又到一年開學季,踏入大學校園的新同學,不僅需要配備得心應手的學習工具——如筆記本電腦和平板電腦,更應掌握利用人工智能AI來提升學習效率的技能?,F(xiàn)在,免費的AI已經(jīng)提供如PPT創(chuàng)作、多語言翻譯、長文閱讀、文生圖、AI搜索等等眾多功能,從自動化處理繁瑣事務,到提供智能決策支持,AI的應用越來越廣泛。它幫助我們解決了許多問題,提高了工作效率,節(jié)省了寶貴的時間。
然而,在實際使用過程中,我們也遇到了一些挑戰(zhàn),如AI撰寫文章時的不穩(wěn)定性、內(nèi)容過于機械化等問題。這是因為現(xiàn)階段的大模型缺乏“原創(chuàng)性思考”能力,這種思考通常涉及從無到有的創(chuàng)造過程,不一定基于現(xiàn)有的信息或模式。而現(xiàn)階段AI大模型的推理通常是基于已有的數(shù)據(jù)和模式。它們可以生成新穎的組合或?qū)斎霐?shù)據(jù)的復雜響應,但這些通常是基于訓練數(shù)據(jù)中的模式,而不是完全原創(chuàng)的概念。
那么,面對這些問題,我們應該如何解決呢?
首先了解AI 的基本邏輯,AI是模擬人類認知世界的過程。人類認知世界分為輸入階段和認知加工階段。輸入階段由視覺、聽覺、觸覺三個單元組成,其中大腦皮層約 60% 的資源用于視覺,20 - 30% 用于聽覺,10% 用于觸覺。大腦通過對輸入信息進行加工,輸出接受或拒絕、行動或不動的反應。
AI 也分為認知輸入和計算輸出兩個階段。認知輸入主要分為視覺圖像識別、自然語言處理、深度學習三個領域。在視覺圖像識別方面,AI 能夠像人類一樣識別圖像中的各種元素,例如物體、人物等。自然語言處理則讓 AI 能夠理解和生成人類語言。深度學習通過大量數(shù)據(jù)的訓練,不斷提升AI的性能。
例如我們使用AI翻譯英文文章,直接翻譯后內(nèi)容讀起來總是存在一些奇怪的地方,其實我們的最終目標不是將英文轉(zhuǎn)換成中文,而是需要理解英文文章表達的意思,然后用中文表達出來,這過程中包含了翻譯、內(nèi)容校對、潤色輸出至少三步。
所以AI應用非常重要的一個環(huán)節(jié)就是設計適合AI的工作流。具體來說,有以下幾個關(guān)鍵因素需要考慮:
不局限于人類現(xiàn)有方案:我們應該嘗試跳出人類的思維定式,從AI的角度去思考問題。有時候,AI可能會找到一種我們從未想過的解決方案。
不必完全依賴AI做決策:盡管AI在某些方面表現(xiàn)出色,但其智能程度還不足以完全替代人類做決策。因此,我們應該將AI視為輔助工具,而不是替代品。
結(jié)合多種AI或工具:每個AI模型或工具都有其擅長的領域和局限性。通過結(jié)合多種AI或工具,我們可以充分利用各自的優(yōu)勢,提高整體效果。
回歸問題本質(zhì):在設計工作流時,我們應該始終關(guān)注要解決的根本問題是什么。只有這樣,我們才能確保所設計的工作流是有效的。
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