AI 时代：大脑是向量数据库

2014 年，谷歌的一项突破性进展改变了机器理解语言的方式：自注意力模型。这项创新使人工智能能够通过将单词视为数学向量来理解人类交流中的语境和含义——精确的数值表示，捕捉了思想之间的关系。如今，这种基于向量的方案已发展成为复杂的向量数据库，这些系统模拟了我们大脑处理和检索信息的方式。人类认知与人工智能技术的这种融合不仅改变了机器的工作方式，而且重新定义了我们与机器交流的方式。

可以将向量视为思想的 GPS 坐标。就像 GPS 使用数字来定位地点一样，向量数据库使用数学坐标来映射概念、含义和关系。当您搜索向量数据库时，您不仅仅是在寻找完全匹配——您是在寻找模式和关系，就像您的大脑在回忆记忆时所做的那样。还记得您寻找丢失的车钥匙吗？您的大脑并没有系统地扫描每个房间；它根据语境和相似性快速访问了相关的记忆。这就是向量数据库的工作原理。

为了在这个人工智能增强的未来中蓬勃发展，我们需要发展我称之为的三项核心技能：阅读、写作和查询。虽然这些听起来可能很熟悉，但它们在人工智能交流中的应用需要我们使用它们的方式发生根本性转变。阅读变成了理解人类和机器语境。写作转变为机器可以处理的精确、结构化的交流。而查询——也许是最重要的新技能——涉及学习以结合人类直觉和机器效率的方式，在庞大的基于向量的信息网络中导航。

想象一下，一名会计师面临着复杂的财务差异。传统上，他们会依靠自己的经验和手动搜索文档。在我们人工智能增强的未来，他们将使用基于向量的系统，这些系统就像他们专业直觉的延伸。当他们描述问题时，人工智能不仅仅是搜索关键词——它理解问题的语境，从庞大的互联财务概念、法规和过往案例网络中提取信息。关键是学习以一种利用人类专业知识和人工智能模式识别能力的方式与这些系统交流。

但是，掌握这些进化的技能并不意味着学习新的软件或记住提示模板。而是要理解信息如何连接和关联——像我们的大脑自然做的那样，用向量思考。当您向人工智能描述一个概念时，您不仅仅是在分享文字；您是在帮助它在庞大的意义地图中导航。您越了解这些连接的工作原理，您就越能有效地引导人工智能系统获得您需要的见解。

准备好迎接人工智能增强的未来吗？以下是一些您可以采取的具体步骤来发展这三项核心技能：

人工智能时代的阅读不仅仅需要理解——它需要快速处理和综合复杂信息的能力。为了提高：

1. 每天从技术文档或人工智能研究论文中学习两个新词。写下它们，并在不同的语境中练习使用它们。这将建立与人工智能系统有效交流所需的词汇量。
2. 每天阅读至少两到三页与人工智能相关的內容。关注技术博客、研究摘要或行业出版物。目标不仅仅是消费，而是培养从技术内容中提取模式和关系的能力。
3. 练习阅读主要人工智能平台的文档。了解不同人工智能系统是如何被描述和解释的，将帮助您更好地理解它们的能力和局限性。

为人工智能写作需要精确和结构。您的目标是以机器可以准确解释的方式进行交流。

1. 有意识地学习语法和句法。人工智能语言模型是建立在模式之上的，因此了解如何构建您的写作将帮助您创建更有效的提示。
2. 每天练习写提示。每天创建三个新的提示，然后分析和改进它们。注意结构和词语选择上的细微变化如何影响人工智能的响应。
3. 学习以查询元素为中心写作。通过明确您要请求的信息以及您希望如何组织信息，将数据库式思维融入您的写作中。

查询可能是人工智能交互中最关键的新技能。它关乎学习以利用人工智能能力的方式提问：

1. 练习为传统搜索引擎编写搜索查询。从简单的搜索开始，然后逐渐使它们变得更加复杂和具体。这为人工智能提示奠定了基础。
2. 学习基本的 SQL 概念和数据库查询结构。了解数据库如何组织和检索信息将帮助您更系统地思考信息检索。
3. 在人工智能工具中尝试不同的查询格式。测试不同的措辞和结构如何影响您的结果。记录哪些对不同类型的请求最有效。

人类记忆和向量数据库之间的相似之处比简单的检索更深。两者都擅长压缩，将复杂的信息压缩成易于管理的模式。两者都以层次结构组织信息，从特定实例到一般概念。两者都擅长发现乍一看可能并不明显的相似之处和模式。

这不仅仅关乎专业效率——它关乎为我们与信息和技术交互方式的根本性转变做好准备。正如识字改变了人类社会一样，这些进化的交流技能对于充分参与人工智能增强的经济至关重要。但与有时取代人类能力的以往技术革命不同，这次革命关乎增强。无论向量数据库和人工智能系统多么先进，它们都缺乏人类独有的创造力、直觉和情商。

未来属于那些懂得如何用向量思考和交流的人——不是为了取代人类思维，而是为了增强它。正如向量数据库将精确的数学表示与直观的模式匹配相结合一样，成功的专业人士将把人类的创造力与人工智能的分析能力相结合。这不仅仅关乎与人工智能竞争或仅仅学习新工具——而是关乎进化我们基本的交流技能，以与这些新的认知技术和谐共处。

当我们进入这个人类与人工智能协作的新时代时，我们的目标不是超越人工智能，而是补充它。转变的开始不是掌握新的软件，而是理解如何将人类的洞察力转化为人工智能系统理解的向量和模式语言。通过拥抱这种我们交流和处理信息方式的进化，我们可以创造一个未来，在这个未来，技术增强而不是取代人类能力，从而带来前所未有的创造力、解决问题的能力和创新。

Khufere Qhamata 是一位研究分析师，著有《无人生的工作：人工智能将如何改变、摧毁和改变生活》一书，也是 Qatafa AI 的创始人。