AI满地开花，你为何在焦虑？

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我们生活在一个数学的世界——你可以用数字去描述这个世界，用数学语言去描述你要解决的问题，用数学工具去寻找到这个问题的答案，就如同小学时候做的数学应用题一样。然而并非所有的问题都能通过单纯的计算找到答案。

解答那这些找不到答案的复杂问题，就需要重新去用数学语言描述问题，拆解简化问题，并寻找出新的解决问题的数学工具。人工智能也因此而诞生。

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  AI是什么？

AI是一种基于数学的程序化工具。

AI起始于数学，统计学、概率论、线性代数和微积分是基本四要素。AI程序下不同的算法模型是构成我们或看得见，或看不见的AI底色。

作为一段代码驱动的计算机程序，AI所能够理解的只有“0”和“1”。数学家与工程师将现实中事物的某些信息抽离出来，例如将一张照片的内容简化为几个词组，并将这些信息转化为数字，也就是训练AI的数据。

AI Auto-tagging 的技术

这些数据将被送进为了解决某个复杂问题的模型，例如人工神经网络（ANN）之中，经过数次的重复，调整与迭代，这个AI模型便“理解”了这个复杂的问题，并输出了符合人类意义的内容。正如人类自己面对一个复杂问题所选择的解决方法会多种多样一样，在解决同一个复杂问题上，AI模型的种类也很丰富。

ANN神经网络

AI并非全能。作为计算机程序的AI会因其是计算机程序而有远超人类的地方，也会有远不及人类的地方。什么是程序？程序就是步骤。好比用电饭煲蒸米饭：从第一步打开电饭煲的电源，第二步加入一杯大米，到最后一步打开电饭煲获得蒸熟的大米。AI也同样遵循着一系列被设定好的步骤。

与产品说明书和图文并茂的菜谱不同的是，AI只能理解“0”和“1”。所以，AI处理输入信息的所有步骤都需要利用数学工具与计算机语言进行书写和编程。

数学工具与计算机语言两厢结合所带来的不仅仅是准确的可重复化，也让AI十分擅于识别海量数据中的隐藏的模式，但AI并不理解它所输出的内容对人类的实际含义。人类是依靠经验的，而AI是依靠模式。

它可以辅助我们轻松快速地找到行星的轨道的半长轴的三次方跟公转周期的二次方的比值相等而不需要我们苦苦计算呕心沥血数年后才一拍脑门地发现这个“离谱”的三次方。而我们人类，则可以去探索，发现这个世界的本质，并主动地去解读AI输出的东西有什么意义，有什么价值。

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  AI会取代人类吗？

我们是感性的，创造的，是探索的。

AI看起来的人性化并非其真正产生了情感，而是通过调整AI模型的参数后模拟出来的。这也因此，情感与情感相关的一切都是AI无法替代的。

受到情感影响的个人喜好，情绪波动所带来的非理性化决策，面对不同境遇环境的不同体验等都是AI无法理解的，也是只有人类才能做到的。所以能为他人带来情绪价值，体验价值等方向的职业是很难为AI所取代的。

让AI来产生某种灵光一闪是很难的，其结果大概率上也是不尽如人意的。人的记忆不是固定的。大脑内的神经元细胞是时刻在改变的。

这种动态的链接会在我们意想不到的时候将一些不相干的东西挂在一起，并脑补出一些很有意思的想法或者场景；或者为我们创造出一个虚幻的世界提供灵感，比如漫画，游戏，小说等。所以，创意性的创造性的职业也不容易被AI取代。

探索，既可以是对工具的探索，探索其应用的范围；亦可以是对解决问题的方法的探索，世界本质的探索。为什么这次粒子碰撞实验后这里有一个异常值？这种问题AI是无法给予解答的，而人类是可以的。

从理论到应用，只有人类才能去面对这些未知，去探索，去发现，去适应。无论是商业领域内新商业模式的是否成功，如何构建一个新AI算法解决一个复杂问题，还是新基础物理理论的提出与验证，这些面对未知，拥抱未知的弄潮儿是最不能，也是最不会被AI所取代的。

总的来说，AI 是一个强大的工具，作为用户的人类需要去掌握这种工具，才能知道，发现，与探索未来更广阔的天空。

未来DAOmie小社的元工具栏目将着重介绍当下火热的AI工具ChatGPT，Stable Diffusion等其背后的原理，运行的逻辑和应用的方法，以及更多与未来相关的技术和工具。

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