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它开心。
这就是AI模型中的概率推理,也是“机器学习”常用的方式。
? 四、遇到难题:狐狸的真假话 有一天,森林中来了只狐狸,它说:“我昨天救了一只小鸭子!” 大家都不信。
猫头鹰老师问思考兔:“你觉得它说的是真的吗?” 思考兔想了想,用了三步: 1.翻出记忆宝石:狐狸平时总撒谎; 2.照照规则魔镜:如果它做了好事,动物们应该感谢它; 3.丢出概率骰子:根据历史统计,狐狸说真话的概率只有5%! 于是思考兔回答:“我觉得它说的是假话。
” 大家都拍手叫好! 这就是AI进行**推理决策(Reasoning&DecisionMaking)**的过程! ? 五、AI也会犯错:雨天的乌龙推理 有一次,天气变冷,思考兔看到乌龟躲在树洞,猜它生病了,结果乌龟只是怕冷。
思考兔低下头说:“我错了。
” 猫头鹰老师摸摸它的头:“没关系。
推理不是魔法,它是用现有的信息做出最可能的判断,不是一定正确。
” 所以科学家会让AI不断“学习”,纠正错误,把记忆宝石更新得更准确,规则魔镜磨得更清晰,概率骰子掷得更聪明。
? 六、最后一课:推理不是知道一切,而是用已有的信息去逼近真相 在森林大学毕业典礼那天,猫头鹰老师说: “AI的推理不是占卜,而是智慧地猜测; 它不是天才,而是勤奋的学生; 它的力量,不在于知道一切,而在于能从一滴水看到大海,从一个线索发现全局。
——你已经是森林里最会思考的小动物了。
” 思考兔开心地笑了。
? 现实解读小课堂(给大人) 从这个童话故事里,你可以看到: ?“思考兔”代表AI; ?“记忆宝石”是AI的大数据训练库; ?“规则魔镜”是符号逻辑(如逻辑编程、知识图谱); ?“概率骰子”是机器学习模型(尤其是贝叶斯网络、神经网络); ?猜测真假是基于证据和上下文的推理模型(ReasoningunderUncertainty); ?错误判断后的修正,是模型反馈与微调(ReinforcementLearning&Fine-tuning)。
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