我教怎么在微信上通过bot做知识管理的

如何在微信上做知识管理

 loverty 哈斯日志  8月26日
获取、应用信息的能力是个人能力在信息时代的一个重要体现、也是个人发展的一个重要推动力。亦如10余年前俞军一句“搜索引擎类比印刷术和造纸术,让每个人自由平等获取和消费信息的能力大幅增强,极大促进个人成长和发展的”启示,让我沉迷于信息生产、创造传播和个人消费信息的技术能力的研究上来,十数年如一日而不能自拔。

从个人视角,信息管理就是知识管理,通过有效率、有效果的触角触达自己需要的信息、有序有效率的应用自己所掌握的信息,就是个人学习成长能力强有力支撑。我认为信息管理能力就是一项学习能力,信息和能量既是促进社会和文明进化的动力,微观上也是加速每个个体进化的动力,掌握和应用信息、是一项学习活动、学习是一项知识管理活动。

前几天的跟一些好友们分享的自己的理解和方法,发在哈斯日志上再次跟哈斯的更多朋友们一起交流。

人类的知识是怎么形成的

从历史发展来看,从文字和文明的增长的近现代历史上,信息和知识产生的速度和规模大大超越之前,尤其是近百年来,市场化、全球化以及基于此经济贸易和文化交流,导致信息传播流动速度和规模发生了巨大的增长,在可以预见的接下来几十年,这个信息的增长加速度还是急剧加大,生产成本越来越低、生产参与者规模越来越大、信息消费成本继续急剧加大,在更大的信息集合里,人如何选择取舍自己需要的信息、并能让信息为自己的行动、决策发挥价值,这就是我探讨知识管理的意义。


从更早之前的生存发展经验、到今天的社会文化知识伦理法律,再到创造创新所需的知识信息提炼、mix的互相校准优化。

从社会发展来看,信息生成的规模和增长的加速度,最近几十年,尤其是信息技术发展起来的这个阶段,信息内容的产生规模急剧增大,带来了信息鉴别使用和消费成本的极大提高。

人为什么要做知识管理

遇到一个新东西,大脑会采用相似、相关方式不断查找旧有的知识体系存量信息,进而去理解他,进行特征建模,按照他的建模独特性去描述和表示,存储,从而形成对他的认知,以备使用。

而对存量信息输入的整理加工和建模能力,将极大影响你信息使用。阅粒知识计算引擎就是利用神经网络技术,去拟合人的知识发现和理解的过程,来构建个性化的知识服务能力。

在人们每天进行的大量的交流沟通活动、信息交换、阅读思过程中,都在加速信息的输入。人的大脑对输入的信息进行了抽取、提炼建立关系,并进行总结归纳和抽象,形成一个归纳总结和提炼,这个过程中,就是对信息进行了符号化进而记录她。我试着抽象一层,这个符号化的过程其实把输入抽象成了事实、经验、观点和权威信息,进而建立了各个节点和其关系。



在移动互联网上还有个明显趋势就是信息的部落化分割和信息茧房问题。在一个APP内就只能看到这个这部分内容,而其他生态的内容只能到他们的产品里消费。对用户来说,其实客观上就构建了一个封闭世界,其实我们并不知道什么信息在哪里,这种部落化分割,其实大大阻塞了信息流动和知识传播,时间长了就会形成类似茧房效应、每个人就只能坐井观天。

信息交换与创新的发生

创新是靠信息流动和信息交换发生的,一旦我们被束缚在一个局部,很难形成差异化信息的输入,则会越来越闭塞。从历史经验总结起来看,人类新的知识信息的发展都是在前人的经验基础上引入新的差异化的思路、方法,MIX产生的,并不存在魔幻式的、凭空创造出的新知识,所以,这种阻断,客观上会阻滞创新和知识信息的价值放大。




个人如何应对大量信息输入提高效率

一个困惑的问题来了,我们既需要大量的交叉性信息输入,又被过多的输入扰乱的无序、混乱甚至因为混杂着真真假假,不知如何行动和决策



对输入的信息进行有序加工、整理,并建模在自己的知识系统内,才能为你的行为决策发挥作用。那么如何建模知识输入?

信息的知识化计算语言描述

任何一个输入,我们大脑或者计算机先对信息编码转换,进而建立特定结构的索引,为业务逻辑处理的抽取、解析、理解、转换、构建关系提供基础特征支持,基于业务逻辑的插接,我们进行搜索、推理和计算处理,根据产品化场景进行价值取舍、权重映射,然后解码输出。这就是我们阅粒知识计算引擎,他会成为你个性化的智能信息助理。



阅粒知识计算引擎的编解码逻辑是耦合了我们的世界观的,即,我们认为世界客观存在在被记录的这部分中已经发生了衰减,在传播和收到信息进行消费的过程中,进一步衰减,所以我们会用平行世界的信息来做补充和校正。

目前知识管理遇到的问题及解决方法

前面讲的所有宏大思考,其实都在阐述,我们面对大量的信息输入,确定的、不确定的,低质量的高质量的、权威的不靠谱的如此等等,其中既有外在的、客观的问题,也有作为人,自身的缺陷,更有社会系统本身的冗余的问题。

如何去辨别、如何去应对,如何去有序的收敛以便于满足自己的行为决策、业务决策、生活决策的应用参考,满足个人成长的参考。


在此前,我一般的过去的解决方法通过专业工具、找专业信息源、找专业工具、找专家,跟人交流求证求解,




这些方法,在解决目前的问题上成效比很低,尤其是目前的人均每天输入的信息量来看,整理加工和调用启示还是蛮耗时间的。我们团队就基于阅粒知识计算引擎,开发了一款bot化的个人智能信息助理--搜藏小秘书,帮你来做这些信息管理、知识化加工以及信息消费调用的工作。

搜藏小秘书在前期用户参与测试的过程中,平均一个用户每天阅读的信息量在3.2万字,10篇左右。

这样一个信息量的情况下,传统的信息知识化加工的过程太过冗长、太没效率,而且输出的结果反馈也不能支持信息消费决策闭环,更不能帮助用户实现穿越时间周期的消费和调用,比如信息丢失、网页失效、资源被审查关闭等。

人快速阅读完这些信息,建立基本印象需要64分钟,而这10篇信息的处理和加工周期在阅粒知识计算引擎处理都是在秒级,应用上则随时需要随时调用,大约为个人每天节省60分钟左右。

在信息消费中,基本有两类信息内容特征,其一是资料(包含数据、数值、观点、权威信息),随时可以能被抽取来做计算参考,其二是资讯,脱离当前时空和场景消费偏好,比如娱乐打发时间,他就没有太多参考价值了。这两种信息其实消费方式和价值也不一样,前者更注重的是需要参考的时候回溯,而后者更多是在思考、价值判断以及经验积累上的作用。而后者能是此时此刻的意义的释放。


我主要通过订阅、搜索的方式获取信息、知识管理工具,我有自己的订阅机制可以帮我cover足够充分而且多样的信息源、并能够给我足够多的权威信息如输入。期待看到大家也跟我分享你们的方法。

我看到重要的信息,我通过建立一个微信群,拉个微信bot帐号进去,把这些信息都发到这个微信群,包括一些碎片化的思考,我的bot号帮我把这些信息保存起来,进而能定期review、甚至提醒我review,当我需要的时候去问她、去查询她,这个工具我其实同时在slack、telegram上过。会发现bot化信息管理机器人,面对碎片化场景的信息处理,极大节省了我的时间。

现在我们团队开发了一个搜藏小秘书,就是一个人人可用的知识管理bot,就是在解决这方面的需求和问题,你可以通过对碎片化阅读的内容进行搜藏保存,搜藏小秘书会为你知识、信息打标签帮你做阅读理解、自助整理和保存,当你需要使用这些信息,搜藏APP能为你提供了全文检索能力的搜索支持,你可以通过关键、标签和摘要任何节点线索都能快速回溯到你的信息。


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