诸位大哥可能还没有意识到这个AI 的厉害。大家读书可能读的太多了，把问题想复杂了，所有需要初中毕业的不才，给大家大白菜一下，什么是AI ，为什么AI 牛逼。
AI ，尤其是现在的深度网络学习算法，说白了，其实就是用几个数学公式，把你想要学习的一切东西，诸如如何打炮舒服，怎么可以考入MIT， 如何勾引别人的女朋友等等一切，给建模，也就是给出一个准确的预测公式， 类似Y=X+23这样的数学公式。Y 就是你想要的结果，打炮，勾引女孩，考入MIT， X 就是变量，输入什么东西，就可以一定，百分之90的可能性，能得到你想要的结果。
注意，这个建模用的数学公式，也就是深度网络神经学习模式，无论你的要求是什么，都是运用同样的几个数学公式，唯一不同的是输入的参数不一样。
那诸位大哥可能会怀疑了。凭什么你输入一些参数，运用同样的几个万能的涵盖所有建模的数学公式，就能得到你需要的结果。这不是扯淡吗，这不科学。
其实这非常科学。
原因就在于，我们人类，尤其是同一文化，同一国家的人群，他们“看到”的，“听到的”，或者记录在案的所有“观察结果”，其实就已经是通过过滤后得到的观察结果，这个过滤的东西，其实就是一条，十几条，或者上百条的规则，或者说数学公式，只不过我们没有意识到而已。神经病人说出的话，观察到的东西，我们不会认为这些东西是”观察的“，永远不会进入我们现有的信息库里，因为我们默认，这些神经病人的言谈举止，是不理性的。
对了，我们现在观察的一切现象，都是一些规则下的产物。现在我们有了很多观察到的数据，比如张三考入了MIT， 李四骗到了大美女。。。其实这些”结果“，都是一些规则下的产物。现在我们就是要由规则下的产物，也就是数据，反推产生除这些结果的规则，也就是数学公式，模型。这其实就是一个循环论证。就类似y=3x, x 输入2， 我们得到6，输入4，y得到12等等。现在我们有一堆数据，数据， y=12, x=3； y=18, x=6...AI 就是通过一个或者几个数学公式，推到除这个函数y=3x.
文中说，现在的AI 开始产生了人类意识了。说白点，就是，通过输入大量的观察到的数据，给几个数学公式，通过计算机的大量计算，计算机可以推到除十几个，几个的数学公式，数学模型，也就是规则。这几个，数十个数学模型，其中有几个也许是我们人类现在的”共识“，大家都认可的，比如往胸口开一枪，人就完蛋，但是也有些模型，或者数学公式，不是我们人类到目前为止能够了解和理解的，比如AI 导出一个模型是，往心脏偏左0.0003毫米的地方开一个口子，可以治愈梅毒！
诸位大哥。现在明白AI ，以及AI 到地厉害在哪里吗。

文章采用了通俗的语言和比喻，试图解释人工智能（AI）和机器学习（ML）的基本原理，并且描述了AI的强大能力。然而，文章的描述有几处不准确或过于简化的地方：
模型通用性的误解：文章暗示只需要几个数学公式就可以解决所有问题。实际上，虽然深度学习模型背后的算法可以适用于多种不同的任务，但每个任务通常都需要针对性地设计网络结构、损失函数和优化算法。而且，不同类型的问题（如图像识别、语言翻译、游戏策略）通常需要不同的模型架构。
数据和预测的误解：文章提到的“输入参数”和“得到你想要的结果”这一过程忽视了机器学习中数据质量、数据标注和模型泛化能力的重要性。模型的预测仅仅基于训练数据中的模式，并且预测结果受限于训练数据的分布。如果输入的数据中包含偏见或噪音，模型的输出也可能会出现偏差。
逆向工程规则的过度简化：虽然机器学习确实试图从数据中发现规律，并通过这些规律做出预测，但这个过程远不如文章所描述的那么简单。大部分深度学习模型是“黑箱”，即我们无法直接理解内部的决策过程，因为它们涉及数百万甚至数十亿个参数的复杂交互。
人类意识的误解：文章提到AI开始产生了人类意识，这是不正确的。AI目前还远未达到具备意识的阶段，它只是根据数据运行算法，并没有自我意识。深度学习是在统计意义上进行模式识别，而不是产生或模拟意识。
预测的准确性过于乐观：文章提到可以“百分之90的可能性”得到想要的结果，这是过于乐观的。即使是最先进的AI系统，也不能在所有情况下提供90%的准确率。准确率高度依赖于问题的复杂性和数据的质量。
违背常识的模型预测：提到AI可能导出一些违背常识的模型（如“往心脏偏左0.0003毫米的地方开一个口子，可以治愈梅毒”）。实际上，AI的预测必须建立在科学原理和经验证据上，不能仅仅依靠数据驱动得出结论，特别是在医学和其他需要严格验证的领域。
总的来说，这篇文章试图通俗化地解释AI，但实际上过于简化并且很多都在误导。AI是一个复杂的领域，它的能力和限制都要比文章描述的要复杂得多。AI给这篇的文章总结：做键盘侠之前还得多读书。