【共绩 AI 小课堂】Class 2 人工智能到底是什么

1.零代码玩转 AI

当 AI 席卷全球，你真正了解它吗？​

您可能已经看到了 AI 工具的爆炸式增长——ChatGPT、MidJourney、DALLE、Claude 和 Gemini。每个人都在谈论 AI，但当你问“AI 到底是什么”时，答案从“魔法”到“机器人抢走我们的工作”再到“只是一堆数学”。如果 AI 正在改变世界，我们应该了解它的工作原理。最重要的是，我们如何使用无代码 AI 工具在不编写任何代码的情况下对 AI 进行实验。

2.概念破冰：

AI（人工智能）​：指机器模拟人类智能的能力，如图像识别、文本创作。涵盖从规则自动化到原创内容生成的全频谱技术。

ML（机器学习）：​AI 的子集。核心在于机器通过数据自我进化​，而非被动执行指令。好比厨师通过顾客反馈优化菜谱，而非一尘不变。

LLM（大语言模型）​：ML 的分支技术。通过千亿级文本训练掌握语言规律，实现人类对话式交互（如 ChatGPT）。背后依赖 Transformer 架构​——深度学习的革命性突破。

3.AI 爆发的三重推力

海量数据可用性：AI 模型在人类历史上最大的数据集（数万亿个单词、数百万张图像等）上进行训练。大量可用的训练数据使 AI 比旧系统更强大。

前所未有的计算能力：GPU（图形处理单元）和云计算的进步使 AI 训练更加高效。虽然像 DeepSeek V3 这样的大型模型仍然需要数百万个 GPU 小时，但更小的专用模型现在可以在几天而不是几个月内完成训练或微调。例如，在 RunPod 上微调 7B 参数模型可能只需要几天时间。

神经网络设计的突破：传统的 AI 模型依赖于基于规则的编程。今天的 AI，尤其是基于 transformer 的模型，学习上下文和含义，而不仅仅是记住模式。这种转变使 AI 在自然语言理解、图像生成和决策方面更加有用。

这就是为什么今天的 AI 工具不仅可以自动完成句子，还可以撰写论文、生成图像、创作音乐和制作视频。而且它会越来越先进。

4.下一步行动：从观察到参与者

在下一篇文章中，我们将为无代码基础的阅读者分解机器学习基础知识 — 训练模型意味着什么，数据为什么重要，以及您现在可以尝试哪些开源 AI 模型在共绩算力上开箱即用。

AI 不仅是未来，也是现在。最好的学习方法是什么？通过玩它。