AI少年 AI 探险队开始探险

AI 底层世界 · 第 2 课

拆开 AI 的
神奇工具箱

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!

出发,去探险! 45分钟课堂7个探险站
7
+01
AI
•ᴗ•数据准备完毕!
标量 1
向量 [1, 2, 3]
中小学生 AI 基础与原理课

从编程游戏,
走进 AI 原理

面向小学高年级和初中学生,用生动讲解、互动问答和案例演示,探索智能世界的奥秘。

查看新版完整海报 ↗
探险站 01

AI 的数据积木

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。

7

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
+
385

一排数字

向量 Vector

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

张量 Tensor

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
课堂小游戏请同学们站起来:1 人是标量,一排人是向量,几排人组成“人体张量”!
从数据形态到计算力量

数字怎样组队,芯片就怎样一起计算

从标量到向量、张量,再连接到 GPU / TPU,让孩子把“数据积木”和“计算队伍”串成一条清晰主线。

探险站 02

CNN:拿着放大镜的图片侦探

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

一只 7 × 7 的像素小猫
卷积滤镜
滑动扫描
保留重要
特征线索

③ 拼出答案

耳朵 + 眼睛 + 胡须
🔍
CNN 像什么?

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。

探险站 03

Transformer:会抓重点的阅读高手

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:

小明苹果书包
注意力控制台
Q
我在找谁?
×K
谁有线索?
V
传来信息

同时比较很多词,快速找到关系

🔍
CNN 擅长

看局部、找图形:边缘 → 眼睛 → 小猫

🕸️
Transformer 擅长

看关系、抓重点:谁和谁有关?“它”指什么?

AI 核心模型对照

一边是“火眼金睛”,一边是“超级翻译官”

CNN 从局部图像中提取特征,Transformer 通过自注意力理解上下文。海报中的对比图,与上面的两个互动实验相互对应。

2017 · 改变 AI 的一篇论文Attention Is All You Need
探险站 04 · 论文探秘

八位科学家说:
“只用注意力,也能学会翻译!”

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。

以前 · RNN 接力赛
喜欢红色苹果

一个词读完,才能轮到下一个

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。

VS
论文新办法 · Transformer 全班讨论
喜欢红色苹果

所有词同时寻找重要伙伴

“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。

三位 AI 选手

它们不是谁淘汰谁,而是各有绝活

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。

CNN

窗口侦探
拿手
图片、局部花纹
办法
拿小窗口一块块扫描
挑战
看很远的关系要叠很多层

RNN

故事接力员
拿手
有顺序的短序列
办法
带着记忆一步步往后读
挑战
不能同时读,长故事易忘

Transformer

全局联络员
拿手
文字、长距离关系
办法
每个词同时寻找重要伙伴
挑战
内容很长时会更费计算
可以点击的论文公式

Q、K、V 到底是什么?

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。

Attention(Q, K, V) = 找重点 × 取信息

小猫跳上桌子,因为 看见了鱼。

Q · 问题卡“它”在找谁?
K · 线索牌小猫:会跳、会看桌子:不会看鱼
V · 答案盒等待匹配……

先把“它”变成一个问题:我指的是谁?

🕸️

自注意力:词语自己开会

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。
这篇论文最重要的不是一个公式,而是一个勇敢的问题:“如果不排队,大家同时关注重点,会不会更好?”

科学进步,常常从重新问问题开始。

探险站 05 · AI 救援任务

YOLO:无人机的“快速观察员”

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。

无人机机载 NPU 对车辆、海事目标和搜救人员进行实时识别
MISSION 06

天空中的救援信息员

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。

  • 1云台摄像机稳定拍摄,不怕飞行摇晃
  • 2机载 AI 平台在飞机上快速处理画面
  • 3通信设备把位置和图像传回救援队
YOLO = You Only Look Once

“只看一次”,同时完成三件事

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。

当前步骤把每一帧水灾画面变成数字张量。

一次真实的“人机协作”救援流程

01无人机起飞巡查

按救援队规划的安全航线飞行

02YOLO 发现线索

标出人员、船只、车辆和障碍物

03地图汇总位置

把图像线索与无人机位置对应

04指挥员确认

专业人员复核,判断优先级与路线

05救援队行动

船艇和人员前往现场实施救援

AI 擅长做什么

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。

!
AI 不能独自决定什么

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。

探险站 06

芯片运动会:谁来搬动这些数字?

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。

1

标量处理器

一次处理一个数

像全能队长灵活,适合各种任务

向量处理器

一排数字同时算

像接力小队整齐并行,图像计算快

张量处理器

一大块数字一起算

像超级方阵专门加速神经网络
一次 AI 任务图片 / 文字变成张量CPU 指挥GPU / TPU 大量计算得到答案
趣味易懂 · 动手实践 · 循序渐进

开启 AI 探索之旅,成为未来世界的创造者

学习不只为了记住答案,更为了理解原理、发现规律和解决问题。

最终挑战

AI 探险家结业小测

选择你认为正确的答案,看看今天收集到了几枚知识徽章。

01

一张彩色图片,在电脑里最像什么?

02

CNN 拿着小滤镜在图片上滑动,是为了?

03

Transformer 的注意力有什么本领?

完成 3 道题,点亮知识徽章

真正的 AI 专家,总是保持好奇、勇于试验。