什么是 AI？

英文（Artificial Intelligence）中文叫：人工智能

那么现在的AI是怎么学习？怎么分析？怎么胡说八道的呢？

一、AI的发展历史

第一阶段：AI概念诞生（1956年）

1956年，在美国的 Dartmouth Workshop 上。科学家第一次提出：能不能让机器像人一样思考？

人工智能（AI）这个词正式诞生。但当时的计算机内存只有几十KB运算能力所以只能停留在理论。

第二阶段：专家系统时代（1970~1990）

那时候 AI 不会学习。只能靠人工输入规则。

例如：如果发烧并且咳嗽那么可能感冒这种：IF-THEN-ELSE-规则系统。叫：专家系统

缺点：规则太多。现实世界太复杂。维护不下去。

第三阶段：机器学习时代（1990~2015）

科学家发现：与其告诉机器答案。不如给机器大量数据。让它自己找规律。

例如：给AI 10000张猫图片10000张狗图片，然后告诉它这是猫这是狗

训练完成后：AI自己学会区分猫狗。

这就是：机器学习（Machine Learning）

第四阶段：深度学习时代（2012开始爆发）

2012年出现重大突破：Geoffrey Hinton 团队在图像识别比赛大幅领先。

从此：深度学习统治 AI。

核心技术：神经网络，模仿人脑结构。

第五阶段：大模型时代（2022开始）

2022年11月ChatGPT 发布。

全球震动。因为第一次出现：

能聊天能写文章能编程能翻译能推理的大模型。

进入：Generative AI（生成式AI）时代

二、AI是怎么学习知识的？

很多人误以为：AI = 数据库

其实不是。AI不是背答案。

而是：

从海量数据中学习规律。

举个例子。

你小时候学中文。看到：我今天吃了一碗____

即使没见过这句话。

你也知道：填入面饭粥之类比较合理。因为你学过无数中文句子。

AI也是一样。训练过程大概分三步。

第一步：读海量文本

AI会阅读：网页、书籍、论文、代码、新闻

数量可能达到：数万亿词

例如：天空是蓝色的苹果是一种水果中国首都是北京

读无数遍。

第二步：猜下一个词

训练时：系统故意隐藏后面的内容。

例如：天空是____

AI猜：蓝色

猜对：奖励。

猜错：调整参数。

不断重复。几十亿次。

第三步：形成参数

训练完成后：知识不再是文章形式。

而变成：数字

例如：ChatGPT≈ 数千亿参数

这些参数记录着：语言规律知识规律逻辑规律代码规律

三、AI真的学懂知识了吗？

这是个哲学问题。

目前主流观点：

AI不是真正理解，而是在预测。

例如你问：1+1=?

AI不是像计算器那样算。

而是：根据训练数据发现1+1=2概率最高

输出：2

四、AI是怎么分析问题的？怎么回答你的问题呢？

例如你问AI：为什么我每天吃两顿体重还是不降？

AI不会直接回答。内部会拆解。

第一步：识别主题 减肥

第二步：提取关键信息 每天两顿体重不降

第三步：寻找相关知识 热量缺口基础代谢运动量水分波动

第四步：推理 两顿饭≠ 热量一定低可能：吃得太多可能：代谢下降可能：体重受水分影响

第五步：组织语言 输出答案。

五、 AI为什么有时会胡说八道？

因为 AI 本质是：预测下一个词

而不是：查询真实数据库

所以当知识不足时。

它会：合理猜测

这叫：幻觉（Hallucination）

例如：编造：人名、论文、网站、新闻

好了，在以后的文章中我们继续折腾研究什么是大模型（LLM）？Token（AI是怎么“看”文字的）？RAG（知识库）Agent（智能体）MCP（AI工具调用）AI IDE、AI CLI、AI工作流等等AI相关的知识。

作者V：大爷科技折腾局