Наш мозг — это векторные базы данных. Вот почему это полезно при использовании ИИ

Три основных навыка, которые развиваются

Чтобы преуспеть в этом дополненном ИИ будущем, нам нужно развивать то, что я называю тремя основными навыками: чтение, письмо и запросы. Хотя они могут показаться знакомыми, их применение в коммуникации ИИ требует фундаментального сдвига в том, как мы их используем. Чтение становится пониманием как человеческого, так и машинного контекста. Письмо превращается в точную, структурированную коммуникацию, которую могут обрабатывать машины. А запросы — возможно, самый важный новый навык — включают в себя обучение навигации по обширным сетям векторной информации способами, которые сочетают человеческую интуицию с эффективностью машины.

Освоение векторной коммуникации

Представьте себе бухгалтера, столкнувшегося со сложным финансовым несоответствием. Традиционно они полагались бы на свой опыт и ручной поиск в документации. В нашем дополненном ИИ будущем они будут использовать векторные системы, которые работают как продолжение их профессиональной интуиции. Когда они описывают проблему, ИИ не просто ищет ключевые слова — он понимает контекст проблемы, извлекая информацию из обширной сети взаимосвязанных финансовых концепций, правил и прошлых случаев. Ключ в том, чтобы научиться общаться с этими системами таким образом, чтобы использовать как человеческий опыт, так и возможности распознавания образов ИИ.

Но освоение этих развитых навыков не связано с изучением нового программного обеспечения или запоминанием шаблонов подсказок. Речь идет о понимании того, как информация соединяется и соотносится — мышлении векторами, как это делает наш мозг естественным образом. Когда вы описываете концепцию ИИ, вы не просто делитесь словами; вы помогаете ему ориентироваться в обширной карте значений. Чем лучше вы понимаете, как работают эти связи, тем эффективнее вы можете направлять системы ИИ к нужным вам идеям.