人工智能底层逻辑效率，人工智能的计算逻辑是如何的

别再被AI忽悠了!一文说清人工智能的本质、能力分类与底层逻辑

弱人工智能（NARRow AI）：专攻单一任务，如语音助手、人脸识别、下棋程序等。它们只能完成特定领域的任务，无法像人类一样全面思考。强人工智能（General AI）：理论上的“全能型AI”，能像人类一样思考、学习、解决任何问题。然而，这种AI尚未实现。超人工智能（Super AI）：科幻中超越人类智慧的AI，目前只存在于想象中。

对于人工智能这个过于庞大的概念，我们将它区分成弱人工智能（weak AI，或Narrow AI）和强人工智能（Strong AI或General AI）。

另外一个是弱人工智能，现在看到的东西就是弱人工智能。弱人工智能本质上是一个工具，主要解决两个问题：第一是解决人的效率问题，通过一些人工智能或者算法，解决人之前在传统领域不太好解决的问题，让效率更高；第二是解决人做不到的事情，就是辅助人做一些事情。

《底层逻辑》是一本值得一看的书。《底层逻辑》由刘润所著，机械工业出版社出版，豆瓣评分8分。虽然评分并不能完全代表一本书的价值，但作为一个参考，8分已经处于中等偏上的水平，说明这本书在内容、结构、表达等方面都有一定的可取之处。

我认为人工智能能取代人类的工作，但不能完全取代。最可能被人工智能取代的工作有建筑工人、快递员、司机、电话客服、清洁工等等一些需要花费较多劳动力且重复、危险、辛苦的流水线工作，人工智能通过取代人类这一类工作，以此来提高工作的效率。

算法模型是AI的“大脑” 如果说人类通过“智慧的大脑”来认识世界，那么算法模型就是AI的“大脑”。 AI目标是创造设计出具有高级智能的机器，其中的算法和技术部分借鉴了当下对人脑的研究成果。很多当下流行的AI系统使用的人工神经网络，就是模拟人脑的神经网络，建立简单模型，按照不同的连接方式组成的网络。

认识了世界的底层逻辑,才发现人工智能没那么可怕

当我们开始深入探讨世界的底层逻辑时，会意识到知识与信息之间的区别和联系。知识不仅仅是信息的简单累积，而是经过整合、验证并能够指导我们行动的宝贵资源。这一认识使我们明白，人工智能虽然能够处理大量信息，但在知识的整合、理解和应用方面，仍与人类存在显著差距。

弱人工智能（Narrow AI）：专攻单一任务，如语音助手、人脸识别、下棋程序等。它们只能完成特定领域的任务，无法像人类一样全面思考。强人工智能（General AI）：理论上的“全能型AI”，能像人类一样思考、学习、解决任何问题。然而，这种AI尚未实现。

樊老师分享人工智能首先对人工智能的底层逻辑分析，讲述了科技的幂次法则，人类那些岗位会首先被机器替代，进而说明我们人类要如何应对。 人工智能之所以能够出现是有底层的逻辑。 什么叫底层逻辑？就是为什么这个世界一定会朝着那个方向走过去。

人类的底层逻辑：目的性认知与本质理解人类的深度思考以“理解本质”为导向，关联自身的道德体验、修行困惑甚至生命意义。例如，思考“善恶为何需辨别”时，人类会结合实修中的“观照自心”“破除我执”等体验，形成具有主体性的认知。这种思考依赖逻辑推理、辩证批判能力以及价值导向的行动，是AI无法模拟的。

弱人工智能（Narrow AI）：专注于特定任务（如人脸识别、语音助手），是目前应用最广泛的形式。强人工智能（General AI）：理论上具备与人类相当的通用智能，但尚未实现。生成式AI（Generative AI）：能生成新内容（如文本、图像、代码），例如chatgpt、DALL·E等。

最希望人工智能帮你做什么

最希望人工智能在遵循“科技向善”价值观的前提下，帮助人类解决安全、效率、环保等领域的实际问题，同时避免因技术滥用引发的负面后果。具体可从以下角度展开：核心需求：科技向善的价值观对齐避免技术滥用：人工智能的发展需以“科技向善”为底层逻辑，确保技术不会因利益驱动而偏离人类福祉。

医疗领域的健康机器人应用范围很广，主要从事维护保养、运输、清洗、监护、康复等工作，旨在减轻医生的工作负担，让人的能力更聚集于诊断、手术等脑力工作中。而个人使用的健康机器人，大多数是监测、康复、预警等范围，让个体拥有更健康的体魄。

希望人工智能能在情感理解与表达方面有更大突破。目前的人工智能虽能处理语言信息，但对复杂人类情感的感知和回应还较有限。

首先，人们创造机器人医生，让他发挥了医生的职责，而且机器人是用大数据说话的，他的数据都是全国乃至世界上的顶尖医术资源，他可以排除一些人为的因素而导致手术的失败。这也为医生这个行业，减少了风险，降低了手术过程中艾滋病的传染。如果要畅想未来的机器人，当然是希望他能有越来越多的功能。

人工智能时代,专业选择的底层逻辑:不是追风口,而是重构认知

人工智能时代，专业选择的底层逻辑是重构认知。在人工智能（AI）技术日新月异的今天，专业选择不再仅仅是追逐热门行业或技术风口，而是需要更深层次地重构我们的认知体系。这一转变的核心在于理解AI如何改变各行各业，以及如何在这样的变革中找到与AI协同进化的能力。

选择与跃迁：底层逻辑决定成长高度认知决定选择：人与人差距的本质是认知差距。高手通过深度思考看到更大系统，做出更优选择。例如，选择进入高成长行业而非稳定但低薪的工作。跃迁式成长：高手的进步是非线性的，通过关键节点实现跨越。

真正厉害的人，都懂得“磨刀不误砍柴工”，其核心在于通过长期蓄力、把握低谷机遇、理性选择赛道，实现爆发式成长。这种成长并非偶然，而是遵循“慢即是快”的底层逻辑。高手的“慢功夫”：用时间换复利“看不见的十步”思维：任正非曾说“弯道翻车的比超车的多”，强调长期积累的重要性。

什么是AI,以及其工作的底层逻辑

1、人工智能（ARTificial Intelligence， AI）是指通过计算机系统模拟人类智能的技术，使其能够执行需要人类智力才能完成的任务，例如学习、推理、感知、决策、语言理解等。AI的核心目标是让机器具备“智能”，即从数据中提取规律、适应环境变化并自主解决问题。

2、具体来说，AI是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作。这包括研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。

3、AI的工作原理底层逻辑主要包括以下几个方面：数据处理：AI模型的学习过程离不开大量的数据。这些数据需要经过清洗、标注、增强等处理步骤，以提取出对模型训练有用的信息。处理后的数据被分为训练数据集和测试数据集，用于模型的训练和验证。

4、AI赚钱的底层逻辑在于它能够帮助企业实现降本增效。通过AI技术，企业可以自动化处理大量重复性工作、优化决策过程、提升运营效率等。这些都可以为企业节省成本并创造更多的价值。然而，要实现这一点，你需要先了解你的行业、熟悉你的业务并具备一定的专业能力。

5、AI是一种模仿或增强人类智能的技术，它不会真正“思考”。AI的定义与分类 人工智能（AI），简单来说，是一种通过算法、神经网络和大量数据来模仿或增强人类智能的技术。它可以帮助我们完成各种任务，如语音识别、图像处理、下棋、自动驾驶等。

6、人工智能（Artificial intelligence，AI）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，是计算机科学的重要分支。其核心目标在于理解智能的本质，并构建能够以人类智能相似方式做出反应的智能机器。