AI入门笔记：透过函数看AI本质
AI 模型本质上是一个可学习的、复杂的非线性函数；但需要注意的是，它并不是一个明确的函数公式；而是一个类似黑盒的预测工具：你不需要了解具体原理，那是符号主义关注的；我们只需要让结果尽可能接近完美即可。其核心思想是联结主义，即通过简化函数获得真实结果的近似解。接下来我将简要回顾我的学习历程。如果大家想了解AI的话推荐观看b站up主闪客的视频：【【闪客】一小时从函数到 Transformer】 https://www.bilibili.com/video/BV1NCgVzoEG9/?share_source=
AI从何而来：一段技术演进史
如果要聊ai的发展历程，就得先看看它诞生前的技术环境。毕竟ai并不是凭空出现的，更不是一落地就能侃侃而谈、无所不能。在2017年之前，如果希望ai处理一段文本，例如翻译一句话，或者判断一句表达是否合理，几乎只有一种主流方案：循环神经网络（RNN）。那RNN是怎么工作的呢？它会按词逐个读取，每读入一个新词，就把前面词的信息压缩进一个固定大小的“记忆向量”里，然后继续向后处理。听上去似乎挺合理，但实际上问题非常多。第一，容易遗忘。让RNN读一篇文章，等它看到第50个词时，第一个词的信息往往早已模糊不清，记忆能