複製(Smart Copy)成為組織的記憶,進而提高組織的智商」
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