计算机无疑是当今世界最强大的工具。从出现到普及，短短几十年的时间里，它早已成为从各个角度、各个方面驱动我们的生活甚至整个社会的底层基础设施。你在生活中所使用的一切，都有计算机的参与…… 所有的商品或者服务，其生产销售过程背后几乎全都有它的影子。也就是说，计算机是当今所有企业的必需品，没它就压根转不动。
11.1. 很多人不会用计算机#
对普通人来说，计算机肯定也是个好东西…… 因为计算机几乎是当今人人都可以拥有的最便宜且最普及的智能工具，并且，也是几乎无所不在的生活必需品、工作必需品。
最起码，它很灵活。不过，人们对它的使用方式更为灵活。在生活中、学校里、职场上，我们可以看到人们使用计算机的方法创意无穷。
过去，台式计算机都有光盘驱动器 —— 真的有人会把光盘驱动器打开，而后把伸出来的光盘托架当作放置咖啡杯的地方…… 真的很有创意。
又比如，用笔记本压泡面桶盖 —— 后来的 Kindle、iPad、超大屏手机等等，反正每一代人都能找到类似设备如此使用。再比如，用台式机散热孔取暖，用鼠标垫当作餐垫，或者用键盘最上排的某一个键的缝隙固定一些细小物品，诸如发卡或者回形针之类……
这些还只是 “硬件的创意用法” 或者 “硬件诡计”，到了软件，那就更加多了，也许疯狂，也许隐蔽，但，真的是奇奇怪怪，甚至可以很恰当地用 “诡计多端” 去形容。
包括但绝不限于：使用字处理软件的时候，连续敲击多次空格键去对齐文字；连续敲击多次回车键换行到下一页；插入图片之后用空格键使其居中；使用电子表格的时候，在表格中手动计算总和而不是使用公式，反复使用复制粘贴而不是拖拽去设置使用同一个公式的多个单元格；使用 浏览器的时候，不停地打开新标签页从不关闭；尝试使用浏览器打开各种本地文件；点击广告链接的时候以为是内容的一部分；对于操作系统，把所有文件都放在桌面上；把文件名当作版本管理器；只会用右键复制粘贴从来不知道任何快捷键……
再比如说，你也肯定无数次见过类似的计算机桌面：
过去的二三十多年时间，并非学校或者家长们不重视 “计算机基础素养教育”（Computer Literacy Education）—— 其实也很重视，但，收效甚微，几近为零。
计算机发展速度太快了，远远超出了 “恨不得两百年不变” 的学校教育的适应能力。上个世纪 90 年代末期，中国大陆几乎所有城市里的大中小学都专门斥资建设了 “计算机教室”…… 可是，仅仅几年下来，设备就全落后了 —— 长期持续且又频繁地更换设备，对学校来说，显然并不现实。
学校 “恨不得两百年不变”，学校里的老师哪怕原本并非如此也挺不过几年就被拖得步履蹒跚，难以跟上时代。并且，教授 “计算机基础教育” 的老师，在学校里的地位相当低下 —— 毕竟，那不是升学考试的内容，家长们都懒得认识他们…… 几乎无一例外，没多久他们的实际工作内容占比最高的是对那些越来越陈旧的计算机进行维护和维修。
在这方面，其实全球都一样。过往几十年，全球各个国家多多少少都经历了 “高速发展”。原本，职场也很重视员工教育，但，突然之间，来不及了，顾不上了，大家都很着急，大家都很焦虑，在经济高速发展的大环境里，员工教育被放到了可有可无的位置。至于员工的 “计算机基础素养”？那被假定是 “毕业之前必然已经学会了的东西” —— 可事实上呢？
大环境实际上也很差。计算机成了 “必需品” 之后，出现了很多 “流氓厂商”，有暗中制造并传播病毒 “杀毒软件”，也有全方位劫持浏览器的，利用网络下载或者盗版软件捆绑安装其它流氓软件的…… 不一而足。在这样差的环境里，不会用计算机的人，当然会变得更不会用 —— 因为他们的时间精力以及计算资源都被盗走了很大一部分……
随着时间的推移，令人沮丧的是，问题并没有任何缓解。千禧一代使用计算机的方式更有创意，更为诡异。比如，他们中的绝大多数，只有大拇指最灵活，并且总是习惯性地想要用手指滑动屏幕去翻页；再比如，几乎所有人都认为关闭计算机的方法和手机一样，并且也的确一直如此操作：“长按关机键”。
甚至，他们干脆抵触使用计算机 —— 是啊，用不明白的东西谁愿意用呢？有日本媒体曾在 2019 年做过一项调查，数据显示，20 岁左右的年轻人当中，拥有智能手机的比例高达 83.3%，而同年龄段中，拥有台式计算机的比例仅为 17.1%…… 到了 2022 年，根据 PEW Research Center 的调查，几乎所有的青少年都已经拥有智能手机，普及率已经从 2014-2015 的 73% 上升到了 95%。但与此同时，拥有台式计算机的青少年比例变得更低了，他们使用计算机的频次也变得极低。
11.2. 不用计算机的损失#
然而，计算机是 —— 或者说原本是、应该是 —— 对普通人来说最重要的工具。而计算机操作知识和技能，从来都是在信息时代或智能时代里和英语或逻辑一样必须掌握的 “基础技能”，绝对不是 “中间件技能”。
理由很多很多，但最重要的其实只有一句话：
是否善用计算机决定了你的效率 —— 无论哪方面，无论是学习、工作，还是生活。
虽然理由如此简单、明确、且充分，但，对绝大多数普通人来说，它绝对是家里被浪费最严重的工具。如果你的计算机用途绝大部分集中在：
- 办公软件的基本使用（字处理、电子邮件、简单的表格操作）
- 浏览网页和社交媒体
- 游戏和娱乐（观看视频、听音乐）
那么，你和地球上 90 % 以上的人群差不多，一直以来顶多是到的只不过是计算机差不多 10% 不到的功能和潜力。也就是说，如果你花了 10,000 买了台电脑，最终，你浪费了至少 9,000 块…… 但，由于这个工具影响的是你的效率，方方面面的效率，无论是学习、工作还是生活，所以，长期来看，你的损失虽然无法估计，但也正因为无法估计所以只能被描述为 “极大”。
统计表明，计算机基础素养的差异，会造成薪资收入的严重差异。比如，一个数据分析师如果能够熟练掌握稍微高级一点数据处理技术（如数据透视表、VBA 宏、Python 等），其薪资水平可能会比普通员工高出 30%-50%。
如果一个人的时薪平均为 100 元，而每天因为低效使用计算机浪费 1 小时（何止啊！），那么一年的损失就高达 $100 \times 365 = 36,500 元$，于是，在总计长达 40 年的生涯中，仅仅这种损失就是 1,460,500 元…… 如果因为无法充分利用计算机技能而损失了一个更高职位，假设年薪高出 50,000 元，那么在其后比如 20 年的职业生涯中，这部分损失也能高达 1,000,000 元。
这还没有考虑因为计算机技能不足而导致的创新能力缺乏、职业停滞或因学习新工具和技术延迟带来的间接损失。因此，保守估计，一个人在一生中因低效使用计算机而损失的经济价值可能在几百万到几千万元之间 —— 这还仅仅是从以 “时薪 100 元” 为基础开始计算的结果。
根据麦肯锡全球研究院的一项研究，到 2030 年，技术和自动化的发展将导致全球数亿个岗位变迁，需要新的数字技能。如果一个人在这一过程中未能提升自身的计算机技能，将错过相应的高薪工作机会，收入潜力也会受到严重限制。
平日里，我很不理解那些整天带着孩子乱卷的家长，最重要的事情从来都不考虑，对乱七八糟其实不重要的却考虑得积极周全。计算机基础素养这么重要，却很少在市场上看到有这类培训机构火爆的 —— 因为家长们觉得没必要，仅因为升学考试里不包括这个技能的考核……
“计算机基础素养” 教育虽然很重要，但长期不成功甚至效果几近为零的根本原因，其实是人们普遍 “拒绝学习” 造成的。连学习都抵触甚至拒绝，更不用提 “长期持续学习” 了 —— 可偏偏，“计算机基础素养” 就是这么个东西，必须长期持续学习，原因也很简单，它是个发展东西，它不仅发展很快，还永远在发展……
事实上，生活中所有重大的浪费，无论是个体还是企业甚至社会，根源都一样，都可以归结到 “不学习”。之所以那么普遍，根源只不过是因为另外一个普遍的事实：绝大多数人都是 “程序执行者”，“被动生产者”，而不是 “主动生产者”，也不是 “创造者”，所以，他们就算是 “学”，也永远停留在 “应付检查” 的阶段。学习意愿低，甚至连学习意愿都没有，又谈何 “长期持续学习” 呢？
“计算机基础素养”，是所有人都应该掌握的，其实也是所有人都能掌握的 “基础技能”。对于所有基础技能，我们一贯的要求就是，“必须系统”，“必须狂练”。
甚至，最好一直学一直练，直至把它变成一种 “终端技能” —— 因为计算机和 “人工智能” 一样，是个 “通用工具”，哪儿哪儿都用得到，哪儿哪儿用着都好。
11.3. 被垄断使用的计算机#
有必要在这里提起一个很多人也许并没意识到或者一直在忽视的重要趋势。先看现象：
地球上的专业计算机（服务器）数量早已经远远超过个人计算机数量，并且这个差异一直在以复利指数的方式增长……
也就是说，计算机这个超级工具，正在越来越多地被专业的使用，当然也应该如此…… 再换个角度看，也就是说，整个趋势正在发生：
计算机这个超级工具正在以越来越快的速度、越来越大的程度，被垄断。
也许你还觉得其实没什么问题，是不是？实际上问题大了 —— 普通人正在以惊人的速度失去使用这个超级工具的能力和机会。姑且先不说 “智能手机” 是不是什么 “分神神器”，让我们仅从 “最好的工具正在被逐步垄断” 这个角度望过去，你就会发现 “智能手机” 以及其中的所有软件，其实都只不过是 “终端”，全都是 “别人让你怎么用你就只能怎么用的东西”。
历史上，若是什么东西被垄断的话，比如生产资料的垄断，教育资源的垄断，一定会招致大面积的反抗或者斗争，最起码是大面积的批判或者讨论。可是，这一次竟然截然不同。这一次的垄断，甚至可以用 “润物细无声” 去形容，好像完全没有人意识到有人或组织在悄悄积攒相对优势，也好像没有人意识到自己的权利和机会被剥夺，大多数人表现出来的情绪竟然是 “心甘情愿” 或者 “关我屁事” 甚至 “欢天喜地”……
也不是没有人担忧过。只不过，担忧的角度和出发点略有不同。前两年媒体大幅报道的 “外卖骑手或出租司机困在算法之中” 的现象，本质上来看，其实不就是 “计算机这个超级工具被垄断使用” 的结果之一吗？2023 年 4 月的最后一周，纽约时报登过这样一幅漫画：
这幅漫画的配语是：
"To think this all began with letting autocomplete finish our sentences."
“回头想，这都是从我们让它们帮我们补全句子开始的……”
其实，如果我们抛开一切情绪因素去理性思考的话，事实很清楚：
这些机器人背后，其实也是人，只不过是另外一批人，一小部分把计算机这个超级工具当作终端技能（不仅仅是基础技能）使用的人，他们跟随着趋势，在很多人压根不在意的情况下，成为了垄断者的一部分……
不过，同样需要注意的是另外一个事实 —— 这次的 “垄断” 有个很重要的特点，也是它没有引发大规模批判或者反抗的根本原因：
它其实并不是强制的，除非你自己心甘情愿地拱手相让。
这次 “垄断” 的神奇之处在于，绝大多数人，并且还是越来越多的绝大多数，真的就那么心甘情愿地拱手相让了！你呢？你要拱手相让吗？你希望你的孩子拱手相让吗？反正，我是不敢，真的不敢。
11.4. 平权生产工具#
人们习惯里享受科技的发展，从不关心科技带来的解放。
曾几何时，有些绝对重要的工具，常常是被禁止使用的。比如，在冷兵器时代，刀枪剑戟，不是谁都可以拥有的；甲胄，平民百姓也不可以私藏；在骑士时代，牛马谁都可以养，驴谁都可以骑，但，马不行，马可不是谁都可以骑的。文艺复兴时代，火器平民无权持有……
古代，对工具的垄断，主要靠权力。随着时间的推移，对工具的垄断，主要靠资本。比如，船这个东西，自古就有，但，从16～18 世纪开始，大型船只不再是平民可以负担得起的东西。到了工业革命时代，蒸汽机当然是人类发展过程中最重要转折点上的最重要工具，但，已经没有任何平民可以自主拥有了吧？到了现代，很多强大且重要的工具，比如，大型计算机服务器集群，量子计算机之类，都不是平民可以拥有的工具。
使用 iPhone 的时候，我常慨叹，并将其称为 “平权商品”。这么重要那么有效的工具，人人都可以拥有，人人都有权使用 —— 跟有钱有权有势一毛钱关系都没有。你再有钱你再有权，用的也跟大家一样。一共就那么几种配置，你想要再大的存储？抱歉，没有。你想要再大的屏幕？抱歉，没有。你想加上一个镶钻的手机壳？随你便 —— 但肯定没啥实际用处，因为那么做并不提升该商品的性能……
iPhone 并不是第一个如此普遍使用的 “平权工具”。在此之前很久，计算机就是一个人类史上罕见的 “平权工具”。并且，从一开始它就是 “智能” 工具 —— 它也具备递归属性，人们不仅可以用计算机写程序，或递归程序，人们还可以用计算机设计计算机。
天下一切的 “生产” 都有三个要素：
- 生产资料
- 生产工具
- 生产方式
文字是 “平权生产资料”，计算机是 “平权生产工具”…… 至于 “生产方式” 么，从一开始就是平权的，因为 “思想” 和 “思考” 压根就不受任何权力和资本的束缚，甚至可以不受任何外界因素干扰。所以说，放弃 “平权生产资料” 和 “平权生产工具”，就等于放弃 “平权生产”，甚至 “平权创造”。
11.5. 通用工具方法论#
是时候对 “通用工具方法论” 系统地整理一下 —— 从第一章开始，我们就在陆陆续续反复补充我们的 “工具方法论”（Principles of Using Tools）…… 又因为我们这一章讨论的 “计算机” 也是超级工具，所以 “工具方法论” 当然也适用于它。
只不过，这一次，我们要加上一个 “限定” —— “通用” —— 因为这些都是无论使用什么工具都一样的原则和观念。
1. 安全第一
在使用任何工具之前，首先要确保自身和他人的安全。了解工具可能存在的风险，采取必要的防护措施。遵守安全操作规程，防止意外事故的发生。
2. 阅读
仔细阅读工具的使用说明书、操作手册或相关文档。通过阅读，了解工具的基本功能、操作步骤、注意事项，以及可能的故障排除方法，为正确使用奠定基础。
3. 理解工具的用途和功能
- 使用场景：明确工具适用于哪些环境或任务。了解在什么情况下使用该工具能够达到最佳效果，避免因选择不当而影响工作效率。
- 使用边界：认识工具的限制，避免在超出其设计范围的情况下使用。了解哪些操作可能对工具造成损坏，或者带来安全隐患。
4. 掌握工具的正确用法
- 用好的客观评判标准：设定评估工具使用效果的客观指标，如准确性、效率、稳定性等。通过这些标准，判断自己是否已经熟练掌握了工具的使用。
- 用好的最佳实践原则：
- 快速上手：通过简明的教程或入门指南，迅速了解工具的基本功能，开始实际操作。
- 系统训练：注意学习的系统性，深入学习工具的高级功能和操作技巧，提高专业水平。
- 效率至上：
- 个性化定制：根据个人或工作的特殊需求，对工具进行设置和定制，提高使用效率和舒适度。
- 扩展功能：利用插件、模块或其他扩展手段，增强工具的功能性，满足更复杂的需求。
- 与时俱进：
- 关注技术更新：定期关注工具的更新日志或发布信息，了解新功能和改进之处。
- 了解行业趋势：关注行业动态，学习新兴技术和方法，保持竞争力。
- 记录并分享：
- 收集不同用法：记录自己或他人在使用工具时发现的各种技巧和窍门，丰富知识库。
- 教是最好的学习方法：通过向他人讲解和培训，加深自己对工具的理解，促进共同进步。
5. 维护
- 妥善保管：在不使用工具时，按照要求进行存放，防止损坏、丢失或受环境影响。保持工具的清洁和良好状态。
- 定期检查：定期对工具进行检查和保养，发现潜在问题并及时处理，确保工具的长期可靠性和安全性。
6. 遵守道德与法律
在使用工具的过程中，严格遵守相关法律法规和道德规范。尊重知识产权，不进行盗版或非法传播。避免将工具用于不道德或违法的活动，维护职业操守和社会责任感。
其实，又只不过是一个列表（List）—— 天下所有有用的东西，只要用自然语言表述，落实到文字上，最终都可以用列表罗列……
全面整理之后，篇幅很短，结构简单。然而，正如你在过往的章节里体会到的那样，如此简单且基础的内容，竟然被那么高比例的人在那么长的时间里彻底忽视，乃至于长期吃亏且不知道为什么吃亏…… 令人瞠目结舌。震惊。
然而，以上并非全部…… 我故意的。
如果你肯于独立思考，肯于主动行动，那我就会建议你，拿出一个笔记本，继续补充这个列表 —— 事实上，还有很多重要的细节，各种必要的观念，散落在这整本书的各个角落，值得你整理。并且，我向你保证，在你自己补充的过程中，一定会有很多新的想法，新的思路，是我完全没有讲过的……
另外，父母们在阅读这本书的时候，也可以整理 “父母方法论” —— 对自家孩子来说，父母就是他们的 “工具”，不是吗？每一章里，其实都有很多父母可以 “挖” 出来的重点。因为，所有的内容首先就是写给我自己和我老婆看的 —— 我们也是父母。
11.6. 继续定制工具#
哪怕是在写这本书讲这个课的过程中，我还是在不断 “定制工具” —— 这就是 “初级”（快速上手）、“中极”（系统训练）、“高级”（个性化定制）中的 “高级” 阶段该干的事情么。
在使用 ChatGPT 的过程中，我遇到过两次 “事故”。第一次是没有遵循 “最佳实践原则”，竟然把 API Key 写进 ipynb 脚本直接存到 Github 上（原本应该写入 .env 文件，并在 .gitignore 文件里指定忽略 .env）—— 导致 API Key 泄露，进一步导致我的账号被封，再进一步，我之前创建的所有 GPTs 都变成了 “不可访问状态”…… 第二次事故是，我不小心点击了 “Delete all chats” 按钮，并且还脑抽，竟然还接着点击了确认，导致一年多的聊天记录全部遗失 —— 幸亏邮箱里还有部分备份（然而，目前 ChatGPT 还没有导入聊天记录的功能）……
于是，我在 Edge 浏览器里安装了一个 Stylish 插件，为 chatgpt.com 这个网址加上了一小段自定义 CSS 代码：
button[data-testid="delete-all-chats-button"] {
display: none !important;
}
从此之后，那个 “Delete all” 按钮干脆就不会出现了。
另外，经过一段时间的使用，我发现我也许应该关掉设置里的 “Memory” 开关…… “ChatGPT 越来越了解我” 这个 “特性”，对于 “坚决不放弃思考” 的我来说，其实并不适用，任由它不断顺应我的结果是，在不知不觉之间，“我自己长期的思路会限制它的自由发挥”，反过来，更可能 “造成我自己被自己的禁锢”……
“善待自己的工具”，也是在 “善待自己”，一切的工具，在使用者反复优化它和它的用法的过程中，都在默默地 “反向塑造” 使用者 —— 并且，这还是个长期持续的过程。
我们为了 “造” 而 “学”，一切都从 “造” 出发，一切都围绕着 “造”。而后，我们之所以发明或者使用工具，本质上就是想要用工具替代那些 “中间件技能”，或者用工具完成那些 “枯燥且单调却又不可或缺的任务”。于是，到最后你会有深刻体会的，所谓的 “学”，其中的很大一部分，其实只不过就是 “学习如何用好一个恰当的工具”…… 于是，“通用工具方法论”，在哪儿都用得上，在哪儿都需要且可以补充。它和语言逻辑一样，任何一个创造者、生产者、学习者的 “最基础技能”。
11.7. 最好的计算机老师#
虽然刚才我们看到了计算机专业使用的垄断趋势，但，这种垄断本质上从来都不是强制的。在第九章里，我们提到文字是一种绝对不被垄断，人人都可以获得，取之不尽用之不竭的生产资料；重要程度与之相似的，计算机也是这种事实上人人都买得起，事实上人人都可以拥有，事实上人人都可以学的超级工具。与此同时，只要你不愿意，它也是别人因此无法彻底垄断，也因此无法从你身上剥夺的权利。
正如人工智能是最好的英语老师一样，人工智能也是最好的计算机老师 —— 没有哪一个人类可以在这两个岗位上与人工智能比拼。
早在 Google 于 1998 年成立之前，网络就已经展现出了一个显著的特征：最广泛、最全面的信息往往是关于计算机的基础知识。这是因为，最早上网的那批人，要么已经掌握了计算机的基础知识，要么就是正在努力掌握这些知识的人。这些早期用户是最有动机和能力分享他们的知识的人，正因如此，互联网上积累了大量关于计算机、编程、网络技术等基础知识的内容。
Google 成立 10 年后，2008 年，StackOverflow 成立。在随后的多年时间里，人们在那里积累了无数的计算机知识问答，从基础到高级。同一年，Github 成立。在随后的多年时间里，人们在那里积累了无数的开源项目和各个领域的需求实现代码，以及无穷无尽的问题、答案和讨论。
到了人工智能时代，在此之前二三十年里积累的网络内容，成为 “喂给” 大语言模型，对人工智能进行预训练的材料…… 于是，人工智能懂得最多懂得最全面的，当然也是计算机相关知识，尤其是那些基础知识。
在 ChatGPT 之前，普通用户遇到的任何计算机基础知识相关的问题，其实都可以从 Google 开始找到答案 —— 需要的就是 “一点阅读能力” 和 “一点耐心”。任何 “出错信息”，只要扔进 Google，它肯定能找到答案，不仅是因为它很厉害，更是因为肯定 “已经有别人遇到过跟你一样的问题”，与此同时，“一定也有人回答了这个问题”。
ChatGPT 出现之后，变成了 “只需要一点阅读能力”。ChatGPT “知道” 那些问题和答案，并且竟然可以把它们整合到一起，以最接近人类易理解的方式阐述出来 —— 就好像是一架从 “问题” 到 “答案” 的直达航班，期间根本不用转机；并且根本不用候机，随到随飞，你想去哪儿它就带你去哪儿。
11.8. 再谈 “阅读理解”#
其实，“计算机基础素养” 的起点，跟计算机半毛钱关系都没有，是一个人们普遍以为自己已经掌握但实际上千疮百孔的能力：“阅读理解能力”。
每一次，在电脑上遇到问题，软件也好，终端（Terminal）也罢，都会给出（事实上很详尽）的 “出错信息”（Error messages）。很多人一看到那一长串文字，大脑中的 “阅读开关” 一下子就关掉了，只剩下一个疑问：“怎么回事？！” 然后就慌、就傻，或者就干脆放弃。
半数以上的情况下，只要肯定下神来从头到尾翻阅一下出错信息，就能解决问题 —— 程序员们已经很努力地想要让用户明白怎么回事了。就算有看不懂的地方，顺着关键字再去搜索一下就行 —— 需要只不过是 “一点阅读能力” 和 “一点耐心”，即，一点点 “再搜一次”、“再看一篇” 的耐心。
然而，“阅读的耐心”，恰恰是绝大多数人从小就没养成的习惯。甚至，在学校多年的折磨之后，不仅抵触阅读，甚至拒绝阅读。于是，很多工具在他们手里，从第一步就变成了废物…… 因为 “通用工具方法论” 中，只有 “安全第一” 排在 “阅读文档” 之前，所以，对于 “阅读能力差” 的人，或者 “拒绝阅读” 的人来说，无论什么工具，事实上都是废物。
在整部书里，我自己都不记得提醒过多少次了：
只要…… 你就已经拼掉了 99% 的人。
再次根据这个模版造句：
任何工具拿到手，你只要肯第一时间认真阅读文档，你就已经拼掉了 99% 的人。
计算机及其软件的 “出错信息” 99% 都是英文。在过去，对很多人来说，英文的确是实实在在的拦路虎…… 可这个拦路虎已经被 ChatGPT 彻底消灭了。你把任何出错信息扔给它，无论是不是英文，它都能带着你从问题直飞到答案，如果它给你的是英文答复，没问题，你只要再要求它一次，“把以上回复翻译成中文”，或者任何文字，它就让你再直飞一次。
这就搞笑了。那么重要的 “计算机基础素养”，过去靠一点点的 “阅读能力” 和 “耐心”；现在呢，只需要 “阅读能力”…… 那让我们再进一步审视，究竟为什么，人们竟然普遍阅读能力差呢？明明已经上了那么多年的学，读了那么多年的书，考了那么多年的试，别的差还可以理解，阅读理解能力怎么可能差呢？根源是什么？
“阅读理解能力差” 根源是 “缺乏耐心”。总想快一点，总想图省事儿，总想直接获得结果。他们的脑子里和嘴里最经常出现的一句话，不分性别年龄国籍，终其一生都一样：“我不想听/看/知道那么多，你就告诉我…… 怎么弄吧！” 甚至，这句话都可以当作一个判断依据，只要有人这么说话 —— 偶尔一次可能还不算 —— 然而，一旦他经常这么说话，那就说明此人缺乏耐心，于是必然缺乏阅读理解能力，再进一步，几乎必然不学无术。
所以，到最后，一切的根源在于 “耐心”。你得有耐心。并且，你还得有足够的耐心，因为阅读也好、学习也罢，不是一次性的动作，它们都是递归方法，都必然反复迭代，每一次都得有耐心，并且每一次都可能需要更大的耐心。
退一步来说，无论对谁，或者无论对什么，可以少一点耐心或者干脆没有耐心其实并无所谓，但，对文字必须有耐心，不能有半点不耐烦，因为对文字不耐心是最吃亏的 —— 不需要我再进一步论证了吧？
另外一个重要的提醒是，尽量只使用 “阅读理解”。“视频教程” 永远是最后迫不得已的手段。相信我，必须通过视频才能学会的东西很少很少。当然，喜欢视频的人远比喜欢文字的人多，可问题是，你不是已经从各个角度明白了文字的重要性吗？到最后，视频和音频，更多是娱乐手段。
11.9. 走出迷宫#
任何稍微复杂一点的知识，都是在脑子里构建网络的过程。书写文字和阅读文字的难度也来自于此，斯蒂芬·阿瑟·平克（Steven Arthur Pinker）说：
“写作之难，在于将网状的思想，通过树状的语法，用线性的文字展开……”
在我看来，同样的道理：
“阅读之难，在于将线性的文字，通过树状的语法，构建思想的网络……”
学习并掌握复杂的知识，就好像是走入并遍历节点数量很多的网络。每个知识点，相当于是网络里的一个节点。显然，节点数量越多，我们的工作量越大。节点之间还有关联，所以工作量更大。
根据 “图论”（Graph Theory），网络由 “节点”（nodes）和 “边”（edges）构成。所谓的 “边” 就相当于是 “两个节点之间的连线”。
对于一个 “有向完全图”（Directed Complete Graph，即，网络里的所有节点都两两相连）来说，$n$ 个节点总计有 $ E = \frac{n(n-1)}{2}$ 条边。于是，1 个节点没有边；2 个节点 1 条边；3 个节点 3 条边；4 个节点 6 条边…… 就好像是一个迷宫一样，对探索者来说，要遍历网络中的所有节点，且遍历网络中的每一条边，可想而知工作量有多大？
问题在于，计算机相关知识，是一个 “节点不断增加的网络” —— 于是，工作量进一步增加。又，这个网络的节点数量不仅在不断增加，增加的速度还越来越快 —— 于是，工作量又进一步增加。
然而，客观来讲，工作量虽然大，且越来越大，难度并不大，并且难度实际上并不太增加…… 因为阅读并不难 —— 没耐心的人另算，因为工作量的不断增加，需要的是无穷的耐心。
当然，知识点越多的网络，通常价值就越高。这也是梅特卡夫定律的说法，它同样也是基于 “图论” 的公式扩展而来的认知 —— 所谓的 “扩展” 只不过是同一个问题四处问 —— “这个道理还可以用在什么地方？”：
网络的价值与网络中的节点数量的平方成正比。
至于 “走出迷宫” 的诀窍，其实，无它，耐心读完，必要的时候，反复阅读…… 仅此而已。
11.10. 从哪儿开始#
在此之前，我们已经解释过 “图形界面设计语言” 作为基础对普通用户的重要性。以下，我要尝试给你一个循序渐进的关键字列表。
于是，我去问 ChatGPT：
我正在罗列一个普通用户从头开始变成计算机专家的关键字列表：
- 图形界面（GUI）设计语言 - 操作系统/软件设置 - 操作系统/软件扩展 - 文件系统/文件类型 - 命令行界面（CLI） - 文本编辑器 - 编程语言 - 远程计算机操作 - 数据科学 - 产品设计/部署/运营继续补充。以结构化的方式，做一个循序渐进的关键字列表。
我为这个提示词选择了当前最贵的模型，GPT-o1 preview（2024/10/12）。它给我同时生成了两个列表，供我参考。
https://chatgpt.com/share/670b1639-4738-8009-9fe5-b550102f5ffc
[!Important] 注意 注意：目前，分享 ChatGPT 聊天记录的时候，别人只能看到最终你决定保留的那个版本。
第一个版本，它 “想” 了 19 秒，以下是它的 “思路”：
Advancing the learning path
I'm organizing a list of keywords to guide a user from beginner to expert in computer science, covering GUI design, operating systems, programming, data science, and more, to ensure a comprehensive understanding and progression.
Classic layout enlightenment
OK, let's explore each section, starting from GUI Design Languages to Product Design/Deployment/Operations, adding key areas for progression from beginner to expert.
Crafting a structured approach
I'm thinking through a step-by-step guide, starting from basics and progressing to more advanced concepts. This approach ensures a clear path for understanding.
Navigating tech topics
I’m figuring out which tech topics to explore, like computer hardware, software dev, databases, and AI. Each topic could offer valuable insights and practical applications.
Organizing and refining
I’m gathering and structuring keywords in a clear, step-by-step order. This ensures a logical progression, making it easy to follow and understand.
方法规划
我正在创造一个关键字列表，帮助普通用户逐步成为计算机专家，从基础硬件知识到人工智能与机器学习，涵盖广泛的主题领域。
Crafting a structured list
I'm thinking through how to provide a step-by-step list in Chinese, especially given the initial list's perceived lack of structure.
划分学习路径
将普通用户逐步引导到计算机专家的关键字列表从基础计算机操作开始，逐步深入到命令行操作、文本编辑器、编程入门、数据结构与算法等方面，最后涵盖专业领域如网络安全、虚拟化和区块链技术。
第二个版本，它 “想” 了 18 秒，以下是它的 “思路”：
发展技能
学生们正在通过增加关键字，把他们的知识库结构化，以帮助普通用户逐步成为计算机专家。这是多步骤的过程。
Breaking down keywords
Mapping out a structured keyword list to guide progression from beginner to expert, incorporating existing topics and additional ones for clarity and thoroughness.
Piecing together a learning path
Starting with basic GUI and OS settings, then moving to CLI, text editors, and network communication, culminating in product design and deployment.
Organizing topics
I’m grouping computer science and software engineering topics into a structured, step-by-step progression for easier understanding and learning.
编排知识结构
我正在整合不同技术领域，涵盖从基本计算机使用到数据科学、机器学习、云计算、安全、系统设计等多个层次，旨在提供全面且系统化的知识体系。
Creating structured keyword lists
I’m piecing together a comprehensive, structured keyword list that spans from basic to advanced topics, including the user's initial topics, in a clear, progressive manner.
构建计算机技能
我正在整理一个渐进式的计算机技能列表，从基本操作系统设置到高级编程和网络安全，结构清晰，逐步进阶。
我选择第二个版本作为基础，并对照着两个版本的内容，修改之后（主要是删），得到以下关键字列表 —— 最终只保留了 10 个一级分类：
1. 基础计算机使用
- 图形用户界面（GUI）
- 操作系统基本设置
- 文件系统与文件类型，及其基本操作
- 软件安装与管理
2. 命令行基础
- 命令行界面（CLI）基本命令操作
- 环境变量
- 脚本编写基础
3. 文本编辑器
- 简单文本编辑器（如 Notepad，TextEdit）
- 高级文本编辑器（如 Visual Studio Code，Sublime Text）
- 命令行编辑器（如 Vim，Emacs）
- 编辑器插件与扩展
4. 编程基础
- 编程语言入门（如 Python，JavaScript）
- 变量与数据类型
- 运算符与表达式
- 控制结构（条件语句，循环）
- 函数与模块
- 面向对象编程概念
5. 远程计算机操作
- SSH 远程登录
- 远程桌面协议（RDP）
- 远程文件传输（FTP，SFTP，HTTP）
- 云服务器管理
6. 版本控制系统
- Git 基本操作（克隆，提交，分支，合并）
- GitHub/GitLab使用
- 协同开发流程
- 代码评审
7. 数据库
- 关系型数据库（SQL，MySQL，PostgreSQL）
- 非关系型数据库（NoSQL，MongoDB，Redis）
- 数据库设计范式
- 数据库优化
8. Web开发
- 前端技术（HTML，CSS，JavaScript）
- 前端框架（React，Vue，Angular）
- 后端开发（Node.js，Django，Flask）
- API设计与开发（RESTful，GraphQL）
- 全栈开发
9. 移动应用开发
- iOS开发（Swift）
- Android开发（Kotlin，Java）
- 跨平台开发（Flutter，React Native）
10. 产品设计与项目管理
- 产品需求分析
- 用户体验（UX）设计
- 敏捷开发方法论（Scrum，Kanban）
- 项目管理工具（Jira，Trello）
从这个列表你可以看出，说绝大多数人只使用了 “计算机的 10% 不到的功能和潜力” 是有道理的 —— 在这个经过大幅删减的列表中，绝大多数人在过往的那么多年里，连第一条里各个子项都没弄清楚。
当然，这个列表从头到尾完成，你就成了彻头彻尾的 “计算机工具使用专家”…… 事实上，只要完成前 4 个一级列表，已经是妥妥的 “高级用户” 了。过往的这么多年里，我大约全面且系统地行进至到第 6 个一级列表；对随后的 4 个一级列表项目，大多 “一知半解”，并不系统…… 计算机这个工具的独特之处在于，它其实也是 “锻炼” 与 “增强” 你的大脑的工具 —— 颇有些神器。有了人工智能之后，我决定继续前行，彻底完成这个列表（以及更多的东西）。
有了这些关键字之后，你要怎么做，应该怎么做，你可能早就知道了。比如，使用以下模版与 Learning Anything 对话：
I want to learn [....]
本质上，走完全程，靠的只不过是 “阅读理解能力”，当然，主要是 “英文阅读理解能力”…… 然而，现在与过去不同，由于人工智能的存在，“英文” 不再可能是任何人的拦路虎 —— 除非你自己主动放弃。