前言
乔布斯说：“创新是想法的链接。”
这意味着，真正的创新并非凭空产生，而是源于已有想法的巧妙结合与重新排列。在这个信息爆炸的时代，我们如何才能有效地收集、整理并链接这些想法呢？
本文将探讨如何利用人工智能（AI）来辅助我们产生创新想法。我们将深入分析AI在处理和组合想法方面的潜力，并展示如何通过简单的提示（prompt）来激发AI的创造力，从而为我们带来前所未有的创新思路。通过这种方式，我们不仅能够更高效地进行创新，还能在竞争激烈的市场中保持领先地位。
接下来，让我们一起探索AI如何成为我们创新过程中的得力助手，帮助我们打破思维的界限，创造出真正独特的想法。
LLM无法产出新的想法
大语言模型（LLM），是基于海量文本数据训练而成的。这些模型通过分析和学习互联网上的大量信息，掌握了语言的结构和内容。然而，尽管它们能够生成看似新颖的文本，但实际上，这些“新”想法并非真正意义上的创新。它们只是对已有信息的重新组合和表达。
它只能知道它见过的想法。
LLM的工作原理决定了它们无法产生全新的想法。这些模型通过预测下一个词或句子来生成文本，它们并不具备人类的创造力和直觉。换句话说，LLM只是在模仿和重现它们在训练数据中看到的内容，而不是创造出从未存在过的概念。
例如，当一个LLM生成一个新的商业想法时，它实际上是在现有的商业模型、市场趋势和消费者行为的基础上进行组合和调整。这些想法虽然在表面上看起来新颖，但它们的根源仍然来自于已有的知识和信息。因此，LLM无法像人类那样通过直觉、经验和情感来产生真正意义上的创新。
LLM的“创新”能力也受到其训练数据的限制。如果训练数据中没有包含某种类型的信息或知识，那么LLM就无法生成与之相关的想法。这意味着，LLM的创新能力是有限的，它们只能在已有的知识框架内进行操作。
LLM在处理和生成文本方面表现出色，但它们无法产出真正意义上的新想法。它们只是对已有信息的重新组合和表达，而不是创造出全新的概念。因此，我们不能依赖LLM来产生真正的创新，而应该将其视为一个辅助工具，帮助我们在已有知识的基础上进行更深入的思考和探索。
LLM可以混合点子，制造创新
尽管大语言模型（LLM）本身无法产生全新的想法，但它们具备强大的文本分析和推理能力，它可以帮我们在已有的想法基础上，帮我们进行想法的组合。（这不是就是创新的核心吗）
通过将我们收集到的各种想法进行链接和组合，LLM能够生成大量新颖且富有创意的点子。
点子的组合与创新
正如我们在数学中学习到的排列组合原理，两个元素可以有多种排列方式，而三个元素则有更多的排列可能性。随着元素数量的增加，排列组合的可能性呈指数级增长。例如，10个元素的排列组合方式超过300万种。这意味着，当我们拥有足够多的想法时，通过不同的组合方式，我们可以创造出无数的新点子。
这就是创新组合无限可能的数学原理：
注意：这里边的元素就是想法，组合就是创新。
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• 两个元素的排列：如果有两个元素A和B，它们的排列方式有2种：AB和BA。 -
• 三个元素的排列：如果有三个元素A、B和C，它们的排列方式有6种：ABC、ACB、BAC、BCA、CAB、CBA。 -
• 四个元素的排列：如果有四个元素A、B、C和D，它们的排列方式有24种：ABCD、ABDC、ACBD、ACDB、ADBC、ADCB、BACD、BADC、BCAD、BCDA、BDAC、BDCA、CABD、CADB、CBAD、CBDA、CDAB、CDBA、DABC、DACB、DBAC、DBCA、DCAB、DCBA。
随着元素数量的增加，排列的可能性迅速增加。对于n个元素，排列的总数为n!（n的阶乘），即n×(n-1)×(n-2)×...×1。
所以，理论上讲，创新是无限可能的。
我们要做的是：多读书，收集想法。
收集与积累想法
为了充分利用LLM的组合能力，我们需要首先积累大量的想法。这些想法可以来自多个渠道：
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1. 网络搜索：通过搜索引擎查找相关领域的现有想法和解决方案。 -
2. 书籍与文献：阅读专业书籍和学术论文，获取深入的理论和实践知识。 -
3. 行业报告：查阅行业报告和市场分析，了解当前趋势和潜在机会。 -
4. 社交媒体与论坛：参与专业社区和论坛讨论，获取来自不同视角的想法和反馈。 -
5. 个人经验：总结自己的经验和观察，形成独特的见解和想法。
总之，你要尽可能多的收集想法。多读书。多思考。
使用LLM进行点子组合
当我们积累了足够多的想法后，可以利用LLM进行点子的组合和创新。以下是一个典型的prompt示例：
1[现有想法1] + [现有想法2] + [现有想法3] + [询问AI如何结合这些想法产生新内容]
例如，我看了很多书和网页，我记录了很多笔记，我希望结合我的笔记，找到一些可以探索的课题方向，我就可以让AI帮我根据我的这些方向并且告诉我都用到了我哪些笔记，我们可以输入以下prompt：
原文：
> And the best part? You can interact with this assistant through simple text messages or even voice commands using Siri!
I personally love the convenience of just saying,
“Hey Siri, ask my AI assistant to get my emails from yesterday.”
笔记：
我们来决策是否要通过AI来做某些事情，这是需要我们决策的，而AI来帮我们整理信息。 把交互方式让它更自然一些也是一个发展方向，比如通过语音获取email信息，通过语音知道AI写代码。 因为获取email的这个决策都是人来做的。写代码的方向这个决策也是由人来做的。
原文：
> Building this AI assistant was both challenging and rewarding. It took me about an hour to set up the initial version, but I can see endless possibilities for expansion. The key is to think about the tasks that consume your time and see how you can automate them.
笔记：
提示语指导AI去做某些事情的能力其实是无限的。但是提示语工程本身是个工程，这个需要我们花很多时间去调优，但是调优后的回报是巨大的。
这是我在阅读过程中记录的笔记，包含了原文以及我的笔记内容，你的任务是根据我的笔记内容，帮我规划处研究的5个方向，并告诉我，你从那几个笔记总结出来的。（每个方向必须包含2条笔记以上）
注意： 上边的prompt 我省略了很多，其实要有上百条。
模型的输出：
通过这种方式，LLM可以帮助我们将现有的想法进行重新组合，生成一系列新颖且具有创新性的课题方向，如果我真的感兴趣，我就可以继续深挖这一主题。
总结
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1. 收集点子：通过多种途径积累各种想法，包括阅读网页、读书、记笔记等。 -
2. 让LLM组合产生创新：利用LLM的强大组合能力，将积累的想法进行重新排列和组合，生成大量新颖的创新点子。 -
3. 我们决策实施创新：从这些创新点子中选择最合适的，并将其转化为实际的创新成果，提高产生创新想法的效率，因为人在与AI协作的过程中，人是主角，所以人要有决策权。