第240章 课 从“解题”到“出题”：AI时代的人才革命（2/5）
线性思维是一条路走到黑，思维树是同时探索多条路径，就像我们做题时会列多种解法再筛选。
但这不是“解决问题”的方法吗？
怎么和“定义问题”挂钩？
和蔼教授： 关键在于，姚顺雨先重新定义了“AI该如何思考”这个根本问题。
传统研究默认“AI要按线性逻辑解题”，这是在“解决已有问题”；而姚顺雨质疑“为什么AI不能像人一样多路径思考”，这就是“定义新问题”。
恩格斯说过，全部哲学的基本问题是思维和存在的关系问题 。
在这里，“思维”就是AI的思考方式，“存在”就是现实世界的复杂问题，姚顺雨正是先理顺了这种关系，才找到破局之道。
许黑： 我有点明白了！
就像当年爱因斯坦追问“如果追上一束光会看见什么”，不是在解决已有物理题，而是定义了新的研究方向，最后才有了相对论。
和蔼教授： 没错！
cSdN的研究显示，78%的突破性成果都源于对现有范式的质疑式提问。
这背后其实是易经的“变易”智慧——《易经》六十四卦，核心是“穷则变，变则通”。
AI上半场的“刷榜模式”已经走到了尽头，这就是“穷”；而姚顺雨提出“定义问题”，就是“变”，最终实现了“通”。
秦易，你研究过易经，能不能具体说说？
秦易： 教授，易经里的“革卦”说“天地革而四时成”，变革才能促成新的秩序。
AI上半场的秩序是“分数为王”，下半场的秩序是“价值为王”。
姚顺雨的ReAct方法也是如此，让AI“边想边做”，不就是顺应了现实世界“行动中调整”的变易规律吗？
和蔼教授： 太精彩了！
ReAct方法让AI像人订机票一样，查航班、比价格、做调整，这正是因为姚顺雨发现了传统AI的核心缺陷——脱离现实场景的“孤立解题”。
心理学中的认知模型强调，认知过程是动态适应环境的，现实中的问题从来不是独立的，需要长期记忆和人类互动，这正是《AI下半场》指出的两大评估漏洞。
叶寒： 教授，我有个疑问。
姚顺雨的成功会不会只是个例？
他的研究成果能成为行业基础，会不会是运气好？
和蔼教授： 不是运气，是必然。
我们看看他的成长轨迹：2019年清华姚班毕业，2024年博士毕业，2025年成为首席科学家。
这条路径背后，有三个关键特质，正好对应了“定义问题”的能力三要素。
蒋尘，你先说说第一个特质是什么？
蒋尘翻看着手稿： 应该是行业影响力吧？
他的ReAct和思维树成了AI Agent领域的基础框架，《麻省理工科技评论》评价他“开启了一个方向”。
这说明他不是在做零散的研究，而是在定义整个领域的发展方向。
和蔼教授： 没错！
传统路径靠年龄资历积累，而AI时代靠行业影响力破局。
就像易经“乾卦”的“潜龙勿用”到“飞龙在天”，不是靠时间熬，而是靠能力的本质飞跃。
第二个特质，周游你发现了吗？
周游： 是理论到产品的快速转化！
他的研究不是停留在论文里，而是直接用到了openAI的operator和deep Research两款产品上，一个能自动操作浏览器，一个能做深度研究，都是解决现实问题的。
和蔼教授： 非常关键！
认知模型强调“实践是认知的落脚点”，脱离实践的理论就是空想。
姚顺雨的研究从一开始就瞄准“现实世界的问题”，而不是“测试集里的问题”，这就是他能快速脱颖而出的核心。
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