夜雨聆风
学习AI 的第一步不是研究工具,而是描述问题
从年初开始我就一直在深度学习AI。
和大多数人一样，我也曾一头扎进工具的洪流里。今天研究这个模型，明天收藏那个教程，在信息的海洋里越学越焦虑，越学越迷茫。
看到裁员的新闻就恐慌，看到新工具就觉得自己落后。我们被一种无形的紧迫感推着走，仿佛不学就会错过什么，不追就会被时代抛弃。
在我追了大概一个多月之后，我发现 AI 学习的第一步不是去研究要用哪一个工具，哪个模型更好。
而是要问自己一个问题：我到底要用 AI 解决什么问题？
但我们大部人都是一头扎进AI 学习的洪流中，越学越焦虑，越学越不会。
只能在这洪流中随波逐流，找不到自己的位置，因为我们不知道为什么而出发，所以哪里都不是目的地。
而解决焦虑最朴素的方式就是回到起点问自己：我到底想要用 AI 解决什么问题？本质上是描述清楚问题。
这并不是一个简单的事情，比我们一头扎进 AI 的学习洪流中要难得多。但我们总是习惯用一个简单的事情所带来的焦虑迷茫来逃避一个更难的事情所带来恐惧感，这种恐惧是我还不知道我要什的模糊混沌感。
那什么是描述清楚问题？
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现状：什么时间什么地方发生了事情
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目标：基于这个事情你想要拿到什么结果
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问题：现状与目标之间的差距，你现在卡在哪里
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尝试：已经做过哪些动作或者努力
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诉求：你希望得到什么帮助和支持
这五个维度，构成了一个完整的问题框架。
很多时候我们连第一个维度都说不清楚，我们习惯于用模糊的感受代替清晰的描述——”我很焦虑””我觉得不行””我不知道该怎么办”。
这些感受是真实的，但它们不是问题。没有清晰的问题，AI给再多答案，也只是对空射击。
以上的问题描述框架我也不是马上就能说出来，但在学习 AI 的起始阶段值得我们花时间把问题描述清楚，只有带着具体问题，AI 才能带着我们去往更远的目的地。
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