人工智能（AI）是一种通过计算机模拟人类智能的技术，它可以学习、推理和解决问题。如今，AI已经深刻地融入我们的日常生活，从智能助手到推荐系统，无处不在。掌握使用AI的技巧，可以帮助我们更高效地完成任务，同时也能更好地理解这项技术的潜力与局限性。
AI 是什么
AI，全称 Artificial Intelligence，中文叫“人工智能”。简单来说，它是让机器去做原本需要人类智慧才能完成的事情。 比如，像人一样识别图片里的猫，听懂人类的语言，甚至自己写文章、作曲、画画。
AI 算法和一般算法、软件有什么区别？它拥有智慧、意识吗？AI 的实现是由一系列算法组成的，但这些算法与传统“固定流程”的基本算法不同，只有具备“学习、推理、适应”能力的算法，才算人工智能范畴。一般来说，满足以下特征的算法，才会被认为是“智能”算法：
- 能从数据中学习
不需要人为写死全部规则，而是通过大量样本自己总结规律。例子：机器学习（决策树、支持向量机、神经网络等） - 能应对不确定性
数据可能模糊、含噪音，输入不是完全精确的，但算法仍能给出合理输出。例子：贝叶斯推断、模糊逻辑 - 能做推理或决策
不只是按照流程机械执行，而是能在多种可能路径中“选择”一个方案。例子：搜索算法（A*）、博弈算法（Minimax） - 能适应变化
遇到新环境或新数据，算法能自动调整自身参数或策略。例子：强化学习（Reinforcement Learning）
传统算法像是一本“死板的说明书”，需要人写好详细的规则，它才能一步步执行（当然稳定输出也是传统算法的特点之一）。AI更像一个能“自己学习”的学生，它会从大量数据里找规律，然后根据规律做出判断或生成结果。
举个例子：如果你想让电脑识别“照片里是不是猫”，传统方法是提前写下各种规则，比如耳朵尖、胡须长、四条腿等；而 AI 会直接看上万张猫照片，自行学会什么是“猫”，自己总结识别猫的规律。
AI 已经融入生活
如果说十年前的 AI 还是实验室里的新鲜玩意儿，那么如今，它已经悄悄进入了我们生活的方方面面。打开手机，语音助手能帮你设闹钟、查天气；出门坐车，地图软件会实时规划路线，甚至提示哪里堵车；网购时，推荐系统会根据你的浏览习惯推送你可能喜欢的商品；刷短视频或听音乐时，背后也都有 AI 算法在分析你的兴趣。
这些应用看似分散，但本质上都说明：AI 已经不是未来，而是正在发生的现在。它就像水电一样，成为我们生活中无处不在的基础能力，只是很多时候，我们并没有特别意识到。
不过，这些例子似乎很难让你把 AI 应用与前文讲到的具备“学习、推理、适应”能力的算法联系起来，因为我们日常使用的都是广义 AI 软件，并不是狭义的单一 AI 模型。广义 AI 软件基本是以大模型 AI 为核心，辅以多个功能插件与外部工具的综合系统。以人体做类比，AI大模型就是大脑，耳朵、眼睛、四肢就是插件、外部工具，大脑不仅需要工具辅助输入，还需要工具辅助执行想法。
这种“核心 + 插件”的架构，让 AI 不仅能理解和生成语言，还能执行具体操作，从而完成一整套任务流程。
抽象上诉架构，即本博客的核心思想，算法与技术；理论与实践；人的想法与人的行为；算法与 AI 都是这两类事物，相辅相成。
这个思想有什么用呢？它的作用在于驱动思考，让人始终从两个维度去审视问题。这与古话“学而不思则罔，思而不学则殆”相通，只不过多数人往往只看到表面：学习时要思考，实际上，这正是在强调理论与实践在学习中的双重重要性，并进一步延伸到各种事物中换句话说，这是一种“双轴思维”：一轴是理解与动机，一轴是方法与执行。双轴并行，才能更全面、更冷静地应对复杂与对立的局面。
AI 已经融入生活了吗？
如果冷静观察，就会发现“ AI 已经进入生活”在现实和理想之间依然有不小的差距。
我们在日常中接触到的AI，如刷视频时的推荐算法、手机里的语音助手、购物网站的商品推荐……它们看起来“很聪明”，但归根结底，这些 AI 还是一些功能单一、任务专一的小工具。它们并不能真正理解我们的需求，只是在特定范围内按照数据规律提供有限帮助。
而在人类早期对 AI 的构想中，智能机器应该能全面解放人类生产力：不再需要我们重复劳动，可以自动完成复杂决策，甚至像人类伙伴一样协作。但现实是，我们距离这样的目标仍然很远。如今的大模型和智能系统虽然强大，但在实际落地中仍有诸多限制——比如理解有限、容易出错、无法独立承担长期任务。
换句话说，今天的 AI 更像是带点“智能”的工具箱，而不是一个真正能自主运行的“数字劳动力”。它能带来便利，却远未达到人类最初期待的那种“科幻式解放”。
如何使用 AI
“帮我规划减肥计划”
“我35岁，身高180cm，体重80kg，平时工作是程序员，作息是10点上班8点下班。我不喜欢晨练，家里有一台跑步机。帮我规划一个减肥计划。”
可以明显的看到，对于第二个提问，AI可以针对性的给出锻炼时刻表，利用现有工具制定具体方案。
AI懂天懂地但是不懂你的心，你最缺的是描述你的想法，它最缺的是你的输入。前面提到当前的 AI 能带来便利，却远未达到人类期望它们能解放劳动力的目的。因此应当报以工具的态度使用 AI 软件，尽量用在在简单、基础、重复的工作中。这里的简单不是说1+1的难度，而是像1+1这样准确的描述。不论是与AI还是与人，问题描述得越清晰，沟通才能越顺利。所以使用AI最需要锻炼的能力是：识别信息与信息的产出。
知己知彼，知道AI能做什么，才知道 AI 可以帮我做什么。为什么前文提供“作息是10点上班8点下班”，而不需要提供“一天有24小时”这样的信息。因为目前的AI大模型本质还是一个基于概率输出答案的算法，这些概率来源于对人类整理的通识知识的学习。AI的能力就是根据部分信息输入，辅以通识知识加工出复杂、丰富的答案。
如果我希望AI帮“我”制定私人的锻炼时刻表，相对于人类通识知识，缺少的信息就是我的作息、习惯，因此我需要提供我的个人情况而不需要再说明一天有多久，人一般几点睡等等。巧妇难为无米之炊，AI想要作答也得有基本的信息输入，因此善用AI要求使用者注重因果、逻辑概念。
除了会提问，还需会选模型。大模型也有自己擅长的领域，这取决于用于训练的知识、特别的调参（调整参数）、专用的工具插件。
- DeepSeek、ChatGPT可以帮你：回答问题、解释知识、撰写文章、修改文字、总结资料、整理思路，甚至进行头脑风暴，激发灵感。它们的优势是覆盖面广、交互自然，几乎相当于一个随叫随到的“万能助理”。
- Copilot能帮你自动补全代码、根据注释生成函数、提示常见错误并给出修复建议、甚至帮你理解陌生代码的逻辑。这类 AI 工具像是给专业人士装上了一台“外挂”，大幅提升效率。
另外，受制于大模型输入输出token限制，提问长度、回答长度都有限制，所以使用AI时还得逐步拆解问题+多轮提问。