最近看了不少书和访谈，感觉有必要输出一些观点，因此开辟了一个新的栏目"机器随想"，名字上是致敬的"编程随想"。我会在此不定时地更新一些我的一些看法和观点，这个栏目收录的观点大多都很简洁，可能是不完整的，对于我认为有趣且需要深入探讨的观点，后面可能会写文章来详细讨论。

播客是新时代的知乎

我想可能很多人都注意到了，访谈类的播客很大程度上正成为早期精英模式的知乎，这也许是我们二十多岁"迷惘的一代"为数不多的破局点之一。如果你对前沿技术或者商业信息非常关注，那么关注一些播客绝对是非常有帮助的。

AI正在消灭一些曾经辉煌无比的范式

如果你在软件方面有任何问题，也许你第一个想到的是上Stack Overflow(别告诉我是CSDN…)。但根据今年的最新数据，五月整个网站新发布的问题只有20000个，相比于2020年月平均超过30万个问题的记录骤减，究其原因是AI工具很大程度上替代了技术问题的相关需求。类似地，以前提供课程答案的网站Chegg和CourseHero想必只会更糟糕。

AI正在消灭这些曾经风靡一时的网站，等到下一个巨无霸级别的AI智能体出现，也许我们将再也看不到类似的这些网站了。

初创公司生存之路在中美的云泥之别

大家都知道，初创公司在美国会比在中国更好过，如果你没有任何connection或专业背书的话，即使你摸索出了一条新的商业模式，你也很难在中国融到资。通常情况下，中国投资前很多人会问初创企业的一件事是，“同样的产品/模式，XX大厂去做的话怎么办？“这是个令人无语的问题，所以我们很难看到一些个人开发者开发的爆款被国内大公司收购或申请授权，更多的是复制、抄袭、打压直至完全压垮初创小企业。

有人可能会辩驳，这几年中国的发明专利数屡创新高，这难道不是我们国家重视新发明新创造的表现吗？但是，也许你忽视了，这些发明专利里得到授权的有多少？有多少专利号的开头是WO而不是CN？中国，仍有很长的路要走。我认为，“不破不立”-经济下行时代，往往是最能产生突破性创新的时候。

到底如何权衡Glue Work

Glue Work，说白了就是让团队内、团队间合作更为顺畅的工作，可以是新人带教、说明文档、课程学习。很可惜的是，无论是互联网公司，还是制造类企业，这类工作往往是义务性的-换句话说，并不计入在KPI内。这也意味着这样的工作投入回报很低，同时很多时候会疏于维护，如何平衡好这类工作和技术类工作的比重，是一个很值得研究的课题。

感知机发展对我们的启示

AI的发展历史是个非常有趣的话题，回顾发展路线，我们可以明显看到符号主义和连接主义的竞争。关于深度学习的发展方面，抛开AlexNet、Transformer、GPT等，在此之前有很多值得谈论的事情-我本周看到了令人眼前一亮的几篇系列文章，从深度学习的“史前时代”——罗森布拉特的感知机讲起，穿越AI的两次寒冬，最终链接到当下的大语言模型革命，文章清晰地勾勒出“连接主义”这条技术路线的跌宕起伏与前世今生。

文章的第一部分考证了感知机的发明人罗森布拉特的简介和他发明感知机的过程。

文章的第二部分用一个感知机的模拟器描述了感知机（单层神经网络）的工作原理，明斯基对感知机的质疑以及带来的人工智能的第一次寒冬。

文章的最后讲解了第一次人工智能寒冬之后直到 GPT-3 过程中的曲折发展和人物。

作者也写了一个简单的感知机模拟器，可以尝试亲身感受一下单层神经网络的运行。

SSL到TLS的一段秘闻

HTTP的加密协议SSL，后来改名为了TLS，这篇博文介绍了为何会有此次改名。只能说，大公司明里暗里的争斗有时真的令人无语，比如网景和微软IE。