都說要學AI,但3種人,3種學法

觀點 / 劉潤  主筆 / 尤安   責編 / 黃靜   
本文首發於2024年03

今天,選了一篇過往比較受歡迎的文章《都說要學AI,但3種人,3種學法》。希望對你有所啟發。

以下是這篇次條重發正文。
前段時間,有條新聞在熱搜上掛了很久:
199元的AI課,賣了5000萬。
今天,這條新聞已經不新了,但這條新聞背後的問題,還在。我還是經常能看到有讀者在後臺問:
我知道AI現在很火,未來也有很多機會,但我就是一個普通人,對AI的瞭解連入門都談不上。怎麼辦?
不學,怕被時代拋棄。更怕被那幾個已經在用AI寫稿、畫圖、查資料的同事淘汰。
學,又無從下手。每天冒出來的AI新工具太多了,要學的太雜了。
我到底該從哪裡學起?學完哪些才算夠?太難學不明白怎麼辦?能不能給我些書單推薦什麼的?
這樣的問題看得多了,我作為一個商業諮詢顧問的DNA也動了。
也許,這些問題要解決,並沒有那麼複雜。只需要在解決前,先加上一層清晰的界定:
你是誰?你為什麼而學?
問題清晰了,解決方案也就清晰了。我的觀點是:
不是每個人要學的 AI ,都是一樣的。
AI的人,可以被分成三類。你屬於哪一類,就可以按哪一類的方式去學。
哪三類?
我們一個一個說。
“普通使用者”學AI,用好就行
第一類學習:如果你是“普通使用者”,那就學習使用工具,提高效率。
什麼是“普通使用者”?
不妨先把時間撥回到30年前的90年代。
一部分人開始喊,計算機的時代要來了。
怎麼辦?我得學。
學什麼?
你知道,最早在中國,當大家在說學計算機時,學的是什麼嗎?
其實主要就學兩件事:
一件,是學五筆輸入法。
很多人狠背詞根,苦練指法,只為在計算機剛剛在中國普及的年代裡,學會怎麼把漢字打進電腦裡。
只要你會打字,你就是計算機高手。
另一件,是學WPS文件。
注意,是在沒有滑鼠只有鍵盤,沒有Windows介面只有DOS小黑窗的情況下,學習怎麼用WPS給打出來的文件排版。
如果你不但會五筆,還會WPS,你就是專業的計算機高手。
後來,Windows逐漸普及。
更多人感覺到,計算機的時代已經來了。
怎麼辦?我得學。
學什麼呢?
逛書店,你會開始在架子上,看到很多類似這種名字的書:
《21天學會WORD》《30天成為EXCEL高手》《PPT:從入門到精通》…
在網上,你也會看到很多課,開始教你怎麼用辦公軟體,甚至還能順便幫你拿個證書,比如:
《零基礎學習OFFICE》《10天搞定微軟MOS證書》 …
再然後,你會發現這些東西,出現在了越來越多人的簡歷裡。比如,你有沒有看過這句:
能熟練使用Word,Excel,Powerpoint。
發現了嗎?
不管是學五筆輸入法,DOS 版WPS ,還是學Word,Powerpoint, Excel …本質上,學的其實都是某家公司的某個軟體的用法而已。
只不過這家公司的這個軟體,實在是太廣泛,太流行了,以至於幾乎每個人都要用到,都是它的使用者。
這些使用者,所在的行業並不見得會馬上被計算機改變,但一旦能用好這些計算機時代的新工具,就能更有效率,更有競爭優勢。
這,就是“普通使用者”。
是使用者,就要掌握作為一個使用者該學的東西:能熟練使用
所以,在計算機的時代,對很多人來說,“學計算機”,就等於“學怎麼使用某一個流行的計算機軟體”而已。
AI時代,也一樣。
今天,很多人也覺得,AI的時代要來了。
怎麼辦?我得學。
學什麼呢?
已知,無論AI有多火,很大一部分比例的人,所在的行業未來不一定馬上被AI顛覆。
但是,他一定會用到AI,成為某家AI公司的某個AI產品的使用者。
這時,這群人的需求,就和當時學怎麼用五筆打字,怎麼用21天成為Word高手的那群人一樣:
能熟練使用。
不求能造出工具,但求能熟練使用工具,讓自己更有效率,就好。
所以今天中國的知識付費教AI時,大多也不會教原理,演算法,底層邏輯…而是教怎麼和GPT開始一段對話,怎麼寫出高效的Prompt提示詞,怎麼讓AI幫自己搜尋,出圖,寫文…
然後在不久的將來,越來越多的人也可能會在簡歷上寫下一句話:
能熟練使用ChatGPT,Sora,Midjourney。
普通使用者。用好工具。
這,就是第一種學AI的方式。
瞭解了。但是,具體怎麼學呢?
今天的AI工具那麼多,動不動就橫空出世,動不動就再次迭代,看都看不過來,我該先學什麼?
先學那些,能幫你的工作立刻提效的。
如果你的工作要大量寫文章,那就好好去關注市面上各種擅長寫文案的AI工具。比如:
國內的:
  • 文心一言 
    https://yiyan.baidu.com/agreement
  • 訊飛星火大模型  
    https://xinghuo.xfyun.cn/
  • AI創作家
    https://ai.chiyingapp.com/
  • 秘塔寫作貓
    https://xiezuocat.com/
國外的:
  • ChatGPT  
    https://openai.com/blog/chatgpt
  • Notion AI  
    https://www.notion.so/
  • Copy.ai  
    https://www.copy.ai/
  • Jasper
    https://www.jasper.ai/
去學它的Prompt怎麼寫,試著讓他幫你寫出一篇文章,研究怎麼把寫出符合你要求的文章的時間從30分鐘縮短到3分鐘。
始終圍繞自己的工作目的,去篩選,去學習,去使用,去提高自己的效率。
知道要學什麼了。可是怎麼學?我該不該買課?買了就是被割韭菜嗎?
分兩種情況。
第一種,買。
如果你覺得,有人可以幫你把這些整理得很詳盡,講得很有意思,並且講的內容還對你很有用,價格又合適,那買就買吧。
但是,以防有人不知道,我還想說說第二種。
提問:你覺得,微軟自己,有沒有出過關於 “如何使用Word” 的教程呢?
看圖。
不但Word有,Powerpoint,Excel……也都有官方教程。並且都是,免費的。
  • Word 幫助和學習
    https://support.microsoft.com/zh-cn/word
  • PowerPoint 幫助和學習

    https://support.microsoft.com/zh-cn/powerpoint

  • Excel 幫助和學習
    https://support.microsoft.com/zh-cn/excel
再提問:你覺得,OpenAI,有沒有出過關於“如何使用ChatGPT”的教程呢?
看圖。
不但ChatGPT有,Midjourney , Sora……也都有官方講解。並且也都是,免費的。
  • ChatGPT  
    https://openai.com/blog/introducing-gpts
  • Midjourney
    http://mj.bandeyu.com/prompt/guide
  • Sora
    https://openai.com/research/video-generation-models-as-world-simulators
現在,最後一個問題:你覺得,為什麼官方都自己下場,整理得這麼詳細,還全是免費的,這個世界上還有那麼多人,那麼多書,那麼多課在教你呢?
也許,他講得就是好。比官方更好。
如果你遇到了講得真的特別好的,也歡迎你推薦給我。
但是目前為止,我自己還沒有上過任何課。
有需要的時候,我會直接去官網,看看那些官方自己的東西。
它們教得怎麼樣呢?
哼哼。天既然都聊到這了,那我就勉為其難地給你展示一下過年時,我在看完官方指南後,自己寫Prompt畫出來的龍吧。
當然,這個世界上,不是隻有普通使用者一類。
另外一類人優先要學的,不太一樣。
“行業使用者”學AI,理解就行
第二類學習:如果你是“行業使用者”,那就學習基礎原理,適應變化。
什麼是“行業使用者”?
還是以計算機時代為例。
如果你讀過大學,那我猜你大機率學過一門課:《大學計算機基礎》。
甚至,還大機率考過一個證:《國家計算機二級證書》。
今天,國內大學的很多理工科學生,甚至很多文科生,都得考。
可是,為什麼?這東西有什麼用?什麼資料庫,什麼C語言,我畢業以後又不去做程式設計師,為什麼要學?
因為,這是讓一個人真的理解計算機時代下的世界的重要辦法。
什麼意思?
首先,確實,非相關專業的人畢業後,大機率都不會去搞開發,寫程式碼。
但是,在今天這個計算機時代下的世界,你未來乾的行業,大機率都跟計算機是脫不了關係了。
你,就是會受計算機時代影響的行業使用者。
大到自動化辦公、數字化生產、小到彙報時做個PPT、報銷時整理電子單據……
你可以不知道那些功能背後的程式碼怎麼寫,但你得能理解這些事兒大概是怎麼回事兒。
而讓你學計算機基礎,考二級證書的目的,就是讓你對計算機的原理有一個框架性的瞭解。
行業使用者。理解基礎原理。
這,就是第二種學AI的方式。
AI時代,也一樣。
未來,也有越來越多的行業,會被AI影響。
這也意味著,越來越多的行業使用者,需要了解AI會如何改變他們的行業。
然後,才能為此提前做準備,做改變,去應對未來的競爭,適應未來的市場。
他們未來不見得會去從事AI行業,可以不瞭解AI的演算法具體怎麼調優,模型具體怎麼訓練。
但至少,他們需要能理解 AI 的一些底層邏輯。
否則,他們很難理解計算機對你的行業帶來的改變,更沒辦法像一個經理人操盤他的業務那樣,去模仿,去創新,去降本,去增效,去主動讓改變發生。
所以,當一個行業使用者說他要“學計算機”時,比起計算機打字,做PPT…更能幫助他操盤他的業務的,是去學點計算機的基礎原理,理解它為行業帶來的改變,並從中發現趨勢和機會。
比如呢?
比如,什麼是多模態、大模型?什麼是符號主義、連線主義?什麼是卷積神經網路、生成對抗網路?什麼是分析式人工智慧、生成式人工智慧?……
這些東西聽起來好難啊,那些教怎麼使用的課程裡面也很少會講到,怎麼學?
4個辦法,推薦給你。
第一,聽1門課。
我找到了一個大學線上學習平臺,叫 Coursera,由美國斯坦福大學兩名計算機科學教授創辦。
裡面有一門課叫《適用於所有人的人工智慧課程》。
課程連結 
https://www.coursera.org/lecture/ai-for-everyone/week-1-introduction-SRwLN
教這門課的老師,叫吳恩達,是斯坦福大學人工智慧實驗室主任,也是在人工智慧領域裡的權威學者之一。
但這些都不是重點。重點是:這樣的課,既不會離你太遠,完全看不懂,又真的開始講到技術,講到原理。
建議你,找到這樣的課。把它當成曾經的那門《大學計算機基礎》,像還在大學裡啃C語言那樣:稍微啃一下。
第二,看2本書。
如果平時很忙,沒什麼時間和精力的冗餘,但還是想學人工智慧,怎麼辦?
先讓自己,儘量輕鬆地入門。基於這個角度,這2本書,推薦給你。
1、《極簡人工智慧》
2、《千腦智慧》
這兩本書,都不算新書,但它們都用了一種比較輕簡的方式,把人工智慧的主要概念的底層邏輯,講得比較清楚。
或許能幫你有一個不錯的開始。
第三,問1套問題。
如果,聽完課,看完書,還是弄不懂裡面的很多概念,怎麼辦?
以前沒辦法。但今天的你有:用AI學AI。
比如,開啟一個AI聊天軟體,問它。
怎麼問?我經常用的一個辦法是:“聽不懂”。
比如,你可以先問AI,請給我解釋清楚什麼是卷積神經網路。
AI給你發回了一段解釋,你回它3個字:“聽不懂”。
它可能會回覆你“哎呀很抱歉,那我再給你打個比方”。
然後,你再回它3個字:“聽不懂”,它再換個說法給你解釋……
只要一直“聽不懂”,總有機會“聽得懂”。
當然,如果還想再快點,你還可以多和他說一句話:
“請假設你是講給小學生,用小學生聽得懂的方式解釋清楚什麼是卷積神經網路……”
第四,時刻關注行業發展
如果前面三件事都做了,有了一定基礎了,我還能怎麼學?
建議你,時刻關注行業發展。
怎麼關注?至少,你可以先做兩件事。
一,加到一些真正的業內群裡。
我加過很多有大量AI專業使用者的群,於是,我經常能收到一些東西。
比如,今天某家公司又釋出了什麼模型,居然可以做到什麼效果了,做到這個效果意味著什麼,這個效果又能有什麼其它的應用場景,這些應用能幫企業省掉多少費用……
相關AI工具的迭代,在自己行業的應用。
這些,對於很多人來說,都是相對更值得關注的。
二,訂閱一些有質量的相關媒體。
比如,訂閱一些相關領域的專家、從業者的自媒體。
比如,關注一些有持續在跟進和觀察人工智慧的公眾號。
p.s. 為了成為這樣的媒體,我們也一直在努力。
聽課,看書,提問,訂閱。
保持學習。提高自己對基礎原理的理解。讓自己有能力看懂和適應AI帶來的改變。
只有這樣,才能對AI的邊界在哪裡有概念,對很多資訊有判斷力,
否則,認知不夠,不但不能幫自己和自己的業務做出好的決策,還容易被誤導甚至被矇騙。
“專業使用者”學AI,精進就行
第三類學習:如果你是專業使用者,那就學習專業知識,精進技術。
什麼是“專業使用者”?
如果還是以計算機時代為例的話,這題我熟。
前段時間,我和我在微軟最敬佩的老同事之一,王建碩,在我的直播間聊Sora時,就曾聊起過一個我們以前常乾的活:啃技術文件。
每次,某個微軟的新產品出來後,就會一起出來一本厚到令人髮指的技術文件。
裡面不但全是英文,還全是很多人一輩子也不需要會的技術概念。
不把它全部看完,你就不能深刻理解這個新產品是什麼,不知道怎麼對它進行開發和維護,讓它透過技術更好地實現功能。
可是要把它看完,你就得真的學完一些系統性的計算機課程。
比如,一個計算機專業的大學生,課表裡的課程名字可能都是長這樣的:
編譯原理。資料結構。資料庫系統原理。資訊安全數學基礎……
這些專業知識,如果你不學計算機乃至整個工科,不用寫程式碼,不打算做技術崗的話,一輩子都用不到。
但如果打算進入計算機行業,以技術崗的角色提供服務的話,就必須學習。
哪個聽起來,都比《大學計算機基礎》更抽象。
如果那個大學生要考證,也很難指望只靠一本《國家計算機二級證書》,透過專業的技術崗位的面試。
他一定要去爬更高的山,潛更深的海,走更少人走過的路。
這,就是專業使用者。
專業使用者。精進技術。
這,就是第三種學AI的方式。
AI時代,也一樣。
當一個技術人員,或打算未來成為技術人員的人,說他要學AI時,他要學的,肯定遠遠不止怎麼使用某一個軟體,怎麼刷完某一門入門課。
他學習的目的,也不止是為了效率和機會,還有實現追趕和超越。
那要學什麼,怎麼學?
他一定早就知道。不再需要誰教。
比如,去看論文,去泡GitHub,去研究上面的程式碼,去下載最新的開源模型訓練,去翻看某家AI公司釋出的技術報告。

現在,回到最開始的問題:
如果你要學AI,到底應該學什麼?
不是每個人要學的AI,都一樣。
在面對瞬息萬變,層出不窮,彷彿沒有盡頭的AI知識時,別怕。
先想清楚,你打算如何定位你自己。
你是誰,為什麼而學?
你是“普通使用者”,那就學習怎麼使用。用好就行。
你是“行業使用者”,那就學習基礎原理。理解就行。
你是“專業使用者”,那就學習專業知識。精進就行。
面對正在到來的AI時代,很多人都在聊焦慮和迷茫,但其實很多事情,在計算機時代,已經發生過一遍了。
無論你是誰,都有可以對應的打法。
找到它,打好,就行。
祝你,不怕,開始,打好。

*個人觀點,僅供參考。



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