AI翻身（三）
你好，我叫 Embedding------AI终于学会了理解，而不是死记硬背
大家好。
我叫 Embedding。
有人叫我：
向量。
有人叫我：
词向量。
还有人喜欢给我起一个特别高大上的名字：
语义空间映射。
听起来很厉害。
其实。
我就是一个翻译。
不过。
我翻译的不是中文和英文。
我翻译的是：
文字和数学。
我第一次见到老板的时候
老板（Transformer）对我说：
"以后，人类说什么，你负责翻译。"
我愣住了。
"我不会中文啊。"
老板笑了。
"没关系。"
"我也不会。"
AI其实是个文盲
很多人以为。
ChatGPT每天都在看文字。
其实。
它从来没有见过一个字。
它眼里只有数字。
比如。
"猫"
在AI眼里。
可能是：
diff
0.183
-0.924
0.772
...
1536个数字"小猫"
又变成另一串数字。
"Java"
也是。
"Spring Boot"
也是。
整个互联网。
最后都会变成：
一串一串数字。
老板最喜欢数字。
因为。
GPU只会算数字。
不会认字。
我为什么会出生？
早些年。
AI特别笨。
有人问：
北京是中国的首都。
再问：
中国首都是哪里？
AI居然不知道。
因为。
两句话完全不同。
后来。
程序员终于发现。
AI不是不会回答。
它只是：
不会理解意思。
于是。
他们把我造出来了。
我的工作只有一句话：
意思一样，就站近一点。
我的世界，没有文字
假设。
这里有四个词。
猫
小猫
狗
Java以前。
AI看到的是：
猫 ≠ 小猫
小猫 ≠ 狗
狗 ≠ Java全部不同。
没有任何关系。
我来了以后。
事情变了。
我把它们放进一个巨大的空间。
markdown
狗
小猫
猫
Java突然。
老板发现：
猫和小猫离得很近。
狗也不远。
Java跑到了另外一个世界。
原来。
距离。
就是意思。
我的世界有1536个方向
你看到的是二维。
实际上。
我的世界。
有1536维。
3072维。
甚至更高。
每一个方向。
都代表一种特征。
例如：
可能有：
动物程度
编程程度
快乐程度
颜色
动作
抽象程度当然。
没有任何人知道。
第527维到底是什么。
连老板自己都不知道。
但是。
训练结束以后。
这些数字。
居然自己排列出了规律。
连创造我的工程师。
都觉得不可思议。
我最大的本事
有一天。
有人问AI：
苹果手机多少钱？
老板开始思考。
突然。
苹果旁边出现了很多朋友。
iPhone
MacBook
Apple
Tim Cook老板笑了。
"哦。"
"这次不是水果。"
第二天。
又有人问：
苹果什么时候成熟？
这一次。
我立刻把它送到了：
香蕉
西瓜
葡萄
水果老板又笑了。
"懂了。"
同一个苹果。
因为邻居不同。
意思完全变了。
我不会思考。
但是。
我会找邻居。
后来，我认识了一位朋友
他的名字。
叫：
Vector Database。
我们第一次见面。
是在一家互联网公司。
他说：
"以后，你负责生成坐标。"
"我负责保存坐标。"
我说：
"保存那么多数字干什么？"
他说：
"总有一天，会有人回来找。"
后来。
每一篇文档、每一段代码、每一个PDF、每一个网页....
都变成了我的样子。
然后。
交给数据库保存。
几年以后。
有人问：
公司请假制度是什么？
AI原本不知道。
于是。
数据库开始找。
距离最近的几个Embedding。
马上找到：
《员工手册》
《HR制度》
《请假流程》
老板看了一眼。
瞬间回答。
整个过程。
不到一秒。
可是......
我一直有个遗憾。
我能把文字变成数字。
却不知道数字之间应该如何交流。
我能告诉老板：
"苹果"在哪里。
"手机"在哪里。
"发布"在哪里。
但我不知道：
在"苹果发布了新手机"这句话里。
苹果应该和手机靠得更近。
还是和水果靠得更近。
直到有一天。
Attention 走了进来。
他说：
"兄弟，辛苦了。"
"你负责把每个词变成坐标。"
"接下来，我来决定------"
"这一刻，谁应该看谁。"
下一集预告
《AI翻身（四）》
你好，我叫 Attention------AI第一次学会了看重点
以前，AI看见了每一个词。
后来，AI终于知道：
哪些词，才值得认真看。