前言

最近一直在学习和使用AI，也加了一些群和朋友们学习交流。发现有不少朋友想入门但是完全不知道如何入门，所以打算写一个AI教程给有需要的朋友。

我们废话不多说，直接进入正题。

我们说的AI，到底是什么？

如果你最近听朋友聊天，十句话里可能有八句都在说"AI"。但你知道吗？大家现在说的AI，和几年前说的AI，其实不是一回事。

现在火爆全网的AI，有个专业名字叫"生成式AI"。

什么意思呢？简单来说就是：你给它一句话，它能给你生成一篇文章；你给它一个想法，它能给你生成一张图片；你给它一个需求，它能给你写一段代码。

就像一个特别聪明的助手，你说"帮我写封辞职信"，它真的能写出来；你说"画一只穿着西装的猫"，它真的能画出来。这种"从无到有创造内容"的能力，就是"生成式"的核心。

我们常听到的ChatGPT、Claude、DeepSeek，都属于这一类。它们的本质是大语言模型（Large Language Model，简称LLM），通过学习海量的文本数据，学会了理解和生成人类语言。

但是，这里有个重要的秘密

AI其实并不"懂"你在说什么，它只是在"算概率"。

这话听起来有点颠覆，让我解释一下：

当你问AI"天空是什么颜色"，它不是真的抬头看了天空，也不是真的理解"天空"和"颜色"的概念。它的工作原理是这样的：

根据它读过的几亿篇文章，当前面出现"天空是什么"这几个字时，后面接"蓝色"的概率是82%，接"灰色"的概率是10%，接"红色"的概率是5%……然后它选概率最高的那个词。

再举个更形象的例子：

你问：“1+1等于？”

• AI不是在"算数"，而是发现在它见过的所有文本里，“1+1等于"后面99.9%都接着"2”
• 所以它回答"2"

你问：“推荐一部好看的电影”

• AI不是真的看过电影，而是分析：在它学过的文本里，“好看的电影"后面经常出现"肖申克的救赎”、“泰坦尼克号"这些词
• 概率高的，它就推荐给你

这就像一个超级学霸，读了全世界的书，但是：

• 他能告诉你"巴黎是法国首都”（因为书里这么写）
• 但他从没去过巴黎，甚至不知道"首都"是什么意思
• 他只是记住了：当你说"巴黎是"的时候，后面接"法国首都"出现的次数最多

所以AI会出现一些奇怪的问题：

• 有时候会"一本正经地胡说八道"（编造不存在的事实）
• 简单的数学题可能算错（因为它不是真的在计算）
• 可能给出自相矛盾的回答（前后概率计算不一致）

这个"一本正经地胡说八道"的现象，有个专业术语叫**“幻觉”（Hallucination）**。就像人做梦一样，AI会"梦"出一些不存在的东西，而且说得特别自信。

如何用推理解决幻觉

既然AI这么容易出错，怎么办呢？科学家们想了个办法：让AI先"思考"再回答。

这个技术叫"推理"（Thinking）或者"思维链"（Chain of Thought）。

传统AI的工作方式：

• 你问问题 → AI立刻蹦出答案
• 就像学生看到题目，不打草稿直接说答案

带推理的AI：

• 你问问题 → AI先在"草稿纸"上算一算、想一想 → 再给你答案
• 就像学生先列步骤、检查一遍，再写最终答案

举个实际例子：

你问：“小明有15个苹果，给了小红3个，又买了8个，现在有多少个？”

传统AI可能这样：

• 看到"15、3、8"这些数字
• 根据概率，觉得应该加起来
• 回答：“26个”（错了！）

带推理的AI会这样：

• 先分析：“小明最初有15个”
• “给了小红3个，那就是15-3=12个”
• “又买了8个，那就是12+8=20个”
• 最后回答：“20个”（对了！）

推理功能的好处：

1. 减少幻觉 - 因为AI会"检查"自己的想法，不容易胡说八道
2. 逻辑更严密 - 一步步推导，不会跳步
3. 可以解释 - 你能看到AI是怎么想的（虽然大部分时候这个思考过程是隐藏的）
4. 处理复杂问题 - 需要多步骤推理的问题，准确率大大提高

但推理也有代价：

• 速度更慢（因为要"思考"）
• 成本更高（计算量更大）
• 不是所有问题都需要推理（比如"你好"不需要思考半天）

现在大部分AI都加入了这种推理能力。比如ChatGPT的thinking模型，DeepSeek的深度思考模式

简单总结一下：

• 普通AI = 快速抢答的学生（可能答错）
• 推理AI = 认真打草稿的学生（准确率更高）

这不是说AI真的"会思考"了，它只是在概率计算前多加了几步验证。但效果确实明显——幻觉少了，答案更靠谱了。

举个最贴切的比喻：生成式AI就像一个读过无数书、见过无数世面的"超级文科生"，你问它什么，它都能跟你聊两句，还能帮你写点东西。只不过，它是靠"背题库"来答题的，而不是真的理解了知识。现在的新版本，开始学会"打草稿"了。

其实AI家族很庞大

很多人以为AI就是ChatGPT，其实不是。AI这个大家族里，成员可多了：

1. 识别类AI - 眼睛特别尖的那种

• 人脸识别（手机解锁、刷脸支付）
• 图像识别（拍照识花、识别文字）
• 语音识别（Siri、小爱同学听懂你说话）
• 这类AI的特长是"认出来"，而不是"创造"

2. 推荐类AI - 最懂你心思的那种

• 抖音给你推视频
• 淘宝给你推商品
• 网易云给你推歌
• 它们擅长"猜你喜欢"，但不会生成新内容

3. 决策类AI - 下棋打游戏特别厉害的那种

• AlphaGo（下围棋）
• 游戏AI（像《星际争霸》的电脑对手）
• 它们专注于"做决策"，在特定领域超越人类

4. 生成类AI - 现在最火的这一波

• 文本生成：ChatGPT、Claude、DeepSeek
• 图像生成：Midjourney、Stable Diffusion、DALL-E
• 视频生成：Sora、Runway
• 音乐生成：Suno、Udio

总结

简单总结一下：如果把AI比作工具箱，识别类AI是"放大镜"，推荐类AI是"指南针"，决策类AI是"棋谱"，而生成式AI就是"魔法棒"——它能变出你想要的东西来。

只不过这根"魔法棒"，其实是个"概率计算器"。它很强大，但不是万能的。而我们这个系列教程，主要就是教你怎么用好这根"魔法棒"。