第7章 学习丶成长与隐藏的心事（2 / 2）

上午（10:00 - 12:00）

任务：处理网店和工厂事务

目标：维持表面正常人类生活。

下午（14:00 - 16:00）

科目：计算机科学

目标：用算法思维优化「认知共振场」的使用效率。

-算法与数据结构的强化

算法是解决问题的核心工具，而数据结构则是高效存储和操作信息的关键。

为了优化「认知共振场」的使用效率，他需要掌握更加复杂的算法设计方法。

林泽从一本广受好评的教材《算法导论》开始复习基础内容，如排序算法（快速排序丶归并排序）丶图论（最短路径算法）以及动态规划等。

尽管这些知识他曾接触过，但如今重新学习时，他发现其中许多概念可以与「认知共振场」的运作机制产生联系。

为了巩固理论知识，林泽选择了一些实际问题作为练习目标。

这个过程不仅锻炼了他的编程技巧，还帮助他理解了如何在有限资源下完成任务——这一点对于控制「认知共振场」的精神消耗尤为重要。

-人工智慧与机器学习的应用

人工智慧正是模拟人类思维和决策过程的强大工具。

林泽购买了一本通俗易懂的书《机器学习实战》，从中了解监督学习丶非监督学习以及强化学习的基本原理。

他特别关注神经网络的构建方式，因为这种模型能够模拟大脑的信息处理过程，与「认知共振场」的运作机制存在相似之处。

在掌握了基础知识后，林泽就开始学习TensorFlow和PyTorch这两个主流的深度学习框架。

-资讯理论与数据压缩

资讯理论是研究信息传输丶编码和解码的学科，它为林泽提供了另一种视角去理解「认知共振场」。

每次共振都会引发大量信息涌入，而他的精神负荷正来源于对这些信息的处理能力不足。

林泽阅读了一本关于资讯理论的入门书籍《信息简史》，重点关注香农熵的概念以及信道容量的计算方法。

他试图将这些理论应用到自己的实验中，例如通过减少不必要的脑补细节来降低信息冗馀，从而减轻精神负担。

林泽设想，如果能将「认知共振场」产生的信息进行有效压缩，或许可以在不牺牲结果质量的前提下提高效率。

为此，他研究了几种常见的数据压缩算法，如哈夫曼编码和LZ77算法，并尝试将其思想融入自己的能力训练中。

傍晚（18:00 - 19:00）

科目：哲学与认知科学

目标：探索意识与现实之间的关系。

-心灵哲学

林泽计划从一本经典着作《西方哲学史》开始，重点阅读笛卡尔的「我思故我在」以及康德的「先验唯心论」。

-认知心理学

接下来，他打算转向认知心理学领域。他列出了一本《认知心理学：心智的秘密》，重点关注记忆丶注意力和决策过程的运作机制。

-现象学

最后，林泽希望接触到胡塞尔的现象学，他计划阅读《纯粹现象学通论》。

晚上（19:00 - 20:00）

科目：艺术创作

目标：保持创造力，不让脑洞生锈。

尽管看起来与超能力无关，但这是林泽之前的兴趣，而且创造力是一切实验的核心驱动力。

因此，他决定坚持每天抽出一小时练习绘画和音乐创作，以保持脑洞的活跃度。

睡前（21:00 - 22:30）

科目：总结与梦境演练

目标：复盘一天所学，并在梦境空间中实践。

晚上睡前，他会把当天学习到的知识进行复习总结，且在「认知共振场」的梦境空间中，把学习的知识都具现出来，加深印象。

从那天以后，林泽的生活再次变得更加充实。