摘要：今天准备跟大家聊下AI数字分身和构建第二大脑方面的话题。昨天我刚好浏览网站的时候关注到了SecondMe这个开源项目，虽然我个人还没有安装试用，已经有一种相见恨晚的感觉，这个跟我23年发文谈的个人第二大脑很多思路太类似了，这也间接说明随着AI大模型能力的不断发

大家好，我是人月聊IT。

今天准备跟大家聊下AI数字分身和构建第二大脑方面的话题。昨天我刚好浏览网站的时候关注到了SecondMe这个开源项目，虽然我个人还没有安装试用，已经有一种相见恨晚的感觉，这个跟我23年发文谈的个人第二大脑很多思路太类似了，这也间接说明随着AI大模型能力的不断发展，我当初第二大脑的想法完全是可行的。当初我想法如下：

简单总结就是我们希望借助AI，大模型和智能体开发来构建一个和自己完全双向映射的数字孪生大脑，并真正成为个人的AI时代的数字身份。

那么对于AI智能知识库能否起到这个作用？答案显然是不行。

我在前面发过关于采用腾讯ima或者CherryStudio来构建个人智能知识库的文章。这个知识库仍然是一个智能知识的检索库，没有办法很好的做到和我个人思维的同步。其次就是就是缺乏对我上传的知识文档的知识关联学习，也就是没有通过类似GraphRAG等技术来构建知识图谱，将知识融为一个整体。

而且里面一个最大的问题就是我们对知识库的研究更多的都是静态结果的研究，而没有研究和跟踪知识动态形成过程。

举一个例子来说明，比如你对你家的小孩知根知底，你是看着他从出生开始一天一天长大的，这个是一个动态过程的了解。如果小孩小时候就在外婆家养大，小学开始就都在国际学校寄宿，你觉得你能够对你家小孩有完全了解吗？

因此要构建你的数字分身，AI要做到对你完全的了解，一定是需要长周期的跟踪你的行为，习惯，做事情的方式，你最终投喂的资料文档只是一小部分内容。脱离场景谈文档，那么文档就是一个知识检索库，而没有办法通过文档学习变成你的行为意识库。

包括我前面谈到我06年开始在新浪写博客，后续又开始在头条，B站录制知识分享视频。所有这些内容都有输出，这个输出必须结合时间线索从我06年开始不断地学习和分析，你可能才能够对我有完整的理解和认识。而这个事情当前的AI智能知识库做不到，但是至少SecondMe给了我们前进一步的关键点。

那么如何才能构建一个和你思维意识习惯，知识都极其相似的数字分身呢？简单来说需要具备两个关键步骤。

对于历史信息如何做？

如果你原来就有记录日记或者写Blog日更的习惯，那么这就是一个关键的信息输出，AI可以基于时间线进行持续的学习。你需要进一步补充的就是基于时间线再补充相关的邮件内容，工作输出文档等内容进行辅助。

那么对于当下呢？

这里面的关键就是需要去构建一个智能AI网关，也就是我当下对外在的感知，思考，行为表现，决策动作等都可以及时的和我的AI数字分身同步。我们可能设计了一个类似U盘一样的东西，可以随时插入到手机或电脑上获取到相关的信息同步。

我们还可以借助AI智能眼镜将我们实时感知的外在场景洞察也传递给AI智慧大脑进行信息提取。简单来说你每天24小时，真正产生有价值信息的时间估计3到4小时，而这3到4小时产生有价值的信息经过抽象归纳后可能就1到2万文字。

我的所思，所想，所感，所行随时都保持和AI数字分身的双向同步，这就是我们构建一个真正的个人AI身份系统的关键。

说了这么多，先参考SecondMe官网(https://www.secondme.io/)来看下这个产品究竟做了什么事情，方便我们理解我后面要讲的内容。

随着人工智能的强大

我们失去了意义

我们真正相信什么？和许多人一样，我们看到了通用人工智能（AGI）的巨大潜力。然而，我们仍然面临一个缺口——一个“缺失的环节”——令我们感到不安。这种担忧是真实存在的：随着常被称为“上帝模型”的通用人工智能的出现，我们有可能失去自我身份，沦为超级智能控制下的棋子。

随着人工智能的进步，我们的个性正面临风险：

在这个人工智能的未来中，我们成了旁观者，而不是主人。难道我们要向自己的创造物屈服吗？

我们创造SecondMe

代表我而非取代我的人工智能

首先还是看下SecondMe究竟是什么？

简单来说，SecondMe是一个开源人工智能身份系统，提供100%私密、深度个性化的人工智能代理，专为展现您的真实自我而构建。它不仅能学习您的偏好，还能理解您独特的思维模式，在不同情境中代表您，与其它SecondMe之间建立协作网络，并在新兴的代理经济中创造新的价值。

我们的使命很明确：守护您独特的身份——您的“我”——同时赋予您在人工智能时代一种强大的全新存在和表达方式。

SecondMe如何更好地理解你？

HMM（分层记忆模型）：我们率先采用了三层（L0-L2）的分层结构，涵盖短期交互记忆（即时语境）和长期个性化认知记忆。这使得您的AI自我能够快速识别模式，并与您一起适应和发展。

Me-alignment（个性化对齐架构）：基于尖端的强化学习技术，Me-alignment将您的分散数据转化为深度个性化理解。Me-alignment在用户理解方面的表现比市场领先的检索增强生成GraphRag（1.0.1）高出37%，确保AI真正掌握您独特的偏好、行为模式和决策习惯。

特别是要注意，这里提到的两个关键技术，一个是HMM分层记忆模型，一个是强化学习和个性化对齐。简单来说就是让AI真正更懂你的意识和行为模式，而不是只懂你输出的文档内容。

从分层记忆模型来说，当前的个人AI智能知识库只能算L0级，如果能够结合GraphRAG构建更好的知识图谱，搞清知识的关联可以到L1级。而真正的L2级必须是个性化，结合时间场景的实时学习和训练能力。只有这样才能够让AI真正掌握您独特的偏好、行为模式和决策习惯。

包括SecondMe给出的一个分析评估，评估LPM是否深刻理解每个用户的内心世界，我们根据心理学理论设计了一组20个问题，并让LPM进行回答。之后，用户对答案进行了评估。多轮测试结果表明，LPM能够有效捕捉并反映用户更深层次的心理特征和偏好。详细结果如下。

为什么 Second Me 真的是你的 AI？

100% 隐私： Second Me 可在本地运行，因此您可以完全掌控自己的个人数据，仅在获得您的明确许可后才可共享。同时，AI 实体构成一个去中心化的网络——每个实体彼此独立，但可以相互访问。通信以点对点的方式进行，确保您的信息安全无虞。

其次，SecondMe协议是一个去中心化的 AI 框架，使独立的 AI 实体能够交互、学习和进化。与传统的 AI 模型不同，每个“自我”都保持完全独立，同时在点对点网络中与其他实体安全地通信——从而构建一个动态、互联的知识网络，确保 AI 真正掌握您独特的偏好、行为模式和决策习惯。

我们创造第二个我

你的身份、网络和经济

在安装和配置好SecondMe系统后，我们可以将个人的知识库，最好的就是有时间线索的个人Blog或个人日记信息上传到SecondMe系统中。注意SecondMe实际包括两个模型，一个是公网大模型，一个是本地小模型。本地小模型核心作用就是不断的学习和自我训练。这样最终得到的AI智能体才是反映您的身份、经历、偏好和想法的定制智能。

SecondMe的的角色扮演框架

我们人类自然地会在各种情境中展现不同的自我——工作时专业，与朋友相处时随意，学习时专注。Second Me 通过角色扮演框架拥抱这种自然的多样性，让你的人工智能自我能够根据情境进行调整，同时始终保持你真实的核心身份。

如今的人工智能无法理解这一点——它们眼中的“你”是独一无二的，要么记住所有事情，要么完全不认识你。Second Me 能够理解你的全方位身份，在不同情境之间无缝转换，同时保持你真实的核心身份。这使得你的数字存在能够像现实世界中的你一样细致入微、多面化。

SeconeMe项目愿景

如果说 PC 时代的目标是让每张桌子、每个家庭都拥有一台电脑，那么 AI 时代则应该让每个人、每个生命都拥有一个SeconeMe。我们相信，未来的 AI 将是多元包容的，你的个人特质将蓬勃发展，没有人会被单一的超级 AI 所掩盖。

SeconeMe是一个完全开源的项目，致力于保护你的隐私，激发开发者的创造力，并帮助每个人构建真正属于自己的 AI 身份——增强自我意识，释放个人潜能，并积极地创造和交换在线增量价值。

最后再简单总结下，SeconeMe不仅仅是实现一个真正懂你的AI数字分身，更加重要的是构建一个你在数学世界的虚拟AI数字身份。这个AI代理可以同我们真实个体一样加入到数字世界的社交网络。这个是是不是和电影《头号玩家》里面的场景相当类似，或者也是前几年火热的元宇宙构建概念类似。

简单来说以后极可能是一个真实个体+AI数字分身个体构建的一个现实世界和虚拟世界高度融合的SNS社交网络。

我对第二大脑的关键思考

在2023年随着GPT火热，我当时就一直在思考AI第二大脑构建的事情。即在AI和人工智能快速发展的情况下，如何通过AI来构建自己的第二大脑，或者叫做数字孪生大脑。

第二大脑不是代替个人，而是真正成为个人可以随时携带的一个私人助理。同时第二大脑也不是帮助你决策，而是如何更加高效的协助你决策。同时第二大脑不是传统借助IT工具和互联网下的个人知识库工具，而是一个真正了解你熟悉你，为你量身定做的一个超级AI智能体。

在这里，我先给出一个我所理解的第二大脑的定义。

第二大脑是充分借助AI工具构建的一个个人外部大脑，和第一大脑之间形成一种数字孪生关系，实现信息的相互互通和信息的实时映射。第二大脑是一个虚拟世界真实存在的，随着个人日常行为活动，信息摄取不断衍生发展的大脑。大脑本身随着第一大脑不断迭代持续进化，为第一大脑提供智能化助理和决策能力。类似AI反向训练人类的思路，第二大脑将持续促进第一大脑的快速迭代进化。

个人大脑的一个核心能力是思维能力，面对外界信息输入后快速做出回应的能力，这个人能力的本质是学习能力和解决问题的能力。学习能力重点是完成外界知识的加工和存储，而解决问题能力的能力完成面对新问题的时候调取大脑已有知识库快速去完成匹配和输出。

大脑首先要完成外界信息摄取后知识的存储和知识的沉淀问题。这是我们能够后续应用知识解决问题的关键。我从小学和大学知识的学习，更多的都是在完成知识的存储和沉淀过程。

大脑对于知识的获取和存储可以简化为下图：

从上图可以看到我们个体不断接触外界各种信息的输入，这些输入包括了文字，视频，语音等各种类型。同时又包括了类似书本，互联网，外界他人交流，自己的所见所闻多种渠道。最终通过眼耳鼻舌身意各种感官刺激，最终完成了信息的摄入，通过记忆将信息转换为知识库和记忆库。

对于记忆本身又分为短期记忆和长期记忆，对于长期使用的信息或知识，我们会参考遗忘曲线原理逐步遗忘掉。而对于长期使用的知识会转变为我们自己的长期记忆，同时这些知识经过我们自己的大量工作实践和复盘后，这些知识进一步转换为我们个人的经验和方法论，形成在记忆库上层的经验模式库。

在给出上图后，我当时提了两个问题：

可以看到前面传统的RAG知识库并不能很好的解决上面两个问题。而SecondMe产品提出的HMM（分层记忆模型）和Me-alignment（个性化对齐架构）正是我们需要的构建第二大脑的关键。

个人知识结构包括两大关键。

其一是知识结构，其二知识关联。

而知识结构经过抽象后本质就是两类知识模型，一种是围绕一个核心中心点展开的树状结构模型，这个复合常规人脑的思维希望，类似我们经常谈到的思维导图构建基本是这种模式。

第二种模式是结构化思维后，理解到事物的多面性，在抽象事物多面属性特征后构建的维度结构。但是复杂多维结构我们往往难以深入理解和研究，因此任何复杂多维结构最终可以转换为二维的表格结构进行研究。

对于知识结构中的知识关联，除了最简单经常谈到的任何一个知识点都存在前导知识和后导知识，因此静态的知识点通过前导和后导连接，可以构建一张完成的知识地图。在后期知识地图又衍生到了我们经常会谈到的知识图谱的概念。

知识图谱本质上是一种叫做语义网络（semantic network）的知识库，即具有有向图结构的一个知识库。通过识别关键的实体概念和关系，来构建了知识点之间的关联关系，这个是将RAG知识库上升到符合我们思维习惯的智能学习和推理模型的关键。

知识的应用-私有知识经验+公网信息

构建第二大脑的核心目标还是知识的应用。知识的应用本质是我们面对外界的新输入，快速的分析和解决问题的过程。在这个此过程中我们要快速的调取我们已有的知识记忆库，经验模式库来完成最终的分析和决策。这个过程本身也可以叫知识的推理过程，考验的是我们归纳演绎能力和模式匹配能力。

这里面的模式匹配就是知识应用的一个关键，模式匹配的过程在AI和人工智能出现后变成了人工神经网络和类似GPT的知识推理过程。但是整个过程的完成仍然是需要底层的知识库和经验模式库进行支撑。

当前GPT更多的是外网互联网知识库，而没有去结合自己构建的私有知识库，因此生成式AI的输出并不一定能够完全匹配我们的需求和业务场景。

对于知识应用和模式匹配过程进一步展开如下：

从这个图可以看到知识复杂应用或者叫复杂问题的解决往往需要调取三个方面的关键能力。

这三个方面的能力决定了你具备的解决复杂问题的能力。而不是靠你的记忆能力。在IT和互联网快速发展的情况下，记忆力往往并不重要，我们可以随时通过互联网海量知识库通过搜索获取。

对于第一代的个人知识管理工具更多的也就是在解决个人知识库构建的问题，但是其本质往往并没有提升你的思维能力和解决问题能力。而到了AI人工智能时代，我们希望如何构建第二大脑来解决上面3个方面的问题。

第二大脑不是简单的知识存储库，而是一个真正懂你的知识应用库。传统的第一代知识管理工具都是在解决知识最终形成后的存储过程。而没有去解决和分析知识形成的动态过程。

没有去跟踪动态知识形成过程，那么这个工具就不可能真正懂你，也无法懂你个体的行为特征和做事习惯，自然也就很难真正辅助你给出更多最佳的决策和判断。所以我们希望第二大脑在构建时候。

只有这样，第二大脑才可能是一个数字孪生大脑。这样构建的第二大脑模型和工具能够真正持续跟随第一大脑持续进化，同时又通过AI反向训练人类的思路促进第一大脑的持续进化。

人脑天生有缺陷。

这个缺陷一方面是记忆力有限，存在遗忘曲线规律，比如我们多年前实践过的有用经验和方法论由于长期不使用会被遗忘掉；第二方面是总结复盘精力不足，个人思维能力和解决问题能力的提升靠的是构建学习-实践-复盘的持续迭代优化过程。但是个人的精力很难真正做到每一件事情都认真复盘，同时更加难以一个长周期后多件类似事情展开抽象归纳并进行周期性复盘。

而这正是外部AI智能体的一个强项。

第二大脑的构建刚好可以弥补我们个人大脑在三个方面存在的不足。其一是个人经验模式库的构建和盘活问题，其二是外部海量信息和经验的实时获取问题，其三是如何面对复杂应用场景下的问题解构和快速匹配形成有价值的输出问题。

简单来说就是只要你能够持续给我信息的输入，包括静态的文档，图片等知识信息；又包括你个人的行为模式和行为特征信息。那么SecondMe就可以7*24小时持续不断学习和进化。同时我借助外部互联网海量的知识经验库，来帮助你持续帮助你进化。

以上即是我结合SecondMe产品对我第二大脑构想的进一步思考和完善，后续有对SecondMe产品的最新试用再进一步分享给大家。

来源：人月聊IT