开始学AI之前，我一直以为这件事离自己很远。
代码看不懂，术语记不住，神经网络听起来像脑科学。打开视频课的时候，甚至做好了“三分钟就关掉”的准备。
结果发现，这门课连“算法”这两个字都没提。
反而是一个关于数据的观点，让我停下来记了两遍。
课程里讲到一个现象。
有些公司觉得：先攒三年数据，等IT系统建好了，数据集完美了，再请AI团队来大展拳脚。
授课的Andrew教授说：这是个非常糟糕的策略。
他的建议刚好反过来——
有一点数据，就早点给AI团队看看。
他们会告诉你：哪些数据值得收、多久收一次、怎么收才真的有用。
数据不是攒出来的，是用出来的。
这句话我记在了手机备忘录里。
你可能也看过那种新闻：AI要取代人类了！AI要统治世界了！
别慌，那是强人工智能（AGI），电影里那种。现实中99.9%的AI，都是弱人工智能（ANI）。
什么意思呢？
· 弱人工智能：只会做一件事。比如智能音箱会聊天但不会开车，自动驾驶会看路但不会给你剪头发。
· 强人工智能：像人一样啥都会，甚至比人还聪明。
AI很强，但它离“全知全能”还远着呢。那些“邪恶机器人”的恐惧，可以放一放。
机器学习到底是什么？
课程里给了一个极简公式：输入A，输出B。
举一些例子：
· 邮件是A，是不是垃圾邮件是B → 垃圾邮件过滤器
· 音频是A，文字是B → 语音识别
· 广告+你的信息是A，点不点是B → 在线广告推荐
这就叫监督学习。
听起来很技术，其实就是“喂例子，让电脑自己学规律”。
几十年前就有的概念，为什么最近才爆发？
课程里画了一张图，
横轴是数据量，纵轴是系统表现。
老方法：数据越多，效果越好一点，但很快就不涨了。
新方法（神经网络+大数据）：数据越多，效果一直涨，涨很久。
用大白话翻译一下：
· 以前：数据少，AI学得不好。
· 现在：数据多 + 大神经网络 = 性能起飞
就像教孩子认猫，看10张图他可能还懵，看10万张图他闭着眼都能认出来。
数据就是AI的饲料，喂得越多，长得越壮。
课程还讲了两个反面案例，我听完默默记了下来。
案例一： CEO说，给我三年攒数据，三年后我们搞AI。
结果： 三年后数据攒了一仓库，AI团队进来说——这不是我们要的格式，这个字段没用，那个频率太低。
数据不是攒出来的，是用出来的。早点让AI团队进来，他们会告诉你：
· 哪些数据值得收
· 多久收一次
· 怎么收更好用
案例二： 某公司收购了一堆医药数据，觉得这下AI一定能创造奇迹。
结果： 几年过去，工程师对着这些数据无从下手，根本不知道怎么用。
数据就像食材，不是堆满厨房就能做出米其林大餐。会做菜的人，比囤菜更重要。
Andrew的原话是：
不要为了获取数据而过度投资，除非你同时雇了AI团队来研究它。
数据不是囤出来的，也不是越多越好。
能解决问题的数据，才是好数据。
人工智能（AI）：让机器变聪明的所有方法
机器学习：让电脑自己学，不用每一步都教
监督学习：最常见的机器学习，就是“从A到B”
深度学习 / 神经网络：一种特别厉害的机器学习方法，靠大数据+大算力起飞
还有一个词经常混在一起——数据科学。
· 机器学习：做出一个能用的系统，比如房价预测工具
· 数据科学：分析数据，得出商业建议，比如“三居室比两居室溢价15%”
两者都很重要，但用处不一样。
📌 小白第一篇小结
✅ AI没那么可怕，大多是弱人工智能
✅ 机器学习 ： 从A到B
✅ 数据越多+神经网络越大=效果越好
✅ 数据要会用，不是攒着就行
✅ 术语不用怕，都是人话能讲清楚的
如果你也是小白，欢迎关注我，一起从零开始，慢慢搞懂这个时代的新常识。🌱
