我们的大脑是矢量数据库——这就是为什么它在使用人工智能时很有帮助

2014 年，谷歌的一项突破改变了机器理解语言的方式：自注意力模型。这项创新使人工智能能够通过将单词视为数学向量（捕捉思想之间关系的精确数字表示）来掌握人类交流中的上下文和含义。如今，这种基于矢量的方法已经发展成为复杂的矢量数据库和反映我们大脑如何处理和检索信息的系统。这种收敛人类认知与人工智能技术不仅改变了机器的工作方式，而且还重新定义了我们与机器沟通的方式。

我们的大脑已经如何用向量思考

将向量视为创意的 GPS 坐标。正如 GPS 使用数字来定位位置一样，矢量数据库使用数学坐标来绘制概念、含义和关系。当您搜索矢量数据库时，您不仅仅是在寻找精确匹配，而是在寻找模式和关系，就像您的大脑在回忆记忆时所做的那样。还记得寻找丢失的车钥匙吗？你的大脑并没有系统地扫描每个房间；而是有条不紊地扫描每个房间。它根据上下文和相似性快速访问相关记忆。正是这样矢量数据库工作。三大核心技能进化

为了在人工智能增强的未来中蓬勃发展，我们需要发展我所说的三项核心技能：阅读、写作和查询。

虽然这些听起来很熟悉，但它们在人工智能通信中的应用需要我们使用它们的方式发生根本性的转变。阅读变成了理解人类和机器的背景。书写转化为机器可以处理的精确、结构化的交流。查询——也许是最重要的新技能——涉及学习以将人类直觉与机器效率。

掌握矢量通信

考虑一位面临复杂财务差异的会计师。传统上，他们依靠自己的经验并通过文档进行手动搜索。在我们的人工智能增强的未来，他们将使用基于矢量的系统，就像他们专业直觉的延伸一样。当他们描述问题时，人工智能不仅仅搜索关键字，它还了解问题的背景，从相互关联的金融概念、法规和过去案例的庞大网络中提取信息。关键是学习以利用人类专业知识和人工智能模式识别能力的方式与这些系统进行通信。

但掌握这些不断发展的技能并不是学习新软件或记住提示模板。它是关于理解信息如何连接和关联的——向量思维，就像我们的大脑自然地做的那样。当你向人工智能描述一个概念时，你不仅仅是在分享文字，而是在分享。你正在帮助它在巨大的意义地图上导航。您越了解这些连接的工作原理，您就能越有效地引导人工智能系统获得您所需的见解。

采取行动：培养您的人工智能核心技能

准备好迎接人工智能增强的未来了吗？您可以采取以下具体步骤来培养三项核心技能：

加强阅读

人工智能时代的阅读需要的不仅仅是理解，还需要快速处理和综合复杂信息的能力。改进：

1. 每天从技术文档或人工智能研究论文中学习两个新单词。把它们写下来并练习在不同的环境中使用它们。这建立了与人有效沟通所需的词汇人工智能系统。
2. 每天至少阅读两到三页人工智能相关内容。重点关注技术博客、研究摘要或行业出版物。我们的目标不仅仅是消费，而是培养从技术内容中提取模式和关系的能力。
3. 练习阅读主要人工智能平台的文档。了解如何描述和解释不同的人工智能系统将帮助您更好地掌握它们的功能和局限性。

发展你的写作

为人工智能写作需要精确性和结构。您的目标是以机器可以准确解释的方式进行通信。

1. 有意识地学习语法和句法。人工智能语言模型都是建立在模式之上的，因此了解如何构建你的写作将帮助你制作更有效的提示。
2. 每天练习写提示。每天创建三个新的，然后分析和完善它们。注意结构和词语选择的微小变化如何影响人工智能的反应。
3. 学习在编写时牢记查询元素。通过具体说明您需要哪些信息以及您希望如何组织信息，将类似数据库的思维融入到您的写作中。

大师查询

查询也许是人工智能交互中最重要的新技能。这是关于学习利用人工智能功能的方式提出问题：

1. 练习为传统搜索引擎编写搜索查询。从简单的搜索开始，然后逐渐使它们变得更加复杂和具体。这为人工智能提示奠定了基础。
2. 学习基本的 SQL 概念和数据库查询结构。了解数据库如何组织和检索信息将帮助您更系统地思考信息检索。
3. 尝试不同的查询格式人工智能工具。测试各种措辞和结构如何影响您的结果。记录最适合不同类型请求的方法。

人类与人工智能协作的未来

人类记忆和矢量数据库之间的相似之处比简单的检索更深入。两者都擅长压缩，将复杂的信息简化为可管理的模式。两者都按层次结构组织信息，从特定实例到一般概念。两者都擅长发现乍一看可能并不明显的相似之处和模式。

这不仅仅是关于专业效率，而是为我们与信息和技术交互方式的根本转变做好准备。正如识字能力改变了人类社会一样，这些不断发展的沟通技能对于充分参与人工智能增强型经济至关重要。但与之前有时取代人类能力的技术革命不同，这次技术革命是关于增强的。矢量数据库和人工智能系统，无论多么先进，都缺乏人类独特的创造力、直觉和情商品质。

未来属于那些懂得如何用向量思考和交流的人——不是要取代人类思维，而是要增强人类思维。正如矢量数据库将精确的数学表示与直观的模式匹配相结合一样，成功的专业人士也将人类的创造力与人工智能的分析能力融为一体。这并不是要与人工智能竞争或简单地学习新工具，而是要发展我们的基本沟通技能，以便与这些新的认知技术和谐相处。

当我们进入人类与人工智能协作的新时代时，我们的目标不是在计算上超越人工智能，而是对其进行补充。这种转变不是从掌握新软件开始，而是从了解如何将人类的洞察力转化为人工智能系统可以理解的向量和模式语言开始。通过拥抱这种沟通和处理信息方式的演变，我们可以创造一个技术增强而不是取代人类能力的未来，从而带来前所未有的创造力、解决问题和创新的水平。

Khufere Qhamata 是一位研究分析师，《无人工作：人工智能将如何永远改变、摧毁和改变生活和创始人卡塔法人工智能。