一个数字
标量 Scalar
像一颗独立的积木。比如今天的气温是 25℃。
25● AI 底层世界 · 第 2 课
课堂思维主张归纳思原理,逻辑思规律
游戏会听你的指令,AI 又是怎样“看见”、怎样“思考”的?今天我们缩小身体,钻进 AI 的大脑一探究竟!
在电脑眼里,声音、图片和文字都会变成数字。数字怎样组队,就有不同的名字。
一个数字
像一颗独立的积木。比如今天的气温是 25℃。
25一排数字
像一列整齐的小队,可以表示一个物体的几项特征。
[ 3, 8, 5 ]多层数字方阵
像很多积木排成的盒子。一张彩色图片就是三层数字。
高 × 宽 × 颜色CNN 不会一眼看完整张图。它拿着小小的“滤镜”,从左到右、从上到下寻找线索。
① 图片变成像素数字
③ 拼出答案
像侦探:先找“边缘”,再找“形状”,最后把线索拼起来,认出这是一只猫。
Transformer 的秘密武器叫“注意力”。它读一句话时,会让有关联的词互相传递消息。
点击句子里的词,看看它最关注谁:
同时比较很多词,快速找到关系
看局部、找图形:边缘 → 眼睛 → 小猫
看关系、抓重点:谁和谁有关?“它”指什么?
这篇论文第一次提出完整的 Transformer。今天的聊天 AI、翻译工具和许多图像 AI,都从这个重要想法继续成长。
像五位同学排队传话。句子越长,最前面的消息越容易忘;大家也很难同时开工。
“喜欢”能直接注意到“苹果”。不必从中间同学一路传话,关系再远也能一步连接。
根据飞桨文章的比较思路:看任务的数据是什么、关系有多远、需要多快,再选择合适工具。
别怕,它们只是三种不同任务的卡片。点击按钮,帮“它”找到真正指代的东西。
小猫跳上桌子,因为 它 看见了鱼。
先把“它”变成一个问题:我指的是谁?
每个词都问:句子里谁和我最相关?然后把重要伙伴的消息收集过来。
论文里的事实:论文把任意两个位置之间的最长信息路径缩短到一步,更容易学习相隔很远的关系。科学进步,常常从重新问问题开始。
城市发生水灾时,道路可能被淹、救援人员视线也会受阻。装有摄像机和机载 AI 算力平台的无人机,可以从空中快速发现线索,帮助救援队更快了解现场。

无人机不直接代替救援人员,它把高处看见的画面变成有用信息,再交给指挥中心判断。
它把整张画面交给一个神经网络,一次计算就预测“这里有什么、在哪里、有多确定”。这比一块一块反复检查更快,适合无人机的实时画面。
按救援队规划的安全航线飞行
→标出人员、船只、车辆和障碍物
→把图像线索与无人机位置对应
→专业人员复核,判断优先级与路线
→船艇和人员前往现场实施救援
快速浏览大量画面、发现候选目标、标记位置、持续巡查,帮助救援队节省时间。
画面可能被雨雾、树木或反光干扰。是否救援、怎样救援,必须由专业人员复核和决定。
算法是“做事方法”,处理器是“干活队员”。不同队员有不同的拿手项目。
一次处理一个数
一排数字同时算
一大块数字一起算
选择你认为正确的答案,看看今天收集到了几枚知识徽章。
真正的 AI 专家,总是保持好奇、勇于试验。