簡單數(shù)學(xué)知識對應(yīng)人工智能應(yīng)用

“數(shù)學(xué)很難、數(shù)學(xué)題很難解”是人們對數(shù)學(xué)的普遍印象，實(shí)際上，數(shù)學(xué)很難的印象大都是來自數(shù)學(xué)題很難解、而不是數(shù)學(xué)原理很難理解。事實(shí)上，大學(xué)里開設(shè)的微積分課程的原理，即使是小學(xué)生也能理解，在現(xiàn)實(shí)生產(chǎn)生活中，人們遇到的數(shù)學(xué)問題并沒有人造的數(shù)學(xué)題那樣難，這也解釋了為什么那么多我們認(rèn)為數(shù)學(xué)成績不好的人卻成為了偉大的數(shù)學(xué)家，因?yàn)閿?shù)學(xué)解題和數(shù)學(xué)原理應(yīng)用并不是一回事，解答人造的數(shù)學(xué)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?yàn)槿嗽靻栴}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(xiàn)實(shí)中，大量數(shù)學(xué)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(jié)果。但是數(shù)學(xué)題則需要有明確結(jié)果的答案。因此，相比于數(shù)學(xué)解題，數(shù)學(xué)原理與數(shù)學(xué)方法更為重要，開創(chuàng)微積分的牛頓解決的不是數(shù)學(xué)難題而是數(shù)學(xué)方法；

數(shù)學(xué)領(lǐng)域中有很多學(xué)科、有些數(shù)學(xué)是美學(xué)和論證關(guān)系學(xué)等，對現(xiàn)實(shí)客觀世界的具體應(yīng)用價值并不明顯、但是代數(shù)學(xué)、幾何學(xué)、微積分、函數(shù)理論以及這些學(xué)科復(fù)合產(chǎn)生的微分方程、微分幾何、概率論、統(tǒng)計數(shù)學(xué)等卻有著極其廣泛的應(yīng)用。無論是宇宙飛船、衛(wèi)星發(fā)射，還是人工智能等科技領(lǐng)域，都離不開這些數(shù)學(xué)應(yīng)用，其實(shí)這些基礎(chǔ)數(shù)學(xué)原理都很容易被人們理解，而且這些學(xué)科解決問題的數(shù)學(xué)方法也并不難；

函數(shù)是初中數(shù)學(xué)就有的概念，正是這個初中就學(xué)習(xí)的簡單數(shù)學(xué)，卻是計算機(jī)科學(xué)和人工智能的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。函數(shù)有定義域、對應(yīng)關(guān)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(yùn)算賦值，數(shù)域決定域值，數(shù)域決定了智能結(jié)果的輸出。另外，概率論的基礎(chǔ)知識能幫助人們決定數(shù)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(xué)結(jié)合、微分方程是微積分與代數(shù)學(xué)的結(jié)合，然而需要注意的是，幾何學(xué)、代數(shù)學(xué)、微積分等都是很容易理解和掌握的基礎(chǔ)數(shù)學(xué)原理。

人類社會已經(jīng)進(jìn)入了人工智能時代、人工智能是用數(shù)學(xué)方法處理網(wǎng)上的現(xiàn)存數(shù)據(jù)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(yīng)用而獲得收益！