以下是关于如何了解 AI 的一些建议：
AI是什么？作为一个不具备理工科背景的文科生，要搞清楚“ AI ”其实是一件很困难的事情（什么Agents、AIGC、LLM，什么符号主义、什么语义规则傻傻分不清楚），所以最好的处理方式是就把AI当成一个黑箱，我们只需要知道AI是某种模仿人类思维可以理解自然语言并输出自然语言的东西就可以。至于AI如何去理解，其实不重要。于是我们可以发现驱动AI工具和传统道教的驱神役鬼拘灵遣将有奇妙的相似之处，都是通过特定的文字、仪轨程式来引用已有资源，驱使某种可以一定方式/程度理解人类文字的异类达成自己预设的效果，且皆需要面对工具可能突破界限（发疯）的情况。当然，不熟悉道教的朋友可以把这东西理解成某种可以理解人类文字但不是人的魔法精灵/器灵之类的东西——总之，AI的生态位就是一种似人而非人的存在。AI技术再爆炸一万倍，AI的生态位也还是一种似人而非人的存在。由此，我们可以从人类各个文明的传说中，从那些古老哲人们的智慧里寻找到当下和AI、神、精灵、魔鬼这种似人非人存在相处的原则：1.当你想让祂实现愿望时，基于祂的“非人”一面，你需要尽可能的通过语言文字（足够清晰的指令）压缩祂的自由度——（1）你不仅要清晰的告诉祂需要干什么，还需要清晰的告诉祂边界在哪里。（2）你不仅要清晰的告诉祂目标是什么，还需要清晰的告诉祂实现路径方法是哪一条。（3）你不仅要清晰的告诉祂实现路径，最好还直接给到祂所需的正确的知识。
了解AI基本概念：首先，建议阅读「[从这里启程](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=blkjooAlLFNtvKJ2)」部分，熟悉AI的术语和基础概念。了解什么是人工智能，它的主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。浏览入门文章，这些文章通常会介绍AI的历史、当前的应用和未来的发展趋势。开始AI学习之旅：在「[入门：AI学习路径](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ZYtkwJQSJiLa5rkMF5scEN4Onhd?table=tblWqPFOvA24Jv6X&view=veweFm2l9w)」中，你将找到一系列为初学者设计的课程。这些课程将引导你了解生成式AI等基础知识，特别推荐李宏毅老师的课程。通过在线教育平台（如Coursera、edX、Udacity）上的课程，你可以按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。选择感兴趣的模块深入学习：AI领域广泛（比如图像、音乐、视频等），你可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。我建议你一定要掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。实践和尝试：理论学习之后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出你的作品。在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎你实践后的分享。体验AI产品：与现有的AI产品进行互动是学习AI的另一种有效方式。尝试使用如ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等AI聊天机器人，了解它们的工作原理和交互方式。通过与这些AI产品的对话，你可以获得对AI在实际应用中表现的第一手体验，并激发你对AI潜力的认识。
[heading3]如果希望继续精进...对于AI，可以尝试了解以下内容，作为基础AI背景知识基础理论：了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。历史发展：简要回顾AI的发展历程和重要里程碑。数学基础统计学基础：熟悉均值、中位数、方差等统计概念。线性代数：了解向量、矩阵等线性代数基本概念。概率论：基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理。算法和模型监督学习：了解常用算法，如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）。无监督学习：熟悉聚类、降维等算法。强化学习：简介强化学习的基本概念。评估和调优性能评估：了解如何评估模型性能，包括交叉验证、精确度、召回率等。模型调优：学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。神经网络基础网络结构：理解神经网络的基本结构，包括前馈网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）。激活函数：了解常用的激活函数，如ReLU、Sigmoid、Tanh。