简单数学知识对应人工智能应用

“数学很难、数学题很难解”是人们对数学的普遍印象，实际上，数学很难的印象大都是来自数学题很难解、而不是数学原理很难理解。事实上，大学里开设的微积分课程的原理，即使是小学生也能理解，在现实生产生活中，人们遇到的数学问题并没有人造的数学题那样难，这也解释了为什么那么多我们认为数学成绩不好的人却成为了伟大的数学家，因为数学解题和数学原理应用并不是一回事，解答人造的数学题需要大量刷题、并记住此类型题的解题方法、否则就无法求解，这是因为人造问题并不是客观存在的问题、其解题路径往往只有固定的一两种，不知道其路径就不可能得出答案；

在现实中，大量数学问题是无确定解的状态问题，它们的值是此状态中的条件值，并不是唯一确定的结果。但是数学题则需要有明确结果的答案。因此，相比于数学解题，数学原理与数学方法更为重要，开创微积分的牛顿解决的不是数学难题而是数学方法；

数学领域中有很多学科、有些数学是美学和论证关系学等，对现实客观世界的具体应用价值并不明显、但是代数学、几何学、微积分、函数理论以及这些学科复合产生的微分方程、微分几何、概率论、统计数学等却有着极其广泛的应用。无论是宇宙飞船、卫星发射，还是人工智能等科技领域，都离不开这些数学应用，其实这些基础数学原理都很容易被人们理解，而且这些学科解决问题的数学方法也并不难；

函数是初中数学就有的概念，正是这个初中就学习的简单数学，却是计算机科学和人工智能的数学基础。函数有定义域、对应关系和值域三个基本要素、理解这三个基本要素能帮助人们为人工智能等这类大模型运算赋值，数域决定域值，数域决定了智能结果的输出。另外，概率论的基础知识能帮助人们决定数域的选择，在处理图片、图像和视频时，可以通过微分几何和微分方程确定它们的形状和状态。微分几何是微积分与几何学结合、微分方程是微积分与代数学的结合，然而需要注意的是，几何学、代数学、微积分等都是很容易理解和掌握的基础数学原理。

人类社会已经进入了人工智能时代、人工智能是用数学方法处理网上的现存数据而输出的类似人类智能的答案，我们通过了解其宏观原理、并以其原理参与其中、自然就被人工智能原理应用而获得收益！