AI:数据是基础,是核心
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今天是2025年的第一天，元旦，祝所有朋友们元旦快乐！
今天，专门聊一下今年工作相关，最重要的一个知识点，就是数据。前几天再次请教美国的专家朋友，如何做好AI的专业应用，如何对企业起到真正的帮助。
他说了好多，而且为了让我明白，讲了很多例子。
我听来听去，终于有点明白，所有AI相关能力的关键，就是数据。关于数据的重要性，他跟我说过至少五次了，而且远在GPT等大模型出现前，2017年左右做农业服务时，就告诉我当时有家合作单位的数据虽然看着很多，但没有价值。
那时的人工智能，和现在还很不一样。GPT出来后，感觉这才是人工智能（AI）的样子，因为真的很像人了，他居然能胡说八道。
在某种意义上，胡说八道，尤其是一本正经的胡说八道，是一种“创造”。
到了现在，数据的重要性更大了。
以前提到数据，更多会联想的数值，是一个或一组结果。但对现在的大模型来说，是语料，是结构性的数据。有些时候，可以把大模型当成是需要教育的孩子，那这个时候，如何让他快速成长为专业型人才呢？
就需要把知识的要点告诉他。这个过程，就是把专业知识按照符合大模型对数据要求的方式整理出来，然后提供给他。
对于某个知识领域，我们是不是专业，不是知道名词就可以的，还需要了解专业相关的现象，以及产生现象的原因。能完成这些任务的数据，可以认为是结构化的数据。
做AI专业应用，首先，要有相关专业的结构化数据，然后把AI教育成专业人才。
某专业知识X的示例：
1、基础知识：“什么是X？”“X的作用是什么？”“如何完成某个基本流程？”“初学者如何入门X领域？”2. 专业知识：“X现象的原因是什么？”“如何诊断X的问题？”“在特定情况下，推荐的解决方案是什么？”3.教育引导：“如果对X了解不多，需要从哪里开始？”
“如果提出错误问题，系统会如何纠正？”
在看到这个示例时，觉得不难。
但当套入常见的名词时，会立即发现，我们对什么算是专业，对什么除了知道个名词，基本一无所知。
我们真正知道的，太少了！
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