簡單數學知識對應人工智能應用

“數學很難、數學題很難解”是人們對數學的普遍印象，實際上，數學很難的印象大都是來自數學題很難解、而不是數學原理很難理解。事實上，大學里開設的微積分課程的原理，即使是小學生也能理解，在現實生產生活中，人們遇到的數學問題并沒有人造的數學題那樣難，這也解釋了為什么那么多我們認為數學成績不好的人卻成為了偉大的數學家，因為數學解題和數學原理應用并不是一回事，解答人造的數學題需要大量刷題、并記住此類型題的解題方法、否則就無法求解，這是因為人造問題并不是客觀存在的問題、其解題路徑往往只有固定的一兩種，不知道其路徑就不可能得出答案；

在現實中，大量數學問題是無確定解的狀態(tài)問題，它們的值是此狀態(tài)中的條件值，并不是唯一確定的結果。但是數學題則需要有明確結果的答案。因此，相比于數學解題，數學原理與數學方法更為重要，開創(chuàng)微積分的牛頓解決的不是數學難題而是數學方法；

數學領域中有很多學科、有些數學是美學和論證關系學等，對現實客觀世界的具體應用價值并不明顯、但是代數學、幾何學、微積分、函數理論以及這些學科復合產生的微分方程、微分幾何、概率論、統(tǒng)計數學等卻有著極其廣泛的應用。無論是宇宙飛船、衛(wèi)星發(fā)射，還是人工智能等科技領域，都離不開這些數學應用，其實這些基礎數學原理都很容易被人們理解，而且這些學科解決問題的數學方法也并不難；

函數是初中數學就有的概念，正是這個初中就學習的簡單數學，卻是計算機科學和人工智能的數學基礎。函數有定義域、對應關系和值域三個基本要素、理解這三個基本要素能幫助人們?yōu)槿斯ぶ悄艿冗@類大模型運算賦值，數域決定域值，數域決定了智能結果的輸出。另外，概率論的基礎知識能幫助人們決定數域的選擇，在處理圖片、圖像和視頻時，可以通過微分幾何和微分方程確定它們的形狀和狀態(tài)。微分幾何是微積分與幾何學結合、微分方程是微積分與代數學的結合，然而需要注意的是，幾何學、代數學、微積分等都是很容易理解和掌握的基礎數學原理。

人類社會已經進入了人工智能時代、人工智能是用數學方法處理網上的現存數據而輸出的類似人類智能的答案，我們通過了解其宏觀原理、并以其原理參與其中、自然就被人工智能原理應用而獲得收益！