这两天不管是在我的视频评论下方，还是在 X（Twitter）上，都有人提出了一个问题「AI 时代还是否需要个人知识库」，我觉得在回答这个问题之前，我们首先要回答两个问题，什么是「知识」？，而什么又是「个人知识库」？

知识

首先我们来聊一聊，「知识」的概念。

在牛津高阶字典中对知识的解释是：

the information, understanding and skills that you gain through education or experience

我们从教育和经验中获得的信息，理解和技能。

《汉典》中对知识的解释

人们在实践中获得的认识和经验。

这里我们可以看到，知识通常被理解为个体通过学习、经验、交流等方式获得的信息和技能的集合。它不仅仅包括事实和数据，还包括对这些信息的理解、分析和应用能力。知识可以分为显性知识和隐性知识。显性知识是可以被清晰表达、记录和传输的信息，例如书本上的内容、文档中的数据等。而隐性知识则是难以形式化的，比如个人经验、直觉以及技能。

很显然，说到这里，我们肯定是需要「知识」的，并且这个知识不仅包括了我们从教育中获取的信息和技能，也包括我们从经验中获取到的隐形知识。

在进入下一个话题之前，我还想聊一聊，知识是如何产生的？从古至今，已经有非常多的哲学家思考过这一个问题了。

古希腊亚里士多德认为，知识源自人类对周围世界的观察和感官体验。柏拉图认为存在三种类型的知识，被证实的（justified），被相信的 （believed）以及真的。笛卡儿等理性主义者认为，可靠的知识源自理性思维，而非感官经验，认为「直观」和「演绎」是获取知识最可靠的方法。而经验主义者的[[洛克]] 在《人类理解论》中批评了「天赋观念」的理论，并提出了人类所有的知识都是源自后天经验。康德则试图调解理性主义和经验主义，他认为知识既不单纯源于经验，也不仅由理性构成，他认为知识由先天的形式（概念和范畴）和后天的质料（感觉表象）构成。

如果无法理解哲学家们纯理论的观点的话，我们不放再来看看近代以来，人类通过不断的科学实验进一步拓展了知识的边界。

知识形成的过程是一个动态的长期过程

  • 观察现象
  • 提出假设
  • 验证假设
  • 形成理论
  • 应用实践

很久以前看到过这样一句名言，「想象力比知识重要」，那是因为如果要产生新的知识，假设想象的重要程度远远高于其他。

在结束关于「知识」的探讨之前，最后想再聊一下「波普尔」，在《通过知识获得解放》一书中，波普尔认为我们的知识都是建立在暂时性和尝试性解决办法之上，这就是他著名的 [[可证伪理论]]。

个人知识库

接下来我们再聊一聊个人知识库，在了解到知识库之前，我很长一段时间都只有笔记库，并且还散落在各个地方，曾经用过一段时间 OneNote，用过一段时间 EverNote，还用过一段时间 WizNote，笔记和笔记之间相互不关联，每一个笔记都有一个或多个内容。但是前两年我获知 Zettelkasten 之后，就逐渐将我的所有笔记放到了 Obsidian 中，并建立了一个笔记间相互链接的个人笔记库。

Zettelkasten 中我认为对我最重要的一点启发就是，每一张卡片都只有一个主题，并且需要用我自己的话重新对这个概念进行编写。洛克认为语言是观念的标记，是人们用来交流思想的载体，但是语言却也容易产生歧义，所以对于每一个写入我笔记的内容，我都会使用我自己的语言进行重塑。

那再回到我们的主题，「AI 时代我们还是否需要个人知识库」，我的回答是「当然」，这个问题对我而言就等同于，AI 时代我们是否还需要教育和书籍一样，我之前做的几期视频里面已经完全证明了目前的 AI 在完成高考语文数学物理化学题目上没有任何困难了，更甚至一些 LLM 已经在认知水平上达到了博士后，更不用说在数学，编程等等需要依靠逻辑思维的地方，那我们难道就可以不再学习基础学科吗？

另外一点，就是个人知识库的重点，我认为是个人，知识库在哪里都有，Wikipedia 容纳了人类多少年的百科知识，互联网上哪里都可以找到专业领域的知识库，更不用说还有非常庞大的论文，文献，语料库等等。但是个人知识库，它是一个个人经验，认识的积累，它可能对于其他人来说没有那么重要，尤其是对于哪些跨行业的其他人来说，但是当我们去维护一个属于自己的知识网络的时候，我认为是一个 1+1 > 2 的积累。AI 尽管可以快速给我们分析讲解某一个概念，但问题在于我们不能全盘接受 AI 的回复，AI 的回答可能会是错误的，也可能是引用了互联网上错误的认知。而如果有一份个人知识库，我们每一次学习工作累积下来的知识，都可以快速地被我们找到并且记忆，一旦当我们认识到我们知识库中的知识「过期」时，我们也可以借助 AI 以及专业的书籍来给我们纠正。而当我们想要去快速复习某一些概念时，个人知识库也可以快速给我们一个复习清单，节省我们和 AI 对话，从无数多信息中过滤出有效信息的过程。

在 AI 技术日益发展的今天，诸多的 AI 助手和搜索引擎都能快速提供大量信息，但这些信息绝大多数情况下都是碎片的，描述也是非个人化的，[[费曼学习法]] 说到，「学会」一个重要的特点就是能教给别人，而对于我来说，我没有那么多需要教的人，那我就把我所有的想法，经验记录在我的笔记里面，并且我认为构建个人知识库的过程本身就是一个学习和内化的过程，在组织信息的过程中，我们也可以更进一步的思考，分类，总结对于知识的理解。