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前面咱们用了挺多篇幅聊AI,从它能做啥到咋发展的,说了不少细节。但聊到最后,可能有人会犯嘀咕:说了这么多,能不能用一句大白话把AI讲清楚啊?别整那些专业术语,就说它到底是个啥东西。
其实真不用复杂,AI的核心就藏在3个关键点里。咱们把这3个点掰扯明白,再串到一块儿,就能一下子抓住AI的本质,以后不管见着啥新的AI工具,都能一眼看透它的“真面目”。
一、拆透AI的“本质三要素”:缺一个都不是真AI
要懂AI,先得把它的“三要素”搞明白。这三个要素就像AI的“三条腿”,少一条都站不住,咱们一个一个说,保证听得明明白白。
要素1:AI不是“天生会干活”,得靠“数据”当“课本”学
咱们先想个事儿:人要是想学会一门技能,比如做饭、开车,得先学吧?要么看菜谱,要么跟教练练,这些“菜谱”“教练教的内容”,就是咱们学习的“依据”。AI跟人一样,它也不是生下来就啥都会,想让它干活,得先给它“喂”东西——这个东西就是“数据”。
啥是“数据”?其实就是咱们生活里常见的各种信息。比如你手机里存的照片,这是“图片数据”;你发的微信消息、看的文章,这是“文字数据”;你听的歌、发的语音,这是“声音数据”。AI学东西,靠的就是这些数据,它会在海量数据里扒拉规律。
举个例子:要是想让AI学会“认猫”,咱们就得给它传成千上万张猫的照片——有橘猫、英短、布偶猫,有正面拍的、侧面拍的,甚至还有猫睡觉、跑跳的照片。AI看了这么多照片,就会慢慢摸出规律:“哦,原来有毛茸茸的身子、尖耳朵、圆眼睛,还会‘喵喵’叫的,大概率是猫”。
这就跟咱们上学一样,老师不会让咱们凭空做题,得先给咱们“课本”,让咱们从课本里学公式、学知识点。AI的“课本”,就是这些数据;AI学“知识点”,就是从数据里找规律。没有数据,AI就是个“空壳子”,啥也干不了。
要素2:AI所有活儿都是“人类安排的”,只为帮人省事
咱们再琢磨个问题:AI会自己找活儿干吗?比如你家的扫地机器人,会因为“觉得地板脏了”就主动开机扫地吗?不会的——它要么是你按了开关,要么是你设了定时,它才会动。AI所有的任务,都是“人类设定的”,它不会有自己的“想法”,更不会“为了自己干活”。
比如你用AI写文章,不是AI“想写篇文章”,而是你有需求——“我要写一篇产品介绍,1000字左右”,你把这个需求告诉AI,它才会帮你写;再比如快递站的AI分拣机,不是它“想分拣快递”,而是人类需要“快速把不同地区的快递分开,别寄错地方”,所以给它设定了“扫快递单、分区域”的任务;还有你刷视频时的推荐算法,不是它“想给你推视频”,而是人类需要“让用户更快找到喜欢的内容,看得更久”,所以它才会根据你的浏览记录推视频。
说到底,AI就是个“帮工”,人类让它干啥,它就干啥——目的只有一个:让咱们的生活、工作更方便。你想啊,以前写一篇稿子可能要花大半天,现在AI帮着写,半小时就能出初稿;以前分拣快递靠人工,一天分几千件就累得不行,现在AI分拣机一天能分几万件,还不容易出错。AI做的所有事,都是围绕“帮人类省事”来的,没有人类的需求,AI就没活儿可干。
要素3:AI是“聪明点的工具”,跟手机、洗衣机没本质区别
可能有人会说:AI能写文章、能画画,还能跟人聊天,这跟咱们用的锤子、计算器不一样啊,它好像“有脑子”。但其实,AI再聪明,本质还是个“工具”——跟你手里的手机、家里的洗衣机、办公用的计算器,是同一类东西,只不过它比普通工具“灵活一点”。
咱们先看普通工具:比如锤子,它的用法是固定的——就是用来敲钉子、砸东西,你再怎么用,它也变不出别的功能;再比如计算器,你输入“1+1”,它就输出“2”,输入“5×6”,就输出“30”,只会按固定的公式算,不会根据你的需求“变花样”。
AI这个工具,确实“聪明点”:它会根据数据调整自己的做法。比如你用AI推荐视频,要是你今天看了很多搞笑视频,它就会多给你推搞笑的;要是明天你看了很多科普视频,它就会转推科普的——它会根据你的行为数据,调整推荐的内容。再比如AI翻译,你要是经常让它翻译“商务文件”,它就会慢慢熟悉商务领域的术语,翻译得更准确;要是你经常让它翻译“日常对话”,它就会更擅长口语化的表达。
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