AI本质

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作者：微信文章
      许多 AI 代理问题本质上只是信息检索问题。如果代理能够更高效地找到并梳理数据，你就能获得远更好的结果。AI代理通过从海量数据中挖出有用信息来回答问题或做决策或做任务，所以AI agent 本质上是“信息检索”（Information Retrieval, IR）问题——想想搜索引擎如Google，就是IR的典型例子。AI agent的瓶颈往往不是“聪明度”，而是“数据访问效率”。如果AI agent能更快、更准地“找到”和“梳理”（comb through）数据（比如过滤噪声、提取关键点），完成任务的效果就会大幅提升。如一个AI客服代理处理用户投诉。如果它能高效从公司数据库中检索相关历史记录和解决方案，而不是盲目生成泛泛的回复，满意度会高得多。
       计算资源是可互换的（不同于脑力资源不可扩展），因此你在索引数据和处理数据阶段使用计算资源，也可以在后期用计算资源分析和优化数据更好地处理结果。你只需根据你所需要的性能和你能支付成本的权衡来决定用多少计算资源。换句话就是计算资源（如GPU/CPU时间、云服务器算力）像“钱”一样“可互换”，你可以随时“花”在不同阶段（如索引和处理阶段、处理结果阶段）。用多少计算资源纯属工程权衡，看你实现什么性能（速度/准确率） 以及花多少成本（电费/云账单）。
       AI agent的酷妙之处在于，你总能将“更多计算资源”作为一个无上限变量，用其来提升处理结果。写作、分析、决策等受限于脑力（即脑子的计算能力有限），快速增加脑力（即脑子的计算能力）比较难。但AI代理不同，计算是个无限变量，你随时可以提高脑力（即计算资源/算力），从而提升性能。

人作决策/做任务其实核心也是依赖于信息和逻辑推理。做任务做得好或者作决策做得好依赖于信息是否掌握的充分以及逻辑推理是否高效正确。

       人作决策/做任务其实核心也是依赖于信息和逻辑推理。做任务做得好或者作决策做得好依赖于信息是否掌握的充分以及逻辑推理是否高效正确。人类大脑处理问题时，就像一台信息处理器：输入是信息（事实、数据、情境），输出是决策或行动结果。逻辑推理则是“处理器”的算法，它将信息转化为可操作的结论。输入质量决定输出上限，信息不是越多越好，而是相关、准确、全面。决策并非凭直觉或经验随意行事，而是建立在“信息”（information）和“逻辑推理”（logical reasoning）的基础之上。