企業(yè)AI矢量開發(fā)與應(yīng)用

矢量，也叫向量，具有大小和方向兩重屬性。簡單來說，矢量是有方向的線段，線段始點(diǎn)到終點(diǎn)的距離決定矢量大小、線段始點(diǎn)到終點(diǎn)的方向決定矢量方向，雖然矢量是一個(gè)簡單的數(shù)學(xué)概念，但它卻是人工智能發(fā)展中最基礎(chǔ)和必要的開發(fā)條件； 人工智能是基于概率相關(guān)性通過存在數(shù)據(jù)對(duì)比衍生成智能答案(包括語音、文本、圖片以及視頻等數(shù)據(jù)文件)，其中概率以及概率值的距離和相關(guān)性是通過數(shù)據(jù)矢量運(yùn)算完成的，盡管不同的大模型使用的參數(shù)值和邏輯方法會(huì)影響智能輸出結(jié)果，但矢量運(yùn)算是所有人工智能必須使用的數(shù)學(xué)方法。簡單來說，在一個(gè)模型數(shù)域中，每個(gè)數(shù)據(jù)都與最近的數(shù)據(jù)相連，不同矢量方向上有不同的數(shù)據(jù)。通過多次計(jì)算所有矢量夾角余弦值、就可以依次排序最高概率的語言或數(shù)據(jù)，當(dāng)然了，真正的人工智能比這復(fù)雜得多，這就如同汽車是靠發(fā)動(dòng)機(jī)帶動(dòng)曲軸連接車輪驅(qū)動(dòng)汽車行走一樣，聽起來原理不難、但實(shí)際上要造汽車可就沒有那么簡單了，不過懂得了其運(yùn)行原理后、人們就不會(huì)盲目努力，而是可以有的放矢的準(zhǔn)備有效工作；

人工智能最先被應(yīng)用到的領(lǐng)域是根據(jù)使用者的問題給出答案或輸出結(jié)果。目前，只有搜索引擎這類具有巨大數(shù)據(jù)資源和大模型開發(fā)能力的公司能提供數(shù)據(jù)生成人工智能答案。不過隨著如手機(jī)等移動(dòng)終端嵌入人工智能服務(wù)、人工智能的結(jié)果不再是原來Google這樣以頁面檢索框的形式出現(xiàn)、而是直接在手機(jī)上輸出結(jié)果，這已經(jīng)存在了，蘋果已將人工智能嵌入iPhone16中，未來人工智能將嵌入不同操作系統(tǒng)和各種數(shù)據(jù)輸出終端。

人工智能是通過大模型在取值數(shù)域中對(duì)數(shù)據(jù)計(jì)算處理后生成答案。數(shù)據(jù)是人工智能答案的基材、被人工智能使用的數(shù)據(jù)是經(jīng)過“對(duì)正”過的邏輯數(shù)據(jù)（因?yàn)槿斯ぶ悄苌纱鸢笗r(shí)存在與真理客觀性、邏輯性、真實(shí)性對(duì)比過程）、因此被人工智能使用的數(shù)據(jù)不僅是智能答案的佐證數(shù)據(jù)、也是被人工智能推薦的數(shù)據(jù)；

對(duì)于企業(yè)來說，如果要參與人工智能并從中獲得收益、企業(yè)產(chǎn)品數(shù)據(jù)被人工智能引用是前提條件、因此，矢量數(shù)據(jù)開發(fā)是企業(yè)能否參與人工智能的關(guān)鍵條件之一，矢量數(shù)據(jù)并不是說數(shù)據(jù)數(shù)量有多少、我們從中學(xué)數(shù)學(xué)中學(xué)過、斜率相同的矢量是同一個(gè)矢量、在線性代數(shù)中計(jì)算相關(guān)性時(shí)會(huì)做消項(xiàng)處理。所以說，開發(fā)矢量數(shù)據(jù)并不僅僅是數(shù)據(jù)數(shù)量的積累，而是包含數(shù)據(jù)的方向和質(zhì)量。如果數(shù)據(jù)只是大量斜率相同的這種同質(zhì)化的數(shù)據(jù)，但沒有足夠的量和質(zhì)量，就無法在人工智能數(shù)據(jù)處理中獲得理想的結(jié)果。

人工智能由算力、大模型、數(shù)據(jù)三部分構(gòu)成，其中，算力需要芯片等技術(shù)支撐、大模型靠的是數(shù)學(xué)知識(shí)。對(duì)中國出口企業(yè)來說，在人工智能領(lǐng)域能做的，只有參與大模型處理數(shù)據(jù)時(shí)的收斂計(jì)算數(shù)域和矢量數(shù)據(jù)開發(fā)，以適合人工智能的使用需求，因此，利用人工智能更多的是了解人工智能運(yùn)行原理和計(jì)算過程的相關(guān)知識(shí)，而不是技術(shù)本身！