知识

在传统社会中，知识是私有的、特权的、封闭的，掌握知识是少数人的权力象征；

以上三个层次的顿悟——对某个领域知识的顿悟、对人生意义的顿悟以及对跨学科的方法论层面的顿悟——不论发生在哪一个层面，都并非仅仅是心理视角的虚拟式描绘。

该工作从智能体（Agent）视角重新审视了检索增强生成（RAG）范式，提出将RAG解释为多个具有不同且互补角色的智能体之间的协作知识过程。

由此导致，知识过剩的局面。

一种路径是让模型学习一个可自身查询的知识边界函数：给定输入，模型不仅检索参数化记忆，也同时查询外部知识库、搜索引擎或结构化知识图谱。

它并非工程实现上的瑕疵，而是一个深层的认识论问题：一个缺乏“无知之知”的认知主体，如何可能划定自身的知识边界，并在此基础上做出可信的断言？

知识边界的本体论模糊

四、走向可信的知识输出：谦逊的认识论姿态

如何确认自己的未知边界，从而在此基础上作出可信的知识输出，是当前AI发展与AI训练中应当重视的认识论问题。

确认未知边界，最终是为了让知识的输出变得可信。

这意味着，“做学术”并不仅仅止于知识的生产，它还包括知识被看见、被验证，以及在交流中被进一步推进的过程。

然而，联合国《波兹南学术自由宣言》[1]以及《布达佩斯开放获取倡议》[2]等提醒我们，学术自由不仅是研究本身的自由，也包括“自由交流和发表研究成果”的权利，以及免费、不受限制地获取知识的自由。

它并非要取代传统出版，而是为知识的自由流通提供了一条相对通畅的道路，确保思想不会因为单一通道的拥挤而停滞。

要认识到课堂已经不是培养学生的唯一舞台，课程体系和课程大纲内容也只是总的要求，虽然不能强制性要求学生必须喜欢所学专业，但要求学生既然已经入学并选定专业，就要掌握专业所需最基本的知识脉络，哪怕未来不从事所学专业（可能性也很大），也能潜移默化地熟悉掌握系统性知识脉络的方法。

八、未来的论文：可对话的知识结构

未来的学术贡献可能不再是一篇“文章”，而是一个可对话的知识结构：维度化的数据矩阵、记录了作者关键判断的口述或对话、可复现的代码和数据，文字只是这个知识包裹的可选外壳之一。

从智能体视角重新诠释RAG范式，将知识密集型智能体分为知识获取（路由、查询重写、自适应检索）和知识利用（知识精炼、知识组织与保留、响应生成）两大类角色，提供了统一的分析框架。

论文将知识密集型智能体分为两类角色：知识获取（如路由、查询重写）和知识利用（如知识精炼、响应生成）。

知识利用方面包括知识精炼（重排序、摘要等）和知识组织与保留（知识表示、知识保留机制）。

所以，我主张，无论什么专业、从事什么工作的人，在学校的时候，都需要修化学的课程，多学习一点化学的知识，最好再动手做一点化学的实验，即使是练习性的实验，也是很好的。

相反，如果一点化学知识都不懂，真的很难成为现代社会中的合格公民。

尽管LLM能够完成对于人类问题的一问一答，但是他的智力全部来自于全球人类知识的聚合与集成，本质上仍然属于读书千卷，但终究纸上谈兵，可以基于人类知识的聚合，进行最优化的回答，自圆其说。

但NLP属于完全的数字世界虚拟世界的产物，它产生于人类创造的对于物理世界的知识（文本、语言、视频等）的映射，也就是二手的经过人类加工的知识映射。

”当前，医学科普博主也是公众在社交媒体获得健康知识的重要渠道。

开展健康科普是提升全民健康素养水平的重要途径，健康知识的传播容不得半点虚假。

郑雪倩提醒，网络科普只是获取健康知识的辅助渠道，不能作为诊断的依据。

对科普工作者的表彰不仅是对其深耕科普、勇于创新的充分肯定，更彰显了中心坚守健康科普使命、普及脑心同治知识、守护群众健康的初心与决心，为降低疾病负担、提升群众健康素养注入持久动力。

我曾读过他用力学知识来解释“野渡无人舟自横”现象的文章，非常欣赏。

当然，这种大跨度交叉科学研究本身就具有大的挑战，不仅需要科学激情，更需要相关交叉学科的基础知识。

我觉得，本书虽然是有关结构的科普文章合集，但涵盖面很广，不妨视为有关结构知识的小百科全书。

第一层顿悟，是对某一个知识领域产生了触类旁通的感觉。

健康知识科普是主播们相对集中的领域。

相比之下，一些科学、严谨、有据可依的健康知识反而被淹没。

更让人生疑的是，有些直播间摆放了各类商品，主播看似讲解健康知识，实则是以话术引导观众认为其产品具有某种功效。

柳鹏也表示，健康科普具有重要的社会价值——能够帮助公众建立正确的健康观念，辨别真伪信息，在专业医学与大众需求之间搭建桥梁，用通俗易懂的方式向公众讲解健康知识。

从健康知识普及到合理膳食，从全民健身到控烟限酒，从心理健康促进到癌症早筛早治，每一项都聚焦当前和今后一段时期影响人民健康的重大疾病和突出问题。

对每个个体而言，强化“每个人是自己健康第一责任人”的理念，对健康知识的获取不能“临阵磨枪”，而要“常备常用”、嵌入日常生活。

现在社会生活中许多反科学的流言，基本上都与人们缺乏化学知识有关。

但是，很遗憾的是，绝大多数学校不注重化学知识的学习，更不重视化学实验。

原因是中考、高考、考研都只考察能不能做题，并不是真正重视化学知识、化学思想、化学技能。

在如今这个以流量为王的时代，很多人为了更多的流量，编造出许多令人惊悚的消息、视频，而有关危害健康的消息、视频是最能够引得人们注意到，而这一类消息、视频基本上都与化学有关，缺乏化学的知识，没有化学的思想，就容易引起烦恼。

懂得一点化学知识，才能够在如今海量的信息中，辨别真假，一方面不易上当受骗，另一方面也不容易引起不必要的烦恼。

认识这个变化中的大千世界，就需要有一点化学的知识、化学的思想。

高中就学习更多一些化学的知识，应当做更多的实验。

（1）物种发现叙事：原住民知识的彻底失语

拨开繁花绿叶的表象，一段交织着殖民扩张、资源掠夺与原住民知识遮蔽的隐秘历史，正等待着被完整讲述。

我们相信，OA在应对当前和未来的全球性挑战中发挥着重要作用，因为它确保经过同行评审的知识能够触达广泛的受众。

多数标本仅标注采集人与采集地点，完全忽略原住民世代传承的植物药用、食用、民俗应用等核心知识。

研究发现，植物园幕后科研圈层已认知殖民历史弊端并开展整改，但面向公众的标牌解说、导览宣讲仍延续欧洲中心主义叙事，原住民传统植物知识被持续边缘化。

技术上，需要区分两种不确定性：偶然不确定性来自数据本身的噪音，认识论不确定性来自模型知识的欠缺。

也正因为如此，顿悟常常伴随着一种深刻的自我反省：它不仅让人看到知识本身，也让人看到自己先前理解中的盲区。

它不仅扩充了你对知识的理解深度和广度，也优化了你消化和理解知识的方式，还能让你从此以后对这一类问题拥有更敏锐的直觉。

植物园的现代叙事已经改变：它不再是植物学的后花园，而是一个融合科学知识、人文叙事、社会创新与生态实践的“未来活体实验室”，它必须学会像一个创业者那样去管理、去运营、去链接城市的文化脉络与居民情感需求。

在科学知识社会学（SSK）的视野里，科学知识是建构的，由此揭示了在知识生产过程中各种社会因素与语境在知识建构过程中的作用与介入方式，从而消解了传统意义上的科学客观性的神话，这方面的代表性著作有法国科学社会学家布鲁诺·拉图尔与英国社会学家史蒂夫·伍尔加在1979年出版的《实验室生活》，以及奥地利的女科学社会学家卡林·诺尔-塞蒂纳（KarinKnorrCetina，1944-）在1981年出版的《制造知识：建构主义与科学的与境性》，就是关于知识社会建构的经典作品。

这一直是科学知识社会学领域里悬而未决的问题，毕竟质疑科学英雄会被认为是一种冒犯，而且一旦质疑错了后果很严重。

沿着这个语境看，批判性思维不是某种单一技巧，而是学生面对知识、信息和真实问题时形成有依据判断的重要能力。

一旦内心有了火苗，学生自然会主动去探索，知识目标和能力目标便水到渠成。

这叫“知识目标→能力目标→情感价值目标”三段式。

尝试构建以药学核心知识为节点的知识图谱，将药物的结构性质、制备工艺、质量控制、药理活性、生产制造与临床药学等关联知识有机串联，帮助学生从整体上把握知识体系，便于知识的理解和迁移。

*情境理解：知识的理解和应用深深嵌入特定的历史、文化和社会背景中。

但今天，大语言模型、知识检索增强生成、实时翻译与计算分析工具等，已经让绝大多数事实性、程序性、甚至部分策略性知识可以在毫秒级内被精准调用。

过去，学习之所以需要反复训练、死记硬背、机械刷题，是因为知识的检索、调用与初步应用对人类而言存在较高的认知成本。

与此同时，自己过去在这个领域中所存在的不足和盲点，也会变得格外清楚；

然而，现有研究大多侧重于优化单一组件（检索或生成），忽视了将LLM视为自主智能体的角度——即能够主动获取知识并策略性地利用知识的智能体（Agent）视角。

如果大学课堂依然停留在知识搬运的层面，把宝贵的线下时间用来重复线上就能听的东西，那学生花时间花钱来教室，到底图什么？

只有完成这双重蜕变，课堂才能从“AI能代劳的知识搬运”中破局，找回自己不可替代的价值。

传统应试教育模式下，学生对知识点的掌握多停留在理论的理解与记忆层面，缺乏真实场景的应用载体，导致知识掌握与实践能力提升出现脱节，难以满足行业对高素质药学人才的需求。

但从我的个人经验来看，自媒体的知识往往是录好就很难做与时俱进的更新，而我对课程内容的打磨每年都会引入新的思考和体会，这是课堂教学的优势。

这不仅是知识层面的把关，也是智力层面的把关，更是价值观层面的把关。

从乐观的角度来看，AI带来的阵痛应该会大大小于工业革命所曾造成的冲击，这不仅是因为人类社会已经积累了丰富的社会治理经验、较为系统的福利和社会保障体系等相关经验教训，更在于AI正在且即将以远大于工业革命的速度推动技术进步、生产力水平提高和财富生产规模的扩大，从而可为转型期的社会巨变提供坚实的物质财富基础，同时，AI的进步应还能大幅提升社会的整体认知水平、和谐程度与社会治理水平。

大会明确提出"‌科学技术是生产力‌"以及"‌知识分子是工人阶级的一部分‌"的重要论断，纠正了长期以来对知识和人才的错误认识。

因此要“有效利用”大学学习机会，努力将图书馆（包括实体图书馆和数字图书馆）、实验室、社团组织甚至多学科教师群体等教学设施资源“为我所用”，了解掌握自己感兴趣和对社会有用的知识内容，以便快速融入社会而尽可能在各自岗位“出人头地”，并继续让乡亲邻居对你“羡慕嫉妒恨”，告慰父母家人。

教材的数字化建设实现了实验教学重点内容、数字教学资源、学习工具和数字资源支撑平台等的有机融合，充分体现了“两度一性”，即知识内容的契合度、教学应用的有效度以及教学内容与学习过程的拓展性。

与此同时，不同地区与机构在获取发表资源方面的能力差异，也在一定程度上影响了知识传播的广度与均衡性。

在学术产出持续增长、传播机制发生深刻变化的当下，从知识生产走向知识传播的路径是否顺畅，成为一个值得审视的问题。

而开启了人工智能时代的今天，知识的价值将越来越在于“调用”、“整合”及“拓展”。

过去，知识的价值在于“拥有”；

需要强调的是，从宏观视野来看，AI不仅没有让知识变得“不重要”，反而是让知识的地位和价值更加凸显了——只是知识的价值内涵发生了根本性转移。

体验式学习并非要抛弃知识，恰恰相反，它是对知识价值的真正回归。

五、结语：知识的新生与人的解放体验式学习并非要抛弃知识，恰恰相反，它是对知识价值的真正回归。

AI的知识关联能力可以极大促进这种整合：当学生研究一个社区健康议题时，AI可以主动关联相关的公共卫生数据、行为心理学理论、传播学策略甚至当地的民意调查。