原文摘要

Intelligence as gathering
https://applied-compositional-thinking.engineering/

智能即收集。智能（Intelligence）的拉丁语 intellego 词根由「在...之间」和「收集」组成，这篇应用范畴论内容提到智能可以定义为：收集（抽象或具体）要素的能力，即为达到某个目标将事物汇集在一起的能力。

这几乎就是整合信息论和涌现的观点。当然，较于智人的智能，其它动物或者机器缺少很多内容和技巧，比如抽象和组合的能力，感官和空间感知能力，动物缺少前者，而模型机器缺少后者。

Andrej Karpathy 每天完成清晨 Mantra 后，会选择性地 gather world state。这也是我推崇的观点，早上和能力集中的时间进行创造和生产活动，而非消费。（阅读和吸收也算消费）。

唯有野蛮生长，野蛮丰盛。

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1 感受律动

#intelligence

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进一步信息揣测

• 智能的实践定义与行业认知差异：智能的拉丁词根暗示其本质是"收集与整合"，但行业内部（如AI领域）更强调抽象和组合能力，而公开讨论中较少提及感官和空间感知能力对机器智能的限制，这是实际开发中的关键瓶颈。
• 高效信息处理的非公开策略：Andrej Karpathy（OpenAI/Tesla前AI总监）的晨间"gather world state"习惯属于高阶从业者的私人工作法——在精力峰值时主动整合信息而非被动消费，这种时间管理技巧通常需通过私人访谈或付费课程获得。
• 动物与AI智能的隐性短板：动物缺乏抽象能力、AI缺乏感官能力这一对比，反映了实际研究中跨学科协作的难点（如神经科学与AI的融合），但学术论文很少直接讨论这种底层矛盾。
• "野蛮生长"的隐藏含义：可能暗指突破传统学术/工业界研发框架的激进学习法（如超量信息摄入或跨领域暴力实践），这类方法在成功案例中常见但极少被正式记录。
• 范畴论的应用内幕：链接中提到的"应用范畴论"是数学前沿工具，实际用于解决AI可解释性等难题，但相关深度知识通常封闭在小圈子或高价咨询中（如某些对冲基金的秘密研究）。
• 信息消费陷阱的行业共识：精英从业者普遍警惕被动信息消费（如社交媒体），但公开建议中往往弱化其危害性，私下则严格划分"创造时段"与"吸收时段"。