你用AI搜索还是搜索引擎？

都得用。

搜索引擎都加广告，现在来拿谷歌也加广告了。

首先看必应，百度，谷歌，chatgpt。

其实我们只有多条腿走路才行。

国内的百度莆田系就不说了，必应也嵌入广告。以前的谷歌是不会在搜索结果加广告的。但现在已经加了。

所以说没有什么是不变的，回过头来都得加广告收钱。【提一嘴，博客园如果不加广告，靠会员赞助最终会倒闭】

再来说AI问答，以chatgpt举例来说，它只是一个填字程序。根据你喂它什么来推断给你答案。本质上它只是拿他知道的给你，后续AI问答会不会加广告？显而易见，百度的文心一言很有发言权。

最后给大家简单讲讲AI。

人工智能就是用模拟人的神经元所谓的网络神经算法，然后程序员给他喂数据【类比你让你刚出生的小孩叫你爸爸】，openai一开始也是喂了好多天，可是并不理想，chatgpt它有时叫我叔叔，于是他们想，到底是我的普通话发音不标准？还是我让它知道的太少了，不知道爸爸的含义？

面对这两个选择，openai选择提高普通话呢？还是加大投入让它教爸爸？

后来经过董事会妈妈的决定，继续让它喊爸爸，给他解释爸爸是什么？什么样的人是爸爸？要承担什么责任？就这样喂了好多天【不断的投喂字向量，进行机器学习，纠错预测函数】。

突然有一天它会叫我爸爸了【涌现】，你好开心。不仅如此，你还收获了意外惊喜，它还会叫妈妈了。你好惊讶，他好聪明呀。【其实它只是在庞大的字向量库，发现跟爸爸最近的女人是妈妈，所以看到另一个女人叫妈妈】

那你是不是担心那后面怎么办？chatgpt会不会像孩子一样越来越聪明？答案是否定的。它本质上只是一个填字程序，通过一定的算法去不断纠正，去回答正确的词。但它并不知道谁是爸爸，谁是妈妈。因为它看不到，这里就会有同学疑问？那AI识图呢你怎么解释？

计算机只认识0和1，每个图片也是0和1组成，那这么多的0和1的顺序它怎么知道什么是猫还是狗？AI识图简单的讲，通过卷积，再通过核函数升维去获取特征函数。

太多了，中华田园犬和柯基，藏獒的狗都不同，如何让它知道是狗？于是想着让它自己去学习，这个叫卷积神经网络。让计算机忽略细节，只管轮廓，需要的时候再去看。如果要提取横线特征，这样的卷积核【1 1 1 / 0 0 0 / -1 -1 -1】；提取竖线特征，这样的卷积核 【1 0 -1 / 1 0 -1 / 1 0 -1】。每个卷积核智能提取一个特征，需要多个卷积核，提取一张图片需要多个提取。 从而形成卷积层，构成卷积神经网络的第一层。

比如1080的要做1w多次卷积。把图片缩小进行池化，每4个人组成的方阵只留一个人 取最大或取平均值。然后做第二次卷积 第二次池化 第三次卷积 。。。

逐渐成局部变成整体，特征越来越多，最后提取的特征扔到感知机，组成的全连接神经网络中，做最后一次的分类。CNN算法最后就知道哪些特征代表狗，哪些是猫。

同理只要数据能被标签化，就可以向量化为矩阵，语音学习，游戏领域，CNN都是比较优秀模型。

但是我们是三维生物，升级到4维，5维等等我们就看不懂了。也不知道是什么？计算机只是认识这些狗的特征。它并不知道狗的真实模样。虽然它能区分，但并无法像我们一样去看到狗。