《与老战友聊科学知识》第66期用最通俗大白话讲什么是 AI（人工智能）

jack

算力

学习

数据

模型

输入

神经网络

训练

沙发

生成式

理解

我用最通俗、大白话讲什么是 AI（人工智能）

AI 就是让机器像人一样“会思考、会学习、会干活”。

• 以前的程序：你写一步，它做一步，死板。

• AI：你给它数据，它自己学规律，学会了就能自己判断、回答、画画、写东西。

简单说：

AI = 能学习、能变通的电脑程序。

你现在跟我聊天，我就是 AI。

什么是技术栈 / 科学栈

“栈”就是一整套工具、技术、零件搭起来的架子。

你可以把它理解成：

盖房子要用的一整套东西：地基、钢筋、水泥、砖头、门窗、装修。

• AI 技术栈 = 做 AI 要用的全套工具

1. 底层：芯片、算力（像房子地基）

2. 中层：框架、算法（像钢筋结构）

3. 上层：应用、产品（像房子外观和功能）

一句话总结：

技术栈 = 做一件事从头到尾用到的所有技术组合。

合起来一句话

• AI：让机器变聪明、能学习。

• 技术栈：实现 AI 要用的一整套技术工具。

用通俗易懂的语言说明了ai和科学栈是怎么回事，我们再了解专业的ai知识。

AI的原理是一个多层次的概念，我会从核心思想、关键技术和现实比喻三个角度来科普，尽量让不同背景的读者都能理解。

一、核心思想：从数据中学习“模式”

传统编程是：人类输入规则 + 数据 → 程序输出结果。

（例如：写一套“if-else”语句来判断邮件是否为垃圾邮件）

AI（特别是机器学习）是：人类输入数据 + 结果 → 程序自己总结出规则。

（例如：给AI成千上万封标记好的垃圾邮件和正常邮件，让它自己找出区分两者的特征）

简单说，AI的核心是“学习”，而不是被“编程”。

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二、关键技术栈：一个分层框架

你可以把现代AI（尤其是生成式AI如ChatGPT、Sora）想象成一个有不同功能层的“超级大脑”。

1. 基础：机器学习

· 是什么：让计算机从数据中自动发现规律和模式的算法总称。

· 关键比喻：就像教一个孩子认识猫。不是告诉他“猫有尖耳朵、胡须”，而是给他看成千上万张猫的图片，让他自己总结出猫的特征。

· 核心方法：“试错法”。模型做出预测 → 对比正确答案 → 计算误差 → 调整内部参数以减少误差 → 重复亿万次。

2. 主力：深度学习 & 神经网络

· 是什么：机器学习的一个强大分支，模仿人脑神经元网络的结构。

· 关键结构：

· 神经元（节点）：一个简单的计算单元。

· 层：多个神经元排成一层。通常包括：

· 输入层：接收数据（如图像像素、文字编码）。

· 隐藏层（多个）：进行复杂的特征提取和转换（层数越深，“思考”越复杂，“深度”学习由此得名）。

· 输出层：给出最终结果（如“这是一只猫”、“这句话的意思是...”）。

· 连接权重：连接线上可调节的参数，代表信息传递的重要性。学习的过程就是调整这亿万权重的过程。

· 关键比喻：神经网络像一个巨大、复杂、可调节的“水流管网”。数据是水流，权重是每个管道的阀门开关程度。训练就是调整所有阀门，使得对于不同的输入水源，最终都能从正确的出口流出。

3. 明星应用：基于Transformer的大语言模型（如GPT）

这是当前生成式AI爆炸的核心突破。

· 核心能力：注意力机制。模型在处理一个词（或图像块）时，能“关注”到上下文中所有其他相关部分，并理解它们之间的关系。这让它能真正理解长文本的上下文和语义。

· 两个关键阶段：

· 预训练（海量学习）：在几乎整个互联网的文本数据上，进行一种“填空”游戏。比如，遮住一句话中的某个词，让模型根据上下文预测。通过无数次的练习，模型学会了语法、事实、逻辑甚至风格。这阶段耗费巨量算力和数据，形成模型的“基础知识”。

· 微调与对齐（精细化调教）：用更高质量、符合人类期望的指令数据对模型进行调教，让它变得有用、安全、乐于助人。这就是为什么ChatGPT能很好地遵循你的指令，而不是胡乱续写。

4. 硬件引擎：算力（GPU等）

· 没有强大的算力，以上都是空谈。训练一个大模型需要在数十万核心的超级计算机上，运行数个月，耗资巨大。可以说，AI的进步是算法创新和算力爆炸共同驱动的。

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三、一个生动的比喻：AI如何生成一张“猫在沙发上”的图片？

1. 收集记忆（训练）：你看过互联网上数以亿计关于“猫”、“沙发”、“房间”的图片和文字描述，大脑神经元之间形成了复杂的连接，理解了这些概念的特征和关联。

2. 接收指令（输入）：听到“画一只猫在沙发上”。

3. 解构需求（编码）：你的大脑立刻激活了与“猫”（形状、毛发、姿态）、“沙发”（材质、结构）、“在...上”（空间关系）相关的神经网络集群。

4. 从混沌到清晰（扩散模型等生成过程）：想象你首先看到一张全是电视雪花的噪声图。然后你一步步问自己：“根据‘猫在沙发上’这个描述，这个区域的噪声应该更像猫毛还是木纹？” 每问一步，就去除一些不符合描述的噪声，增加一些符合特征的结构。经过几十上百步，一张清晰的、符合描述的图片就“浮现”出来了。生成式AI的创作，就是一个从完全随机噪声中，一步步“去噪”并构造出有序内容的过程。

四、重要认知

· AI不是魔法，是数学和统计学：本质是高维空间中的复杂模式匹配和概率预测。

· “智能”是表象：它没有意识、理解或情感，只是基于数据的模式模拟能力超强。

· 数据是燃料：数据的规模和质量直接决定AI的能力上限。

· 存在局限性：会“一本正经地胡说八道”（幻觉），严重依赖训练数据（可能存在偏见），推理和因果能力仍弱。

总结一下：

AI的原理 = 用海量数据 + 巨量算力，训练一个由数百万甚至万亿参数组成的神经网络模型，使其能对输入信息（文字、图像等）进行极其复杂的模式识别、转换和生成。

希望这个科普能帮助你建立起对AI原理的基本认知框架！