零基础搞懂 AI 底层:为什么线性代数和概率统计是 AI 的“母语”?

OpenAI前首席科学家Ilya Sutskever竟然说AI的本质就藏在两门大学基础课里!

不是那些让你头秃的复杂微积分,而是被很多人在大学里“睡过去”的线性代数概率统计——这两位才是支撑起如今万亿美元AI帝国的幕后大佬。

就像英伟达老黄(Jensen Huang)在多次演讲中暗示的那样:“AI的尽头是数学,但这种直觉比代码更重要。”

很多人翻开AI教材,看到Σ(求和符号)和矩阵乘法就立刻劝退。别急,今天我们不造火箭,只讲火箭是怎么飞的。

只要5分钟,帮你彻底撕开AI的“黑盒”,看看它肚子里到底卖的什么药。


老黄的显卡在算啥?万物皆可“向量化”

为什么英伟达的股价能冲破天际?简单来说,因为老黄的显卡最擅长做一件事:大规模的线性代数运算。

线性代数听起来很吓人,但它在AI眼里的角色其实就是个超级翻译官。

什么概念?

在计算机的世界里,没有“猫”、“狗”或者“我爱你”这种概念,只有数字。线性代数的核心任务,就是把现实世界的一切——文字、图片、声音,统统变成一串数字列表,也就是传说中的**“向量”(Vector)**。

举个最接地气的例子:

你玩《王者荣耀》或者《英雄联盟》时,每一个英雄都有一个属性面板:

  • 攻击力:95
  • 防御力:30
  • 移速:350

这组数据,就是一个向量!它在数学空间里代表了这个英雄的特征。

AI看世界也是一样的。当它看到

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