人、AI与计算机

AI时代的底层逻辑

深度实践

2025年

教AI学习专业知识

假设你需要将你的专业领域知识教给AI，让它理解和应用，你会怎么做？

传统方法的挑战

上下文窗口有限，不可能一次输入全部内容
即使技术上可行，成本也会非常高昂

看看人类是如何做的

人类学习新知识时面临类似问题，但我们有更智能的方法：

学习框架时查看文档和API说明，而非阅读全部源代码

医生学习诊疗指南而非记忆每个病例

律师掌握法律原则而非记忆每个判例

这些文档本质上是从海量具体实例中提炼出的使用模式

模式是怎么来的？

复用已有模式

直接学习和借鉴已经被证实有效的模式，如程序员学习设计模式、医生学习诊疗指南

编程设计模式

建筑设计模式

实践经验总结

在日常实践过程中积累经验，观察成功案例的共同点，归纳提炼出可靠的行动模式

敏捷开发方法

中医诊疗体系

思维观点系统化

将头脑中模糊的直觉和概念进行系统性、结构化的整理，转化为可传递的显性知识

哲学思想体系

商业模型画布

无论来源如何，优秀的模式都能在抽象与具象之间建立有效连接，既保持普适性又具备可操作性

三角关系的定义

抽象

普适性

可应用于多种情境而不受具体细节限制

例如

"良好设计"是抽象概念，不同领域有不同表现

通用性

可以跨越场景边界，适用于不同层次和领域

例如

"可扩展性"原则适用于软件架构、组织结构和城市规划

简化复杂性

通过忽略非关键细节，提炼出关键本质

例如

数学模型简化了现实世界的复杂问题

模式

可复用性

可以在不同场景中重复应用的结构

例如

设计模式如"单例模式"可用于多种编程语言

规律性

遵循稳定的规则和模板，可被总结为固定形式

例如

小说创作中的三幕剧结构提供了稳定的叙事框架

问题导向性

针对特定类型问题提供解决方案框架

例如

诊断决策树帮助医生系统性排查病因

具象

复杂性

包含完整的细节信息，信息密度高

例如

一幅详细的建筑图纸包含了所有实施细节

特定性

与特定情境和条件相关联

例如

某个特定的会议纪要，包含具体人物和决策

实用性

可以直接应用和实现的内容

例如

一个完整的产品原型，可以实际操作和测试

这三者形成一个动态流动的关系：抽象提供指导原则，模式提供可重复的结构，具象呈现实际应用

提炼

应用

三角关系的视觉呈现

动态流动关系

具象→抽象：通过归纳和提炼，从具体经验中提取抽象原则

抽象→模式：通过结构化和系统化，将抽象想法转化为可用模式

模式→具象：通过应用和实践，用模式指导具体行动

模式→抽象：通过反思和提升，模式帮助完善抽象理解

元提示词的设计原理

元提示词的设计正是基于认知三角关系。传统提示工程关注编写具体提示词，而元提示词关注如何设计能够生成提示词的系统。

1

捕捉抽象原则

提炼领域的核心概念、特征和方法论

2

构建模式框架

设计可精确描述的系统化，结构化方法论

3

引导具象生成

根据特定需求，生成针对性的提示词

通过这种方式，我们不再需要为每个场景手工编写提示词，而是设计出一套能够生成大量高质量提示词的系统。

过度抽象陷阱

脱离现实

过度抽象忽略了太多细节，失去了对现实事务的描述能力，沦为纯粹的理论空想（唯心化）

表达困境

过度抽象的概念往往无法用语言精确表达，导致理解困难、沟通障碍，难以有效传播

理想主义

过度抽象常源于异想天开的完美主义，试图创造一劳永逸的万能解决方案

现实是复杂的

现实世界中的矛盾是客观存在且相互对立的，问题永远不可能被一个简单的抽象框架全部解决

具体问题具体分析，保持抽象与具象的平衡才是解决实际问题的正确途径

AI算数小实验

小实验

请用手机打开一个大模型，询问一个简单的数学题：

1234567 * 23467 = ?

这看似简单的现象背后，揭示了AI与传统计算机之间的本质区别。

模型与实现的区别

明明大模型底层就是计算机，为什么它们表现如此不同？

概率模型

决定了功能边界和工作原理

基于统计规律和概率分布
擅长处理抽象概念和模糊情境
可生成创造性内容

计算模型

决定了功能边界和工作原理

基于确定性规则和精确算法
擅长处理具象运算和明确任务
结果可预测且稳定

概率模型的实现

AI（电子计算机实现）

计算模型的实现

电子计算机

算盘

不同的模型决定系统的能力范围和特性，而不同的实现方式决定系统的运行效率和物理形式

两种根本不同的模型

概率模型（大模型AI）

基于统计规律：通过学习大量数据中的模式和规律工作
模糊输出：同一个输入可能产生多种不同但合理的输出
擅长抽象概念：能处理语言、艺术、创意等抽象内容
上下文敏感：输出会受到环境和上下文的影响
善于模式识别：能从混乱数据中识别出模式和关联

计算模型（传统计算机）

基于确定性规则：通过执行明确定义的算法和指令工作
精确输出：同一个输入总是产生相同的确定性结果
擅长具象运算：能高效处理数学计算、数据排序等具体任务
上下文无关：计算结果不受环境影响，始终如一
善于精确执行：能完美执行预定义的规则和流程

合理猜测：人类的大脑与大模型AI有如此多相似之处，都能灵活处理语言、识别模式、适应上下文，甚至能直接交流（这一点有些人与人之间都难以做到），人类的大脑很可能也是一种基于概率模型的生物实现，而非基于计算模型。

人类认知与概率模型

大模型能做的事情与人类的能力表现出惊人的相似性：

理解和生成语言

识别图像中的内容和模式

创作艺术和故事

整合知识并回答开放性问题

这种相似性揭示了一个重要事实：人类的大脑极有可能也是一个概率模型的产物，只不过是通过生物神经系统实现的。

人类认知系统可能是一个混合模型——主体是概率模型，但包含了专门处理计算和逻辑的子系统。

大模型与人类的本质区别

实践出真知

感官与实践的缺失

大模型没有感官，无法直接体验物理世界。它们的'知识'完全来自于对人类已有知识的模式拟合，而非自身的实践体验。

这意味着大模型无法像人类那样从实践中发现和总结新模式，无法真正'创造'全新知识。

我思故我在

意识与自驱动的缺失

大模型没有连续的意识流，它们的'思考'是被动触发的，而非主动持续的。人类即使在没有外部刺激时，意识仍在持续运作，能够自我反思和设定目标。

而大模型完全依赖人类提供目标和方向，无法自我驱动。

人类的核心优势

通过实践创造新知识的能力

人类可以直接感知世界，进行实验和探索，从而发现全新的模式和规律。我们不只是整合已知信息，而是能够超越已知边界，创造前所未有的知识。

通过意识自驱动创新的能力

人类有内在动力和好奇心，能够自主设定目标，提出'为什么'和'应该做什么'的问题。这种自我驱动的意识是创新和突破的根本来源。

哦哦，原来小时候老师让我多思考，勤实践，其实是早就预料到了有一天AI会替代我啊！

这正是人类在AI时代不可替代的价值所在。

人类、AI与计算机的三角互补关系

人类

负责提供真实世界的经验与反馈，具备意识、创造力和价值观

抽象层 (Abstract)

概念形成、价值引导、目标设定

AI大模型

基于大量数据提取模式，能够理解文本、生成内容，但缺乏实践体验

模式层 (Pattern)

模式识别、知识整合、创意生成

计算机

执行具体的计算任务，提供精确的数据处理能力和持久化存储

具体层 (Concrete)

数据处理、精确计算、规则执行

AI时代的未来展望

底层逻辑为我们带来的指导意义

技术发展路径指导

理解抽象-模式-具象三角关系可以帮助指导AI技术的下一步发展，从模式识别向更深入的抽象理解和具象实践方向拓展。

人机协作新模式

明确人类和AI的本质区别后，可以构建基于互补而非替代的协作模式，重新定义人类与技术的关系。

教育体系重构

引导教育重点从知识记忆转向培养人类独有的实践创新能力和自驱动意识。

专业领域知识传递

元提示词方法论可以更高效地传递专业领域的知识结构和思维模式。

认知工具发展

启发开发新型认知工具，增强人类抽象思维与具象实践的连接能力。

企业组织优化

指导企业如何重组工作流程，结合人类创造力和AI效率。

谢谢