第三章 (第5/17页)

经网络也一样，是一堆小节点，层层连接，靠数据『学习』规律，找出用户欢喜啥。」

    她的丹凤眼忽闪忽闪：「所以，儂是让机器学着猜人心？听起来有点像我设计海报，要猜用户喜欢啥顏色、啥风格。」

    「对的，差不多！不过，这比猜顏色复杂多了，尤其是深度学习，就是神经网络的升级版。」我点点头，笑着说：「节点更多、层更深，能处理超级复杂的问题。比如儂设计海报，浅层可能只看顏色，深层能看构图、情绪、用户喜好。深度学习靠大数据和强算力，效果特别牛。AI这东西其实老早就有了，神经网络有点苗头，但数据和硬件跟不上。现在，GPU算力爆棚，又有大数据训练，深度学习就火了。」

    她听得很认真，红唇轻抿，偶尔点头：「所以现在AI这么厉害，是因为电脑变强了，数据多了？」

    「对头，技术上，深度学习用反向传播算法优化模型，自动调整参数，越来越聪明。伊的特点是能从海量数据里挖出人类都发现不了的规律，阿拉这系统，能从用户点啥、买啥，推测他们的喜好。」我靠回椅背，继续讲解，「不过这里边也有坑，模型太复杂，调参像解谜，算力成本也老高。阿拉这项目呢，Llama和BERT就是深度学习模型，训练起来费时费力，还得防过拟合——就是模型太死板，只晓得背数据，勿会灵活应对。」

    「那以后呢？AI会变成啥样？」她眼睛闪着光，像是抓住了重点：「会不会连阿拉设计师的工作都抢了？」

    「未来呢，AI会更高效、更通用。现在的模型能写代码、画画、做推荐，但耗能太大，解释性差。接下来，可能会出更节能的模型，比如用稀疏计算省算力，或者混