和 light 在杭州讨论维特根斯坦后，对于他的「语言图像理论」颇感兴趣，在他看来，哲学的核心目的在于澄清概念。
因为许多生活/工作中的冲突，根本上来看，是每个人对讨论的概念都有一套自己的解释，而鲜少有人考察透彻概念到底是什么。而理解语言和事实的同构关系，除了实践之外，也需要语言本身的精确，否则会有模糊的关联。
更重要的是，我们要确保自己所说的，不要超过自己所知道的。对于不可言说的事情，我们需要保持沉默。
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任何时候，你都可以从别人话中挑出一个词，问他这个词是什么意思。
对方有很大概率会卡壳。
尽管他能熟练使用某个词，但并不代表他能解释这个词是什么。
这个词可以是某种黑话：赋能、闭环、链路；
也可以是惯用的抽象名词：品牌、心智、战略；
甚至可以是更为日常的词：吃饭、走路、睡觉。
究其根本，在搞明白某个概念是什么之前，我们就先学会了怎么使用这个概念。
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这是在讽刺吗？
借用 Sir Humphry 的经典回答：Yes, and No.
事实上，这就是我们最为普遍的学习方式——学习使用概念，然后用概念来说事，但很少去考察概念。
想一想，人类幼崽是如何学习的——
- 没有人会教他「苹果的定义是什么」，但当他多次观察到大人对着那个红红、圆圆的东西说「苹果」，他就学会了如何使用「苹果」这个概念。
- 如果你问他「跳是什么意思」，他一定没法回答；但这并不妨碍他能熟练使用「跳」这个概念，即便 3、4 岁的小朋友也不会用错。
吃饭、睡觉、好人、坏人等等概念均是如此，小朋友们：
- 并不是从定义出发学习「这个概念是什么」；
- 而是从使用场景出发学习「如何使用这个概念」。
这种看似极不靠谱的教学方法，教学结果似乎也还行，小朋友们有效地获得了常识和认知。
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当然，这并不仅是人类幼崽的学习方式，而就是人类最普遍的学习方式——更多地从使用场景出发学习使用概念，而非从定义出发考察概念。
这并不会给我们带来太多的困扰——尽管两个人都不能精确地定义「跳」，但只要他们对「跳」的用法是一样的，他们就可以继续顺畅的交流。
就像面向对象编程思想里的鸭子类型：
如果一只鸟，走路像鸭子、游泳像鸭子、叫声也像鸭子，那它就是一只鸭子。
程序员并不关心这只鸟是不是真的是鸭子，只要它在每一个场景里的表现都和鸭子一样，那么它是不是鸭子又何妨？从使用场景来考量，它就是鸭子。
我们可以熟练地聊「品牌」、「产品」、「SaaS」、「PLG」等等概念，我们熟知应该在何等场景用何等姿势使用这些概念，于是能够似是而非地思考和讨论。
尽管并不真正理解概念，也无法准确给概念的定义，仅仅依靠学会使用概念，就足以应对大多数场景，足以应对日常的工作与生活。
这就形成了分野：
- 普通人使用概念；
- 哲学家考察概念。
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再说到以 GPT 为代表的大语言模型。
有一类观点是：鄙夷 GPT 并不真正理解知识，它只是基于大样本的概率学习，再进行概率判断的演算。
然而，如果人类实际上也只是在使用概念、而不考察概念，和 GPT 不也是一样？
或者说，人类学习和使用概念的方式，难道不是恰好佐证了 GPT 技术路线的有效性（以及局限性）？
以及，就如前文所讲的鸭子类型，GPT 是否真正理解知识、是否真正具备智能并不重要，重要的是：GPT 表现出了能够理解知识和具备智能。
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担心被 GPT 替代，是眼下时髦的一种焦虑。
对抗这种焦虑，获得不可替代性，超越 GPT 的关键，或许就在于——概念考察，真正理解你在使用的概念。
然后，进行一些真正的思考。
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上一段的链接是我去年写的对“概念考察”的直白阐述，推荐阅读。此处再从文中摘录几句。
- 我们总是用概念来说事情，却很少对概念有所说。
- 先问是什么，再问是不是。
- 若不能界定清楚概念，花再多时间探索问题，也得不到任何有效结论。徒劳而无功。
- 每一次将模糊的概念界定得更精确，我们对客观事物和客观规律的认识，就会更加深入。
- 概念考察是任何有效思考的基石。
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对于不可言说之物，我们必须保持沉默。
——维特根斯坦
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