了解AI拥抱AI理性看待AIAI的全称是Artificial Intelligence中文叫人工智能。简单来说就是让机器像人一样思考。AI能做什么智能助手你对手机说“回家”导航就能规划路线或者使用手机上各种语音助手。内容推荐刷短视频或购物时总能看到你感兴趣的内容背后就是AI推荐算法在工作。内容创作AI可以帮你写文章、写代码、翻译语言甚至根据文字描述生成精美的图片和视频。医疗健康AI可以辅助医生分析X光片、CT影像帮助识别病变提高诊断效率和准确率。自动驾驶汽车利用AI技术识别道路、行人和交通标志实现辅助驾驶甚至无人驾驶。智能制造AI智能排产、AI视觉质检、设备预测性维护、一线工人AI助手。现在的AI似乎是无所不能即将颠覆一切。AI的能力究竟来自哪里接下来简单说说AI的原理。AI的原理虽然AI的历史超过70年这里仅讨论当前流行的AI大模型说起AI的原理总会出现一大堆复杂术语但其核心原理并不复杂。这里先抛开复杂的术语牺牲部分精准严谨力求浅显易懂。当前AI的核心能力就一个对话补全能力其它能力都是基于核心能力的衍生能力。对话补全能力就是预测下一个词的能力比如用户输入123AI预测下一个词是45的可能性比较大就会补全成12345。当然实际上的原理和能力比较复杂通过学习海量文本来计算在特定上下文中最可能出现的下一个词是什么从而生成连贯的句子和段落。从这个原理可以推论出输入的内容越多越详细AI补全的内容也越精确越丰富。所以很多AI使用技巧都强调要详细准确描述需求还可以先写一堆背景知识让AI扮演某种角色或自己的身份背景介绍等等让AI有足够多的内容去进行预测补全。AI就像个算命先生可以根据你提供的信息来展开各种话术。现阶段算命先生比AI更厉害因为算命先生还会察颜观色全方面的收集和了解信息而AI仅能根据用户主动提供的信息来展开。AI是如何具有对话补全能力的训练AI和小孩说话类似先在小孩面前不断重复正确的语句再让小孩模仿着学说话小孩模仿正确时进行肯定小孩模仿错误时进行纠正。训练AI需要大量的语言材料简称语料比如新闻、论文、产品说明书、小说、诗歌、数学题等都是语料用海量的语料训练AI这一步称为预训练AI学会了语法、掌握了海量知识甚至能预测下一句话是什么。预训练结束后的AI还不能直接拿来用。它虽然“博学”但往往不懂礼貌、不会听指令甚至会胡说八道AI幻觉。接下来的工作就是要把AI调教成“懂事、听话、能干活”的助手。这个阶段通常被称为后训练或微调与对齐。后训练有多种方式常用的有问答示范术语监督微调准备大量的“指令-回答”让AI明白遇到这样的问题应该如何回答。评价术语强化学习问AI问题让AI给出几个不同的回答然后由人对这些回答进行打分让AI学会人类的价值观。学专业知识术语领域适配比如希望AI成为医生就用大量的医学相关的语料训练AI让AI掌握这些专业知识。AI的衍生能力用大量语料训练完毕的AI能够胜任文本生成、对话、翻译、代码编写、逻辑推理等与语言相关的任务。具体使用语料时先将语料切割成词元英文名Token可以简单理解为具有独立意义的词或字词元也是AI工作量的计算单位。训练后的AI就是用这些词元来回答用户提出的各种问题。把词元的概念延伸到非语言方面比如图片切割的小块、小段音频、小段视频、现实中的各种物体特征等等用这些非语言的词元形成的语料来训练AI就可以得到各种各样的AI模型。以AI图片生成模型为例用大量视觉词元为语料来训练AI训练后的AI就学会了用视觉词元来回答用户提出的图片要求最后将回答的视觉词元还原成像素并形成图片就像它生成文字一样直接“写”出了图片。AI前景展望当前人工智能技术发展的核心脉络是“万物皆可词元化”。简单来说就是打破文字、图像、声音的界限把它们都变成AI能理解的“通用积木”即词元然后用同一套逻辑去训练。AI的进化路径就是把世界万物“翻译”成词元然后用海量的算力去预测这些词元的排列组合规律。