时代的浪潮滚滚向前,AI技术的演进正悄然改变着我们认知世界和创造价值的方式。从数据、信息到知识、智慧,从大数据到大模型,从单一智能体到多智能体协作,这是一场深刻的认知革命,也是生产力解放的新纪元。
AI粉嫩特攻队,2025年3月15日。
最近跟几个朋友讨论AI发展,突然意识到现在的科技变化真的太快了,从大数据到大模型,从知识库到工作流,感觉每天都有新概念冒出来。今天就想跟大家聊聊我对这些变化的一些思考,希望能给同样关注这个领域的你带来一些启发。
记得前两天跟一个做数据分析的朋友吃饭,他说了句挺有意思的话:"现在的问题不是缺数据,而是被数据淹没。那么多数据,我们究竟该怎么用?"
这让我想到了一个我们可能都忽视了的概念:DIKW金字塔。别被这个名字吓到,其实就是数据(Data)、信息(Information)、知识(Knowledge)和智慧(Wisdom)这四个层次。
DIKW金字塔:从数据到智慧的进阶
想象一下:如果我们把数据比作食材,那信息就是处理好的食材,知识是烹饪方法,而智慧则是知道什么场合该做什么菜给什么人吃。
10年前,各种数据采集、数据分析、数据挖掘...但后来大家逐渐发现,光有数据还不够,你得从中提炼出有价值的东西。
就像你有一大堆照片,但如果不整理、不加标签,过几年再翻出来可能连自己都不记得这是哪年哪月拍的了。
最近两年,大模型火了。为什么?因为它不只是存储数据,还能从海量文本中提取知识,理解上下文,甚至推理和创作。
但用过的朋友都知道,大模型有时候也会产生幻觉"胡说八道",特别是一些专业领域或者最新的信息,它可能就不太靠谱了,为了解决这个问题,需要靠谱的知识库作支撑。
为了解决大模型的幻觉问题,很多产品开始把大模型和知识库结合起来。简单说就是:"我不确定的事情,我去查可靠的资料库,而不是瞎猜。"
而知识获取,可以有两种方式:
知道了不等于做到。所以接下来,我们需要把知识的应用转化为可执行的步骤。
就像会做饭的人不一定是好厨师,还需要知道什么时候放盐、什么时候调火候,这些流程同样重要。
现在的AI已经不再只是执行命令的工具,而是能够理解需求、自主决策的"助手"。就像有些聊天机器人,你给它一个模糊的指令,它能理解你的意图并完成任务。
想象一下,如果有一群专家一起为你工作,每个人负责自己擅长的部分,最后合力完成一个复杂任务,这不就是理想的工作方式吗?
多智能体协作:各司其职,合力解决问题
AI世界亦是如此,当多个专业化的智能体一起工作时,它们能解决单个智能体解决不了的问题。就像蚁群能建造复杂的蚁穴,即使每只蚂蚁的能力有限。
未来,我们的核心竞争力可能不再是记忆知识,而是提出好问题的能力。因为记忆知识,AI比我们强;但提出好问题,还是需要人类的创造力和洞察力。
总之,从数据到智慧的过程会形成一个闭环,个人或企业,都可在此寻找自己的位置:
AI时代的闭环进化:从数据到智慧,再产生新的数据
从大数据到大模型,从大模型到知识库,从知识库到工作流,再到现在的多智能体协作,这不只是技术升级那么简单,它正在改变我们思考问题的方式,甚至改变我们工作和生活的方式。我们既是这场变革的见证者,同时也是参与者。如果能理解AI发展背后的这些规律和逻辑,就像掌握了一张未来世界的地图,帮我们在这个变化超快的时代找到属于自己的生态位。说了这么多,其实就想表达一个简单的想法:“AI的发展不是偶然的,而是遵循着人类认知发展的自然规律,了解了规律,就了解了AI的走向。”
工业革命解放了人类的体力,AI革命正在解放人类的脑力。在这个过程中,最重要的不是去抵抗变化,而是理解变化背后的逻辑,然后顺势而为。
你或者你的产品在这个DIKW金字塔中处于哪个位置?是数据收集者,信息整理者,知识应用者,还是智慧决策者?
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