## 845｜周日荐书：听刘雪峰全新解读《通用人工智能》，再分享一个删掉的精彩观点

你好，我是快刀青衣。欢迎收听快刀广播站，每天带你看AI。

今天是周日，想给你推荐一本得到“名家讲书”栏目刚上线的听书：刘雪峰老师解读刘嘉老师所著的《通用人工智能》。

咱们同学对这本书应该有印象，因为2025年我也推荐过，当时觉得它是那年AI领域最值得读的几本书之一。所以这次刘雪峰老师出了解读，我第一时间就去听了。

当然我去听的原因还有一个，就是刘雪峰老师同样是我非常喜欢的老师。他是北京航空航天大学计算机学院副教授，曾经连续入选斯坦福大学评选的“全球前2%顶尖科学家”榜单，写过一系列非常通俗易懂的科普书。光我们广播站就推荐过两三本，比如《心中有数》《生活不是掷骰子》等。所以这本听书，从解读人到被解读的书，正好都是我的菜。

听完之后，我觉得有必要专门写一篇广播站来推荐一下。

原因是这样的：这本听书里，大约只有两成篇幅是在讲原书的框架和核心观点。因为《通用人工智能》这本书是2025年年中出版的，其实里面有些内容，放到今天看，已经带着一点“过去时”的味道了。毕竟没有人能预料到AI的发展简直是一日千里。

而这篇解读的大量篇幅，是刘雪峰老师作为一名人工智能领域的前沿研究者，结合此时此刻AI的发展现状，自己写进去的新内容。说白了，这不是一篇“书的搬运”，而是刘雪峰老师借着这本书，把他现在对AI的最新理解和判断，一次性说清楚了。

9000字的稿子，有7000字几乎都是他重写的，我听完大受震撼，还在微信里跟刘老师说，其实就这篇解读，他再扩充一下，完全可以作为一本新书了。

另外，我要推荐这期听书，还有一个很重要的原因。这个原因，我后面会告诉你。

那么，刘老师在里面到底说了什么？我来帮你拆一下重点。

刘雪峰老师花了很大篇幅，梳理了一件很少有人从这个角度讲过的事：在人工智能的发展历史上，那些和AI打交道的工程师，他们的工作到底经历了哪几次根本性的转变。

这个视角很有意思。因为你从这个演变里，能看到一条非常清晰的线索：AI每升级一次，都会消灭一批旧工作，同时制造出一批新工作。而人类在这个过程中，始终在做同一件事——解决AI带来的新瓶颈。

说实话，以前我看这个变化，以为不过是程序员的代码从“人写”变成了“AI写”，这个理解很模糊。但听完刘老师对这几个阶段的划分，我的感觉完全不一样了。

刘老师把这个演变分成了五个阶段。

第一阶段是：特征工程时代（1980-2011）。

这个阶段，工程师的核心工作是“教机器看什么”。那时候的AI模型，没办法自己判断什么信息重要、什么信息不重要。比如你要让它识别一张图片里有没有苹果，就得告诉它：应该看颜色、看形状、看大小。

这个“告诉机器该看什么特征”的工作，就叫特征工程。当时整个行业有一句话：“Features matter more than algorithms”，也就是说，特征比算法更重要。

这个工作本身是有门槛的，需要工程师和领域专家深度合作，手工打磨每一个特征。但问题是，随着任务越来越复杂，人工设计特征的天花板越来越明显。

于是大家开始想：能不能让模型自己学会提取特征？

第二阶段是：神经网络时代（2012-2020）。

2012年，杰弗里·辛顿的两个学生，用两块英伟达显卡，训练了一个叫AlexNet的神经网络，参加了当年的ImageNet图像识别大赛。结果，AlexNet的top-5错误率比第二名低了大约11个百分点，而第二名用的就是传统的手工特征工程方法。

这个结果震惊了整个行业。AlexNet证明了一件事：只要有足够的数据和算力，神经网络可以自动学到比人工设计更好的特征。特征工程时代，就此被改写了。

但神经网络带来了新的麻烦。它有大量的“超参数”：网络有多深，学习率多大，每次训练多少样本……这些参数的组合空间极其庞大，对最终效果影响很深。

于是工程师们的工作变了：过去是“教机器看什么”，现在变成了没日没夜地调参数。这个过程，被业内人士形象地称为“炼丹”。

第三阶段是：基础模型与提示工程时代（2020-2023）。

2020年，OpenAI发布GPT-3，大模型时代正式开启。大模型已经经过预训练，能力很强，你不需要再从头训练它、调它的参数。工程师的工作重心又变了：现在的问题不是怎么训练模型，而是怎么“用好”它。

人们发现，给模型的提示词写得越精准、越清晰，模型的输出就越好。于是，“提示词工程”横空出世。2023年初，“提示词工程师”一度成为热门职业，网上到处是高薪招聘的帖子。

但这个职业的寿命非常短暂。模型越来越聪明，你不需要再写“请扮演一个专家”或者“请一步一步思考”，它自己就知道应该怎么做了。而且随着模型能处理的上下文越来越长，从最初的1千token到后来的数万、十几万甚至更长，能让你直接把整个文档塞进去，精心雕琢一句提示词的重要性，也开始下降。

不过，新问题又来了：上下文并不是越长越好。研究者发现，当你塞进的信息超过上下文窗口的10%，模型就开始“健忘”——这叫“上下文腐化”问题。

于是，怎么在大量信息里让模型找到关键点，变成了新的课题。这也就催生了“上下文工程”这个方向。

第四阶段是：Agent工程时代（2023-2025）。

大模型有一个根本性的局限：它本质上只是在生成内容，没办法真正采取行动。你让它“发一封邮件”，它能写出邮件内容，但它按不了发送键。而且它的知识有截止日期，你问它实时发生的事情，如果它没有外部信息，只能靠已有知识甚至“幻觉”来编答案。

Agent技术解决的，就是这个问题。Agent可以调用外部工具和API，让大模型有了一只能够伸进真实世界的“手”。更重要的是，Agent不是给你一个答案就停了，它会进行多轮的“推理→行动→观察结果→再推理”循环，能处理更复杂的任务。

这个阶段，工程师的工作又变了：他们不再只是写提示词，而是要设计Agent的决策骨架：它怎么把大目标拆成子任务，能调用哪些工具，什么该记住，什么该遗忘。

也就是说，人类开始从“跟机器说话”，转向“给机器安排工作流程”。

第五阶段是：Harness工程时代（2026年至今）。

Agent能自主行动了，但新问题也随之而来：它可能跑偏。搜索API超时了怎么办？任务执行到一半发现走错路了怎么办？某个错误在后续会话里反复出现，又该怎么解决？

人们意识到，给了Agent主动性还不够，还需要一套系统来“驾驭”它。

2026年2月，HashiCorp联合创始人米切尔·桥本（Mitchell Hashimoto）在博客里正式提出了“Harness Engineering”这个词。英文里，Harness就是“马具”的意思。AI就像一匹马，力气很大、跑得很快，但如果没有缰绳，它就会往任何方向跑。Harness工程，就是给AI套上这套缰绳。

而具体做法，是建立一套清晰、可演进的“规则手册”，在每次调用模型之前注入进去，规定目标、边界、角色和能力范围。Agent每犯一次错，对应的规则文件就更新一次，让同类错误不再反复发生。

看完这五个阶段，你会发现一件很有意思的事：每一次AI的升级，表面上是技术的进步，但本质上，都是在把人类的工作往更高的地方推一层。刘雪峰老师把这个规律总结成了两个模式。

第一个模式是，创新与瓶颈的循环。

前面提到，AI每次升级，都会消灭一批旧工作，同时制造出新的瓶颈，而人类的工作就是去解决这个新瓶颈。特征工程解决了“机器不知道看什么”的问题，结果引出了调参数的难题；神经网络和大模型解决了调参的问题，结果又引出了提示词设计的难题；Agent让模型不再只停留在生成答案，而是可以调用工具、获取外部信息，结果又引出了系统失控的难题……

这就像汽车替代马车的历史。马车夫的职业确实消失了，但围绕汽车出现了修车、造车、修路、加油站、交通管理一大批新职业，要解决新问题。

第二个模式是，人类任务的向上迁移。

每升级一个阶段，工程师的工作就往更宏观的方向移动一层：从“教机器看什么细节”，到“调整模型参数”，到“设计提示词”，到“搭建Agent的决策框架”，再到“制定整个系统的运作规则”。

说白了，人不再只负责“把事情做完”，而是越来越多地负责“定义什么是对的，什么是好的，什么是值得做的”。

刘雪峰老师打了一个很贴切的比方：把AI当成公司的一名员工，人类则是有技术背景的领导。员工能力弱的时候，领导要亲自下场帮他干活；员工能力越来越强，领导就不再插手细节，而是给他更好的信息、更好的环境，并帮助他解决融入整个系统时遇到的各种问题。

这两个模式合在一起，指向同一个结论：纯粹的执行型技能正在被贬值，系统思维和决策能力正在升值。

刘嘉老师在他的书里提到了AGI时代最重要的五项能力：研究、统计、逻辑、心理、修辞。刘雪峰老师对此是认同的，还补了一条：在大模型的加持下，我们学习的速度可以远远快于正规的课堂教育。

这句话不是说学校不重要，而是说，当知识获取成本急剧下降，学校在信息和知识上的稀缺性价值，会被重新定义。

说完了上线稿里的内容，我还想多说一件事。因为在听这本听书之前，我从脱不花那里拿到了刘雪峰老师听书稿的初稿。

我特意把初稿和本周的上线稿比对了一下，发现可能是出于篇幅考虑，刘老师删掉了一大段内容。但我觉得，这段内容里有整篇稿子最让我醍醐灌顶的地方，所以今天也分享给你。

这里面提到一个概念叫：最小知识集。

刘雪峰老师在讲完“人类任务向上迁移”之后，提出了一个问题：既然AI时代需要“全局驾驭能力”，那我们到底该怎么学？

他的回答和你可能想的不一样。很多人的直觉是这样的，包括我之前也不例外：既然AI时代学东西更快了，那就先用AI带着跑，边做边学，找一个项目直接上手，不懂的就让AI帮你补。这也是“干中学”这个词那么出圈的原因。

但刘雪峰老师说，这条路走不通。原因很简单：如果你对一个领域完全没有基础，哪怕AI再厉害，你也无法判断它给你的答案是对的还是错的，不知道问题出在哪里，也不知道该往哪个方向改。你只是一个“提示词输入人”，站在整个学习循环的外面。

但他同时也说，AI时代之前那套“先把所有基础都学扎实，再上手做事”的路径，同样行不通。因为那条路太慢了，一个工程师往往需要5到10年，才能真正积累出全局视野。

那怎么办？刘雪峰老师提出了一个新的学习框架：最小知识集的深刻理解，加上其他知识的边界性掌握。

所谓最小知识集，就是一个领域里最核心、最常用、最能支撑你继续学习的那组概念。两个关键词：核心，常用。

以程序员为例，函数、循环、数据结构、模块化，这些是最小知识集。你必须真正理解它们，因为它们是你继续学习和解决问题的基础。而递归这个知识点，虽然在计算机科学里很强大，但反直觉、难理解，而且大多数场景下可以用更简单的方法替代，所以它就不在初学阶段的最小知识集。

对于这个最小知识集，你需要理解得足够深——不是背定义，而是真正明白它的设计思想和背后逻辑。刘雪峰老师给了一个检验标准：你能不能用大白话，把这个概念讲给一个完全不懂这个领域的人听，让他觉得有意思，还能举出自己的例子？能做到这一步，才算真正理解了。

而最小知识集之外的那些知识点，你不需要精通，但需要知道它们的存在：知道它们大概能解决什么问题，知道在什么情况下该用，这就够了。这叫“边界性掌握”。

有时候，对一个概念“听说过，但不了解”，就已经比“完全不知道”强得多。因为工作中碰到某个难题时，你脑子里隐约想起好像有个方法能解决，去查一下，就够了。

有了这个基础之后，再配合一个“颇有难度的真实任务”——不管是做一个完整的项目，还是写一篇认真的论文，然后把它做到极致，在反复解决真实问题的过程中，全局驾驭能力就这样被逼出来了。

为了帮你更好理解“最小知识集”，我拿开车来和你打个比方。油门、刹车、方向盘、后视镜和当地交规，这是开车的最小知识集。作为司机，你必须真正理解它们，甚至要形成肌肉记忆。会了这几个，你就可以上路开车了。

但发动机的燃油喷射原理、变速箱的齿轮比，你不需要精通。你只需要知道“车出了这类问题”，应该去找修车师傅就够了。你“知道有这回事”，比“完全不知道”强得多——至少你不会把发动机故障灯亮了当成没事。

刘雪峰老师还用了深度优先搜索和广度优先搜索来做比喻。传统的学习方式是广度优先：先把一层的所有基础都学完，再往下走，一层一层推进。这条路逻辑上没问题，但太慢。要走到真正有价值的深度，往往需要很多年。

AI时代更好的方式，是深度优先：选一个方向，借助AI快速往下钻，钻到能拿到真实反馈的深度，在解决真实问题的过程中锻炼能力。

但这里有一个前提：你得先有那个最小知识集，才能开始深度优先。否则，AI给你的答案，你根本看不懂，也判断不了对不对。

我觉得这个框架，对大学教育改革应该很有启发。因为传统课程设置，往往还是按学科分门别类、从浅到深地讲授知识点。大一学的和大三学的，很多时候只是难度上的不同。

如果引进“最小知识集”的概念，其实意味着我们也许可以在大一上学期就把一门学科的最小知识集先学完了。剩下的时间，是靠一个个真实项目，在真正做的过程中，在AI的帮助下去学习新的内容。这可能比单纯把知识点一层一层往后排，更适合今天这个时代。

我觉得这个框架，对很多还在想“AI时代我该学什么”的人来说，是一个很实在的答案。它既不是叫你什么都学，也不是叫你什么都不学、全靠AI。而是要你先搞清楚：你所在领域的最小知识集是什么。把它理解透，然后找一件真正有难度的事去做，做到极致。

我觉得，这部分内容能给咱们同学在AI时代学习东西带来不少启发。甚至，你可以直接把“最小知识集”这个概念扔给自己的AI助手，问它：我感兴趣的这个领域，最小知识集是什么？哪怕是自己特别熟悉的领域，用这个角度重新审视一遍，也会获得不少新的新知收获。

所以，AI时代的学习，不是把自己变成一本更厚的百科全书，而是先搭出一个足够结实的骨架。最小知识集，就是这副骨架。有了它，AI才不是把你带偏的导游，而是能帮你加速的发动机。

如果你有时间，欢迎去听一听刘雪峰老师的这本听书。我把地址也放在文稿末尾了。此外，刘雪峰老师还解读过自己的两本书，也推荐你可以听一下。

好，今天广播就到这里。如果你觉得有帮助，欢迎分享转发给你的朋友。明天咱们接着聊AI。

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