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榮耀標(biāo)識(shí)AI的基礎(chǔ)介紹
當(dāng) AI 把“專家經(jīng)驗(yàn)”寫進(jìn)代碼、讓機(jī)器自己“嘗遍百味”再總結(jié)規(guī)律、甚至用千層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬人腦思考時(shí)，普通人最該做的只有一件事：先把它用起來。本文用最生活化的比喻，帶你一次看懂 AI 的底層邏輯與發(fā)展簡(jiǎn)史。
01 引言
最近一個(gè)月吧，開始簡(jiǎn)單的深入的學(xué)習(xí)和了解了一下Ai相關(guān)的知識(shí)，不得不說現(xiàn)在的大神是真的多，真的是學(xué)到了很多。
很期望這里能夠作為一個(gè)思考和分享的渠道，能夠把我學(xué)到的一些知識(shí)和內(nèi)容，通過很通俗易懂的話分享給大家。
在分享很多知識(shí)之前，我覺得可能有一個(gè)東西需要先搞清楚，也就是能夠達(dá)成共識(shí)。
大家都知道現(xiàn)在的AI，大模型，如火如荼，所有人和所有企業(yè)都在積極擁抱AI，朝著AI轉(zhuǎn)型或者是+AI的方向轉(zhuǎn)型。
那其實(shí)問題就來了，到底什么樣的問題或者場(chǎng)景可以交給AI來解決，什么樣的問題和場(chǎng)景人來解決更好呢？
今天先介紹一些基礎(chǔ)的概念信息，接下來我們會(huì)詳細(xì)拆解一下這個(gè)問題。
請(qǐng)注意，這里不是聊什么設(shè)計(jì)啊，創(chuàng)意啊之類的虛無縹緲的東西來嘮這件事，想聊點(diǎn)更具體的。
02 痛點(diǎn)
不知道大家有沒有一種感覺，就是現(xiàn)在AI這么火，各個(gè)企業(yè)或者很多人都在往AI轉(zhuǎn)型，好像見面不聊幾句AI都跟落伍了一樣。
但是，AI到底是啥啊，為啥我總覺得我的日常工作和生活，基本上用不到啊。
尋思學(xué)習(xí)一點(diǎn)，別落伍了吧，網(wǎng)絡(luò)上現(xiàn)在的信息也太多了吧，看著也完全一臉懵。
其實(shí)，這就是我之前一直的狀態(tài)。
AI到底能幫我干啥呢？好像能干，又好像干了也沒啥用。
出個(gè)產(chǎn)品方案？好像質(zhì)量有點(diǎn)差，而且還不連貫，也不夠嚴(yán)謹(jǐn)，不如自己直接做。（現(xiàn)在也有很多一句話出產(chǎn)品設(shè)計(jì)的，做個(gè)demo還行，落地可能還差很多意思，簡(jiǎn)單的產(chǎn)品設(shè)計(jì)應(yīng)該還行。）
出個(gè)PPT？好像也不能出個(gè)完善的PPT，好多東西會(huì)很亂，還得自己改，那我套個(gè)好的模板自己改，不好嗎。
分析個(gè)excel表？好像有點(diǎn)用，不過能接收數(shù)據(jù)量有點(diǎn)少啊，有這時(shí)間，自己拉一下收據(jù)透視表好像就完事了。而且我也并不經(jīng)常分析excel呀。
剩下的溝通啊，協(xié)調(diào)啊，AI好像能做的就更少了。
03 感悟
你看AI這么火，所有人都在研究AI的落地場(chǎng)景，如何和實(shí)際的業(yè)務(wù)相結(jié)合，如何和實(shí)際的工作相結(jié)合，從而提供業(yè)務(wù)場(chǎng)景的穿透度，提供工作的效率。
但是，你看，好像AI啥都能干，但是又好像干了也相當(dāng)于沒干。
直到最近認(rèn)真的深入的學(xué)了一些內(nèi)容和知識(shí)之后，我才發(fā)現(xiàn)，其實(shí)使用AI僅需要遵循一個(gè)原則即可。
遇事不決，可問AI！
就是當(dāng)你對(duì)某些事情或者某些工作的問題，或者遇到的場(chǎng)景有疑問時(shí)，可以直接把問題拋給AI，它可能不能給你一個(gè)非常精準(zhǔn)的完全符合你要求的回答，但它一定可以給你擴(kuò)充你的思考維度和邊界，他會(huì)給你更多的參考，讓你去更好的做好最終決策。
擁抱AI的第一個(gè)準(zhǔn)則就是，先用起來，別管用它干嘛！??！
請(qǐng)大家一定要記住這個(gè)準(zhǔn)則哈~ 哈哈，真的有用~
04 AI的定義
上面聊得有點(diǎn)跑遠(yuǎn)了，哈哈，聊點(diǎn)實(shí)際的，我們要用AI，要擁抱AI，那AI到底是什么呢？
人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新技術(shù)科學(xué)。
這句話，說白了，就是讓機(jī)器學(xué)著像人一樣 “思考” 和 “做事”。
那為什么是人工智能，不是人工智障呢？其實(shí)有幾個(gè)概念我們可以先了解下。
智能：本質(zhì)是針對(duì)不同的輸入場(chǎng)景給出針對(duì)性的輸出反應(yīng)
人工智能：本質(zhì)是搭建起一個(gè)根據(jù)不同的輸入場(chǎng)景信息給出針對(duì)性的輸出和回應(yīng)的一套系統(tǒng)。（就是搭建一套智能的系統(tǒng)）
那為了不讓它變成智障，這個(gè)概念還能再深入一下。
人工智能本質(zhì)是搭建起一個(gè)根據(jù)不同的輸入場(chǎng)景信息給出針對(duì)性的輸出和回應(yīng)的，且不會(huì)亂來的一套系統(tǒng)。（請(qǐng)注意關(guān)鍵詞，不會(huì)亂來）
用數(shù)學(xué)一點(diǎn)的概念來描述的話，其實(shí)就是找到場(chǎng)景信息的輸入和我們想要的聰明的行為輸出之間的函數(shù)對(duì)應(yīng)關(guān)系。
略微有點(diǎn)拗口，可以多讀幾遍，了解下概念即可，無需深究。
05 AI的發(fā)展歷程
AI的發(fā)展，其實(shí)經(jīng)歷了很長的一段過程，只是到了最近幾年，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)和算法有了突破，才讓AI真正的走到了普通人的面前。
到底經(jīng)歷了多少，我們其實(shí)也不用過于關(guān)心。整體歷程大概分為三個(gè)部分和階段，權(quán)做了解即可。
專家模型 → 機(jī)器學(xué)習(xí) → 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
06 專家模型
專家模型：把老師傅的大腦變成程序代碼，專家系統(tǒng)就像把老師傅畢生經(jīng)驗(yàn)寫成「操作說明書」，讓電腦照著手冊(cè)干活。
本質(zhì)：人類專家經(jīng)驗(yàn)的「代碼復(fù)刻版」
工作原理：專家經(jīng)驗(yàn) → 規(guī)則庫 → 推理引擎 → 解決方案（如同中醫(yī)世家把祖?zhèn)魉幏骄幊伞栋俨≡\療手冊(cè)》）
最適合以下問題：
1. 規(guī)則明確如數(shù)學(xué)公式→ 稅法計(jì)算｜保險(xiǎn)理賠｜工資核算
2. 流程固化如生產(chǎn)線→ 飛機(jī)故障診斷｜工業(yè)設(shè)備檢修
3. 知識(shí)體系封閉→ 象棋對(duì)弈｜化學(xué)品配比
專家模型的短板：
1. 規(guī)則未覆蓋的情況可能會(huì)導(dǎo)致死機(jī)→ 某醫(yī)療專家系統(tǒng)診斷罕見病時(shí)建議“重啟電腦”
2. 知識(shí)更新成本高，每新增一條規(guī)則需人工編碼
→ 更新《****》時(shí)，程序員加班重寫3000條邏輯
3. 缺乏舉一反三能力
→ 無法理解“夏天穿棉襖”是行為藝術(shù)還是精神異常
07 機(jī)器學(xué)習(xí)
機(jī)器學(xué)習(xí)：讓AI自己從數(shù)據(jù)中「悟道」的神廚
機(jī)器學(xué)習(xí)是教會(huì)AI通過分析大量歷史案例，自己總結(jié)規(guī)律做決策的技術(shù)，就像教孩子認(rèn)貓——不用解釋“貓有胡須”，而是給他看1萬張貓照片讓他自己悟。
如果說“專家模型 = 背菜譜的學(xué)徒”的話，那么“機(jī)器學(xué)習(xí) = 嘗遍百味后自創(chuàng)菜系的神廚” 。
核心原理：數(shù)據(jù)煉金術(shù)
輸入數(shù)據(jù) → 學(xué)習(xí)算法 → 構(gòu)建預(yù)測(cè)模型 → 預(yù)測(cè)新數(shù)據(jù)
關(guān)鍵過程：
1. 喂數(shù)據(jù)：給AI大量歷史記錄（如：10萬張氣象圖+對(duì)應(yīng)天氣）
2. 找規(guī)律：AI自動(dòng)發(fā)現(xiàn)“烏云密布+氣壓驟降→下雨概率85%”
3. 做預(yù)測(cè)：看到新氣象圖立即判斷是否帶傘
三大學(xué)習(xí)方式（附生活場(chǎng)景）
1. 監(jiān)督學(xué)習(xí)：帶參考答案的題庫
運(yùn)作方式：
輸入：題目+標(biāo)準(zhǔn)答案（如：郵件內(nèi)容+“是否垃圾郵件”標(biāo)簽）
輸出：遇到新郵件自動(dòng)分類
2. 無監(jiān)督學(xué)習(xí)：自助式數(shù)據(jù)探險(xiǎn)
運(yùn)作方式：
輸入：無標(biāo)簽數(shù)據(jù)（如：超市所有購物小票）
輸出：自動(dòng)發(fā)現(xiàn)隱藏分組（“買奶粉的顧客常購濕巾”）
3. 強(qiáng)化學(xué)習(xí)：打游戲練級(jí)的高手
運(yùn)作方式：
設(shè)定獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制（如：圍棋獲勝+1分，失敗-1分）
AI自我博弈百萬次進(jìn)化策略
不可替代價(jià)值：
1. 處理人類說不清的規(guī)律（如：為何某種分子結(jié)構(gòu)能抗癌）
2. 實(shí)時(shí)適應(yīng)動(dòng)態(tài)變化環(huán)境（股市預(yù)測(cè)/交通調(diào)度）
3. 從超維度數(shù)據(jù)中提取信息（分析10萬份病歷預(yù)測(cè)疾病風(fēng)險(xiǎn)）
當(dāng)前短板：
1. 需要“大數(shù)據(jù)燃料”（訓(xùn)練圖像識(shí)別需百萬級(jí)圖片）
2. 解釋性差（醫(yī)療AI難說明診斷依據(jù)）
08 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：AI的「超級(jí)大腦」如何像人類一樣思考？
把神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)想象成由千層薄餅組成的智能過濾器——每層提取不同層次的特征，最終合成完整認(rèn)知（輸入：生面粉 → 層1篩雜質(zhì) → 層2調(diào)稠度 → 層3塑形狀 → 輸出：美味煎餅）
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的本質(zhì)：仿生學(xué)的勝利
原始數(shù)據(jù) → 輸入層（感官） → 隱藏層（思維層） → 輸出層（決策）
這里的隱藏層就是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的黑盒，無法準(zhǔn)確感知，只能通過其他途徑調(diào)優(yōu)，詳細(xì)的后續(xù)可以再詳細(xì)嘮。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如何理解世界？（分層特征提?。?/strong>
以識(shí)別「流浪貓」為例：
輸入層：接收像素點(diǎn)（如同視網(wǎng)膜感光）
第1隱藏層：識(shí)別基礎(chǔ)線條（胡須/耳朵輪廓）→ 類似大腦初級(jí)視覺皮層
第2隱藏層：組合局部特征（三角耳+豎瞳眼）→ 類似大腦顳葉識(shí)別物體部件
輸出層：綜合判斷“90%概率是貓”→ 類似前額葉決策
更詳細(xì)的如何理解世界的介紹，其實(shí)很重要，因?yàn)檫@決定了你如何理解什么神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，后續(xù)有時(shí)間的話，可以寫個(gè)更詳細(xì)的。
改變生活的三類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
- 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)：視覺專家
工作方式：像用放大鏡掃描圖片局部
2. 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)：序列記憶大師
核心能力：帶記憶處理信息流
3. Transformer網(wǎng)絡(luò)：語言通靈者
突破性：并行處理整段文本
最讓人熟悉的就是現(xiàn)在各個(gè)大模型應(yīng)用中的流暢對(duì)話。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有點(diǎn)復(fù)雜，后續(xù)會(huì)再詳細(xì)講解，目前可以簡(jiǎn)單了解一些概念。
09 結(jié)語
今天就先這樣，我們下期再見~
下期我們聊聊到底什么樣的問題和場(chǎng)景適合用AI來解決，AI的能力邊界是什么。
本文由人人都是產(chǎn)品經(jīng)理作者【趙晗】，微信公眾號(hào)：【AI奇妙夜】，原創(chuàng)/授權(quán) 發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理，未經(jīng)許可，禁止轉(zhuǎn)載。
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您好，我注意到您說下一篇是ai的能力邊界，而在提示詞那篇中你也提到了能力邊界那篇已經(jīng)發(fā)布，但是我沒有在您的主頁上看到，請(qǐng)問是什么情況？非常感謝！
文章結(jié)構(gòu)清晰，對(duì)AI基本概念和發(fā)展歷程進(jìn)行了介紹，但內(nèi)容深度不足，對(duì)于希望深入了解AI原理的讀者來說，缺少更多技術(shù)細(xì)節(jié)和案例分析方面的內(nèi)容。
先了解基礎(chǔ)概念，后續(xù)會(huì)更通俗易懂的講一些內(nèi)容，別著急，哈哈