嘉宾：任侃，上海科技大学助理教授、博士生导师。

他主要的研究领域包括数据挖掘与机器学习，特别是时空数据建模、自监督学习与基础模型、决策优化方法与人工智能体，及其在医疗健康、推荐系统与金融等领域的应用。

嘉宾的另一个身份：马兔的先生，哈哈小朋友的爸爸。

本期主题：破除科幻误区，消除AI焦虑，从真正理解技术底层开始——每个人都能听懂的AI科普。

这期播客以“技术科普+教育启示”双线切入， 帮助家长、职场人建立对AI的深度认知。

任老师以专业视角拆解AI底层逻辑，揭示智能驾驶、大模型等热门应用的真相与局限；马兔则从教育实践出发，提出“反刷题时代”的能力培养策略。内容兼顾严谨性与通俗性，

助你：

1️⃣ ​​消除误区​​：告别科幻式想象，用数学与数据思维理解AI；

2️⃣ ​​理性规划​​：厘清AI可替代与不可替代的领域，调整教育/职业方向；

3️⃣ ​​前瞻视野​​：关注技术突破与人文力的平衡，为未来布局。

00:00 引入：过度相信智驾？基于科幻小说推理AI？——从底层原理认知AI很有必要。

04:29 如何理解智能驾驶？从概率理解AI，学会判断AI在不同应用场景下的可信任边界。

10:59 如何理解AI的底层是数字&数据➡️数学函数与概率？数据干扰与AI幻觉。

12:43 AI的统计与连接主义：监督学习、无监督学习、自监督学习

22:06 理解从深度学习到大模型，21世纪AI发展的两个里程碑

26:46 对大模型的思考：市场营销、程序员…一切基于电脑屏幕的经验主义工种正在被AI折叠。AI无法替代的领域，有哪些？

33:28 现阶段大模型的发展，到天花板了吗？最新的技术研究趋势有哪些？

36:57 AI时代，舍弃一切去“鸡娃”“刷题”“内卷”，真的有意义吗？

38:36 总结：想要真正的理解AI、借助AI让自己的工作、育儿开挂，需要先建立一些底层的技术认知。

如果你对AI的技术发展感到焦虑、迷茫；

对AI的最新趋势与应用感兴趣；

也愿意沉下心来深入了解、探索AI的底层原理，建立自己的辩证思考认知

那你可以加马兔的好友 WeChat：hahamatu0601，务必备注【播客AI】

我会在除了亲子教育社群之外，开一个人工智能的交流社群

之后如果我们找到一些，非常适合大家来学习的、好的资源

我们也会在群里和大家多多的交流。