01
引言
最近一个月吧，开始简单的深入的学习和了解了一下Ai相关的知识，不得不说现在的大神是真的多，真的是学到了很多。
很期望这里能够作为一个思考和分享的渠道，能够把我学到的一些知识和内容，通过很通俗易懂的话分享给大家。
在分享很多知识之前，我觉得可能有一个东西需要先搞清楚，也就是能够达成共识。
大家都知道现在的AI，大模型，如火如荼，所有人和所有企业都在积极拥抱AI，朝着AI转型或者是+AI的方向转型。
那其实问题就来了，到底什么样的问题或者场景可以交给AI来解决，什么样的问题和场景人来解决更好呢？
今天先介绍一些基础的概念信息，接下来我们会详细拆解一下这个问题。
请注意，这里不是聊什么设计啊，创意啊之类的虚无缥缈的东西来唠这件事，想聊点更具体的。
02
痛点
不知道大家有没有一种感觉，就是现在AI这么火，各个企业或者很多人都在往AI转型，好像见面不聊几句AI都跟落伍了一样。
但是，AI到底是啥啊，为啥我总觉得我的日常工作和生活，基本上用不到啊。
寻思学习一点，别落伍了吧，网络上现在的信息也太多了吧，看着也完全一脸懵。
其实，这就是我之前一直的状态。
AI到底能帮我干啥呢？好像能干，又好像干了也没啥用。
出个产品方案？好像质量有点差，而且还不连贯，也不够严谨，不如自己直接做。（现在也有很多一句话出产品设计的，做个demo还行，落地可能还差很多意思，简单的产品设计应该还行。）
出个PPT？好像也不能出个完善的PPT，好多东西会很乱，还得自己改，那我套个好的模板自己改，不好吗。
分析个excel表？好像有点用，不过能接收数据量有点少啊，有这时间，自己拉一下收据透视表好像就完事了。而且我也并不经常分析excel呀。
剩下的沟通啊，协调啊，AI好像能做的就更少了。
03
感悟
你看AI这么火，所有人都在研究AI的落地场景，如何和实际的业务相结合，如何和实际的工作相结合，从而提供业务场景的穿透度，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当于没干。
直到最近认真的深入的学了一些内容和知识之后，我才发现，其实使用AI仅需要遵循一个原则即可。
遇事不决，可问AI！
就是当你对某些事情或者某些工作的问题，或者遇到的场景有疑问时，可以直接把问题抛给AI，它可能不能给你一个非常精准的完全符合你要求的回答，但它一定可以给你扩充你的思考维度和边界，他会给你更多的参考，让你去更好的做好最终决策。
拥抱AI的第一个准则就是，先用起来，别管用它干嘛！！！
请大家一定要记住这个准则哈~ 哈哈，真的有用~
04
AI的定义
上面聊得有点跑远了，哈哈，聊点实际的，我们要用AI，要拥抱AI，那AI到底是什么呢？
人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学。
这句话，说白了，就是让机器学着像人一样 “思考” 和 “做事”。
那为什么是人工智能，不是人工智障呢？其实有几个概念我们可以先了解下。
智能：本质是针对不同的输入场景给出针对性的输出反应
人工智能：本质是搭建起一个根据不同的输入场景信息给出针对性的输出和回应的一套系统。（就是搭建一套智能的系统）
那为了不让它变成智障，这个概念还能再深入一下。
人工智能本质是搭建起一个根据不同的输入场景信息给出针对性的输出和回应的，且不会乱来的一套系统。（请注意关键词，不会乱来）】
用数学一点的概念来描述的话，其实就是找到场景信息的输入和我们想要的聪明的行为输出之间的函数对应关系。
略微有点拗口，可以多读几遍，了解下概念即可，无需深究。
05
AI的发展历程
AI的发展，其实经历了很长的一段过程，只是到了最近几年，神经网络的技术和算法有了突破，才让AI真正的走到了普通人的面前。
到底经历了多少，我们其实也不用过于关心。整体历程大概分为三个部分和阶段，权做了解即可。
专家模型 → 机器学习 → 神经网络
06
专家模型
专家模型：把老师傅的大脑变成程序代码，专家系统就像把老师傅毕生经验写成「操作说明书」，让电脑照着手册干活。
本质：人类专家经验的「代码复刻版」
工作原理：
专家经验 → 规则库 → 推理引擎 → 解决方案
（如同中医世家把祖传药方编成《百病诊疗手册》）
最适合以下问题：
1. 规则明确如数学公式
→ 税法计算｜保险理赔｜工资核算
2. 流程固化如生产线
→ 飞机故障诊断｜工业设备检修
3. 知识体系封闭
→ 象棋对弈｜化学品配比
专家模型的短板：
1. 规则未覆盖的情况可能会导致死机
→ 某医疗专家系统诊断罕见病时建议“重启电脑”
2. 知识更新成本高，每新增一条规则需人工编码
→ 更新《****》时，程序员加班重写3000条逻辑
3. 缺乏举一反三能力
→ 无法理解“夏天穿棉袄”是行为艺术还是精神异常
07
机器学习
机器学习：让AI自己从数据中「悟道」的神厨
机器学习是教会AI通过分析大量历史案例，自己总结规律做决策的技术，就像教孩子认猫——不用解释“猫有胡须”，而是给他看1万张猫照片让他自己悟。
如果说“专家模型 = 背菜谱的学徒”的话，那么“机器学习 = 尝遍百味后自创菜系的神厨” 。
核心原理：数据炼金术
输入数据 → 学习算法 → 构建预测模型 → 预测新数据
关键过程：
1. 喂数据：给AI大量历史记录（如：10万张气象图+对应天气）
2. 找规律：AI自动发现“乌云密布+气压骤降→下雨概率85%”
3. 做预测：看到新气象图立即判断是否带伞
三大学习方式（附生活场景）
1. 监督学习：带参考答案的题库
运作方式：
输入：题目+标准答案（如：邮件内容+“是否垃圾邮件”标签）
输出：遇到新邮件自动分类
2. 无监督学习：自助式数据探险
运作方式：
输入：无标签数据（如：超市所有购物小票）
输出：自动发现隐藏分组（“买奶粉的顾客常购湿巾”）
3. 强化学习：打游戏练级的高手
运作方式：
设定奖励机制（如：围棋获胜+1分，失败-1分）
AI自我博弈百万次进化策略
不可替代价值：
1. 处理人类说不清的规律（如：为何某种分子结构能抗癌）
2. 实时适应动态变化环境（股市预测/交通调度）
3. 从超维度数据中提取信息（分析10万份病历预测疾病风险）
当前短板：
1. 需要“大数据燃料”（训练图像识别需百万级图片）
2. 解释性差（医疗AI难说明诊断依据）
08
神经网络
神经网络：AI的「超级大脑」如何像人类一样思考？
把神经网络想象成由千层薄饼组成的智能过滤器——每层提取不同层次的特征，最终合成完整认知（输入：生面粉 → 层1筛杂质 → 层2调稠度 → 层3塑形状 → 输出：美味煎饼）
神经网络的本质：仿生学的胜利
原始数据 → 输入层（感官） → 隐藏层（思维层） → 输出层（决策）
这里的隐藏层就是神经网络的黑盒，无法准确感知，只能通过其他途径调优，详细的后续可以再详细唠。
神经网络如何理解世界？（分层特征提取）
以识别「流浪猫」为例：
输入层：接收像素点（如同视网膜感光）
第1隐藏层：识别基础线条（胡须/耳朵轮廓）
→ 类似大脑初级视觉皮层
第2隐藏层：组合局部特征（三角耳+竖瞳眼）
→ 类似大脑颞叶识别物体部件
输出层：综合判断“90%概率是猫”
→ 类似前额叶决策
更详细的如何理解世界的介绍，其实很重要，因为这决定了你如何理解什么神经网络，后续有时间的话，可以写个更详细的。
改变生活的三类神经网络
卷积神经网络(CNN)：视觉专家
工作方式：像用放大镜扫描图片局部
循环神经网络(RNN)：序列记忆大师
核心能力：带记忆处理信息流
Transformer网络：语言通灵者
突破性：并行处理整段文本
最让人熟悉的就是现在各个大模型应用中的流畅对话。
神经网络有点复杂，后续会再详细讲解，目前可以简单了解一些概念。
