人的能力是从简单到复杂，是抽象的能力，然而AI是从复杂到复杂

与AI相比，人的能力是从简单到复杂，是抽象的能力，然而AI是从复杂到复杂。

在互联网领域，技术不断接近瓶颈，就会有不断地商业模式被开发出来。商业的本质是一买一卖，等价交换，货币的诞生代替了一般等价物。如今又有了免费的商业模式，通过免费的模式换取客户的流量，通过贩卖这些聚集的流量赚取利润。物理学习的过程就像打麻将与下棋，不断观察场上的现象，然后提炼出较一般的获胜规律。当发现新规则的时候不能确认自己过去的规则是错的，就得继续观察测试验证。

当我们学会系统化思考后，还是要去一些老的领域借鉴一些系统框架，抽象的东西可以复用，然后当做新世界探索的规则。科学探索是一种近似，把很远的系统通过一些基础的理论链接起来。而这些底层的框架是可以复用的。

所以高中物理学习的过程可以被翻译为：

当我们想要学习一个复杂的系统问题时，首先要学会这个系统点最小子系统，当我们掌握了最小子系统后，在最小子系统增加一个条件，产生一个新系统学习和理解新系统。重复这一个过程，且保证增加条件后的系统还是可以理解的，我们就可以逐渐理解更多更复杂的系统。

四、如何应用物理思维

我们对世界的理解是系统化的，不会被任何一个单一维度所制约。

1、埃隆马斯克–提炼出系统框架或最小子系统

当你思考的时候，你应该（像物理学做研究那样）先持续地蒸发你所遇到的问题，直到沉淀出问题最根本的原理，而不是通过类比推理去猜测。物理学真的能推演出很多类似量子力学那样违反直觉的新事物。

SpaceX 的例子。虽然材料科学与控制技术已经得到了迅速的发展，但是航天却没有显著地进步。曾经的多级不可回收火箭是一个临时解决方案，需要迎来一些改变了。马斯克通过一系列的推理和计算确认了SpaceX的可能性，便做了起来。为什么我们没有这样计算过，因为我们被卡死在过去的经验上。而没有仔细的推理，过去的火箭在什么条件下设计的，现在这个条件改变了吗？我们所有人的视线都被过去火箭的思维束缚了，用户调研永远问不出创新的东西在新场景中，过去的经验是没有作用的。