谷歌自注意力模型推動 AI 發(fā)展，基于向量的方法改變?nèi)藱C(jī)溝通。AI 時代需進(jìn)化閱讀、寫作、查詢?nèi)蠛诵募寄埽唧w包括提升閱讀能力（如學(xué)習(xí)新詞匯、閱讀 AI 內(nèi)容等）、進(jìn)化寫作能力（注重語法句法、練習(xí)提示詞等）、掌握查詢技能（練習(xí)搜索語句、學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)庫查詢等），未來人類應(yīng)將創(chuàng)造力與 AI 分析能力融合，實現(xiàn)人機(jī)協(xié)作新高度。

向量化思維是一種基于關(guān)系的思考方式，幫助我們在龐大的信息網(wǎng)絡(luò)中高效導(dǎo)航。

2014年，谷歌的一項突破性創(chuàng)新改變了機(jī)器理解語言的方式：自注意力模型（self-attention model）。這一創(chuàng)新讓人工智能通過將單詞轉(zhuǎn)化為數(shù)學(xué)向量來捕捉人類交流中的上下文和意義。這些向量是精確的數(shù)字表示，可以反映想法之間的關(guān)系。如今，這種基于向量的方法已經(jīng)發(fā)展為復(fù)雜的向量數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，這些系統(tǒng)以類似人類大腦處理和檢索信息的方式運作。這種人類認(rèn)知與AI技術(shù)的融合，不僅改變了機(jī)器的工作原理，更重新定義了我們與機(jī)器的溝通方式。

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1.我們的大腦如何

本能地以向量思維運作可以將向量視為想法的“GPS坐標(biāo)”。正如GPS通過數(shù)字定位地點，向量數(shù)據(jù)庫使用數(shù)學(xué)坐標(biāo)來映射概念、意義和關(guān)系。

當(dāng)你在向量數(shù)據(jù)庫中搜索時，你尋找的不僅是精確匹配，而是模式和關(guān)聯(lián)，這就像你的大腦在回憶某件事時的運作方式。

想想你找丟失的車鑰匙時的情景吧，你的大腦并不會逐一細(xì)致地檢查每個房間，而是基于上下文和相似性快速調(diào)取相關(guān)記憶。這正是向量數(shù)據(jù)庫的工作原理。

三大核心技能的進(jìn)化在這個由人工智能增強(qiáng)的未來，成功的關(guān)鍵在于我們需要進(jìn)化我稱之為“三大核心技能”：閱讀、寫作和查詢。這些聽起來似曾相識的技能，在與人工智能交互時卻需要從根本上改變其使用方式。

閱讀不再只是理解人類語言，而是同時掌握人類和機(jī)器的語境。

寫作變成一種精確而結(jié)構(gòu)化的表達(dá)，能夠被機(jī)器高效處理。

查詢或許是最重要的新技能，要求我們學(xué)會在基于向量的信息網(wǎng)絡(luò)中導(dǎo)航，將人類的直覺與機(jī)器的高效結(jié)合起來。

2掌握“向量化溝通”

設(shè)想一個會計師正面對復(fù)雜的財務(wù)問題。傳統(tǒng)上，他們可能依賴自己的經(jīng)驗，手動在大量文件中查找答案。

而在由AI增強(qiáng)的未來，他們會使用向量化系統(tǒng)，這些系統(tǒng)就像他們專業(yè)直覺的延伸。

當(dāng)他們描述問題時，人工智能不僅僅會搜索關(guān)鍵詞，而是能夠理解問題的上下文，從龐大的網(wǎng)絡(luò)中提取相關(guān)的財務(wù)概念、法規(guī)以及過往案例。

關(guān)鍵在于，我們需要學(xué)會與這些系統(tǒng)溝通，充分利用人類的專業(yè)知識和AI的模式識別能力。

但掌握這些進(jìn)化技能，并不是學(xué)習(xí)新軟件或記住提示模板那么簡單，而是理解信息之間的連接與關(guān)聯(lián)——以一種像大腦一樣的“向量化思維”來思考。

當(dāng)你向AI描述一個概念時，你并不僅僅是在傳遞文字，而是在幫助它導(dǎo)航一個龐大的意義地圖。你對這些連接的理解越深，就越能高效地引導(dǎo)AI找到所需的洞察。

3.采取行動：為AI時代培養(yǎng)核心技能

準(zhǔn)備迎接由人工智能增強(qiáng)的未來了嗎？

以下是具體步驟，幫助你發(fā)展“三大核心技能”：

提升閱讀能力在AI時代，閱讀不僅需要理解，更需要快速處理并綜合復(fù)雜信息。以下方法可以幫助你加強(qiáng)這一技能：

1.每日學(xué)習(xí)兩個新詞匯

從技術(shù)文檔或AI研究論文中挑選兩個新詞匯，寫下來并練習(xí)在不同語境中使用。這樣可以建立與AI系統(tǒng)有效溝通所需的專業(yè)詞匯。

2.每天閱讀2-3頁AI相關(guān)內(nèi)容

專注于技術(shù)博客、研究總結(jié)或行業(yè)出版物，目標(biāo)不僅是吸收內(nèi)容，更是培養(yǎng)從技術(shù)文本中提取模式和關(guān)系的能力。

3.練習(xí)閱讀主要AI平臺的文檔

了解不同AI系統(tǒng)的描述方式，熟悉它們的功能和局限性，有助于提高對這些系統(tǒng)的掌握。

進(jìn)化寫作能力

為AI撰寫內(nèi)容需要精準(zhǔn)和結(jié)構(gòu)化表達(dá)，目標(biāo)是確保機(jī)器能夠準(zhǔn)確理解你的意圖：

1.有意練習(xí)語法和句法AI語言模型依賴模式，因此熟悉句子的結(jié)構(gòu)有助于撰寫更有效的提示詞。

2.每天練習(xí)撰寫提示詞每天創(chuàng)造三個新的提示詞，并分析、優(yōu)化這些提示。注意結(jié)構(gòu)和用詞的微小變化如何影響AI的響應(yīng)。

3.融入查詢思維寫作在撰寫內(nèi)容時加入數(shù)據(jù)庫思維，明確你請求的信息類型及其組織方式。掌握查詢技能查詢是AI互動中最重要的新技能之一，核心在于學(xué)會以充分利用AI能力的方式提問：

1.練習(xí)為傳統(tǒng)搜索引擎撰寫搜索語句從簡單搜索開始，逐步提高復(fù)雜性和精確度，為AI提示構(gòu)建扎實基礎(chǔ)。

2.學(xué)習(xí)基礎(chǔ)SQL概念和數(shù)據(jù)庫查詢結(jié)構(gòu)了解數(shù)據(jù)庫如何組織和檢索信息，有助于系統(tǒng)化地思考信息的提取方式。

3.在AI工具中試驗不同的查詢格式測試不同的措辭和結(jié)構(gòu)如何影響結(jié)果，并記錄對不同請求類型最有效的方式。

4.人工智能與人類協(xié)作的未來

人類記憶與向量數(shù)據(jù)庫之間的相似性遠(yuǎn)不止于簡單的信息檢索。二者都擅長壓縮，將復(fù)雜的信息提煉為可管理的模式；都以層級化的方式組織信息，從具體實例到廣泛概念；也都擅長發(fā)現(xiàn)那些乍看之下并不明顯的相似性和模式。

這種變化不僅關(guān)乎職業(yè)效率，更是對人與信息、技術(shù)交互方式的一次根本性轉(zhuǎn)變。正如識字能力曾深刻改變?nèi)祟惿鐣@些進(jìn)化后的溝通技能將成為參與人工智能增強(qiáng)經(jīng)濟(jì)的關(guān)鍵能力。

然而，與以往某些替代人類能力的技術(shù)革命不同，這場變革是關(guān)于提升。即使向量數(shù)據(jù)庫和AI系統(tǒng)再先進(jìn)，它們?nèi)匀蝗狈θ祟惇氂械膭?chuàng)造力、直覺和情感智慧。

未來屬于那些懂得用向量思維和溝通的人——這不是為了取代人類思維，而是為了增強(qiáng)它。

正如向量數(shù)據(jù)庫結(jié)合了精準(zhǔn)的數(shù)學(xué)表達(dá)與直觀的模式匹配，成功的專業(yè)人士將人類的創(chuàng)造力與AI的分析能力融為一體。這不是與AI競爭，也不僅僅是學(xué)習(xí)新工具，而是通過進(jìn)化我們的溝通技能，真正與這些新的認(rèn)知技術(shù)和諧共處。

在這個人機(jī)協(xié)作的新紀(jì)元中，我們的目標(biāo)并非比AI更擅長計算，而是補(bǔ)充其能力。變革的起點不在于掌握新軟件，而在于理解如何將人類洞察翻譯為AI系統(tǒng)能夠理解的向量與模式語言。

通過擁抱這種溝通與信息處理方式的變革，我們可以創(chuàng)造一個科技增強(qiáng)而非替代人類能力的未來，從而實現(xiàn)前所未有的創(chuàng)造力、問題解決能力和創(chuàng)新高度。