小吕从22年底开始研究这一波的生成式AI的训练、工具和生成，这个过程中有很多的心得和感悟。平时也经常会被周围的朋友们闻到“AI到底是什么，AI到底是怎么回事”这个问题，发现不单是非科技类行业、甚至科技行业的大家对于AI也有着很多的误解。

AI的作用极大，如果能用好AI，会让我们的工作和生活像开了外挂一样获得巨大的提升。

但是用好AI并不容易，想要用好AI，就要理解AI的原理，这一点其实就像是使用任何工具，如果不了解基础的原理，是很难用的得心应手的。

但是一说到技术原理，很多很多人是很难听的下去的。这两年多，小吕无数次的和各种朋友们介绍AI，从刚开始被要求“说人话”，到后来大家都听得下去、听得懂、爱听，发现能用谁都听得懂的“人话”来介绍，是帮助大家了解AI最重要的环节。

因此，我们打算做一个新的系列节目，来介绍AI。我们会用最简单易懂的方式，举例子、讲故事，让完全没有AI知识的朋友们能听懂AI，希望能对大家有帮助。

这里要先叠个甲，我们举的很多例子仅是为了方便让没有技术知识基础的大家更容易的理解，可能和真实的技术实现有差别，请各位技术大佬不要太苛责细节，毕竟，绝大多数人并不会成为技术专家，但是能更好的应用AI对大家的帮助极大，所以能让大家开始理解是最重要的。

本期核心概念解析​

1. ​AI的本质​

• 不是魔法：本质是模拟人脑神经元网络的计算系统


• 核心三要素：数据（知识库）、算法（推理方式）、算力（硬件支撑）


• 与程序的区别：传统代码按规则运行，AI通过数据自主生成判断

1. ​技术发展脉络​

• 1950年代：图灵提出「机器思维」基础理论


• 1980年代：游戏行业率先应用路径规划（A*算法）等初级AI


• 2012年：深度学习突破图像识别瓶颈


• 2023年：大语言模型实现自然对话质变

1. ​运行原理类比​

• 神经元→信息存储点（类似图书分类标签）


• 权重参数→知识关联强度（类似书籍间的引用关系）


• 训练过程→持续更新图书馆目录系统

​关键认知突破​

1. ​算力革命​

• 游戏显卡（GPU）的并行计算能力意外成为AI训练核心


• 对比：1997年IBM「深蓝」需专门硬件，如今民用显卡即可训练简单模型

1. ​数据量级跃迁​

• GPT-3训练数据≈4000亿单词，超人类一生阅读量3000倍


• 但数据≠知识：AI可能记住所有错误答案却无法辨别

1. ​能力边界争议​

• 表面智能：流畅对话依赖语言模式匹配


• 本质局限：修改题目数字会导致数学题正确率暴跌80%


• 当前定位：高级信息检索器，非真正思考者

​行业实践启示​

1. ​游戏领域的预演​

• NPC行为树：最早的「有限场景智能」实验


• 开放世界设计：模拟多智能体社会的基础模型

1. ​教育领域反思​

• 警惕「答案依赖」：AI可能强化思维惰性


• 新能力培养：提问质量比记忆能力更重要

1. ​技术普惠路径​

• 开源模型降低使用门槛（如Meta的LLaMA）

本地化部署：从云端巨兽到个人电脑的可控AI