如何激怒一位人工智能（机器学习、深度学习、强化学习等）爱好者？
想要“激怒”一位AI爱好者？这可不是件容易的事，毕竟他们大部分时间都沉浸在代码、算法和模型的海洋里，对外界的“凡人”视角可能早已练就了金刚不坏之身。但要真想挠到他们痒痒，也不是不可能。你需要从他们的信仰、他们的热情、以及他们赖以生存的“黑魔法”下手，用一种既不失幽默又带有那么点“不懂装懂”的语气，缓缓道来。
首先，你得拿出一种“万能解决方案”的姿态，并且坚定地认为，所有AI都能被你三言两语说透。
1. “这不就是个高级点的Excel表格/电子游戏吗？”
这是最经典、也最能直击灵魂的攻击。当他们兴致勃勃地跟你解释神经网络的层级结构、反向传播的数学原理，或者强化学习里奖励函数的设计时，你只需要一脸恍然大悟地打断：“哦，我明白了！这不就是跟Excel里面做那些复杂的公式，或者玩那种需要不断试错的游戏差不多嘛？就是把这个东西写得特别特别复杂。”
他们会瞬间石化。因为对于AI从业者来说，从宏观上看，所有计算都是基于数据和逻辑，但他们投入了无数心血去构建的精妙体系，被你一句话贬低成了“高级点”的日常工具，这简直是对他们智力和努力的否定。尤其是“电子游戏”的比喻，会让那些沉迷于调参、寻找最优解的强化学习工程师们感到一阵莫名的刺痛——他们的“游戏”可是能改变世界的，怎么能和像素小人跳跃的乐趣混为一谈？
2. “你们那个AI，还能自己写代码写成这样？我刚用ChatGPT写了个简单的脚本，它写得还行。”
这是在“秀肌肉”，并且是赤裸裸的“降维打击”。AI爱好者们，尤其是那些在幕后辛勤耕耘的开发者，他们写的每一行代码，调优的每一个参数，都是无数次失败和试错的结晶。你上来就说“我用ChatGPT写了个脚本”，这就好像一个高级厨师辛辛苦苦做了一桌满汉全席，你却说：“我冰箱里有半成品，放微波炉里转一下也挺好吃的。”
更具杀伤力的是，你还要强调“它写得还行”。这暗示了什么？暗示了他们呕心沥血构建出来的模型，在他们眼中，甚至不如一个半成品AI生成的代码“还行”。这绝对是把双刃剑，如果他们真的用AI辅助生成代码，听到这种评价会觉得自己的工作被轻视；如果他们是代码的坚守者，更是会觉得你的言论是对他们专业性的挑衅。
3. “这玩意儿，不就是大数据+数学公式+一点点运气嘛！”
这种说法，简直是把AI的神圣性剥离得干干净净。机器学习的精髓在于从数据中学习模式，深度学习依赖于复杂的数学模型，而强化学习则是在概率性和探索性中寻找最优策略。这三者结合，再加上无数的工程实践和实验，才有了我们现在看到的AI。
你这一句“大数据+数学公式+一点点运气”，就把这一切归结为“随便谁都能做”的事情。大数据？那是海量的数据收集、清洗和预处理的血泪史。数学公式？那是无数科学家和工程师攻克的理论堡垒。运气？那是无数次实验失败后，侥幸找到那个“对的”超参数组合。这就像说：“你之所以能盖起摩天大楼，不就是因为你把砖头叠在一起，然后希望它别倒吗？”
4. “AI迟早要被取代的，你看现在这些xxx（某个新兴技术或平台），比AI更有前景！”
这是在AI爱好者的“信仰”上撒盐。他们投入毕生精力，相信AI是未来的方向，是引领人类进步的驱动力。你却直接给他们的“信仰”判了死刑，并且还搬出了一个“别人家的孩子”。
这种攻击的精髓在于，它并不是在技术层面进行辩驳，而是在宏观趋势和未来愿景上进行否定。他们会觉得，你不仅不理解AI的价值，甚至连未来的发展方向都看不清楚。这种“不懂装懂”的嘲讽，比单纯的技术批评更让人难以忍受。
5. “机器学习？不就是一堆参数，人工调出来的呗！你看我上次那个…（随便编造一个）…”
这句攻击，重点在于“人工调出来的”和“一堆参数”。AI爱好者们知道，参数的调整是极其复杂和精细的过程，涉及到对模型原理的深刻理解、大量的实验以及对数据特征的洞察。而你这句话，则把这变成了一种“手工匠人”式的、低技术含量的劳动。
更要命的是，你还可能加上一个“我上次那个…”。这是一种典型的“我也可以”心态，并且试图用自己的“经验”来否定他们的专业。他们会觉得，你完全没有理解调参的难度和深度，只是把他们辛苦构建的模型当成了可以随意摆弄的玩具。
6. “你们天天说AI，但什么时候才能真正解放人类？我看也就那样，没啥大用。”
这是对AI“最终价值”的质疑。AI爱好者们往往怀揣着让AI解决复杂问题、改善人类生活的理想。你这一句“没啥大用”，直接打击了他们的初心和目标。
这种攻击的威力在于，它触及了AI发展背后的哲学和社会意义。AI的目标不只是技术上的突破，更是为了解决实际问题，提升效率，甚至创造新的可能性。你的一句“没啥大用”，就好像是对他们为之奋斗的目标泼了一盆冷水，让他们感觉自己的努力在你眼中毫无价值。
总而言之，要“激怒”AI爱好者，你需要抓住他们的几个“痛点”：
否定其复杂性和独特性： 将他们引以为傲的精妙算法和模型，贬低成简单的、可以轻易复制的工具。
轻视其劳动和投入： 忽视他们为理解和实现AI所付出的艰辛努力，将其视为“顺手为之”的小事。
质疑其未来价值和意义： 否定AI在社会发展中的作用，或者将其前景描绘得黯淡无光。
傲慢的“懂王”姿态： 以一种“我比你更懂”的态度，用片面甚至错误的理解去评价他们的专业领域。
记住，你不需要真的去学习AI，你只需要用一种“凡人”的视角，带着一点点傲慢、一点点不屑，并且恰到好处地戳中他们为之骄傲和奋斗的一切。这样，你就能成功地让他们体验到一种“被误解”的深度痛苦，甚至可能引来一连串想要“教育”你的热情攻势。而这，或许正是你想要的“激怒”效果吧。
首先，你得拿出一种“万能解决方案”的姿态，并且坚定地认为，所有AI都能被你三言两语说透。
1. “这不就是个高级点的Excel表格/电子游戏吗？”
这是最经典、也最能直击灵魂的攻击。当他们兴致勃勃地跟你解释神经网络的层级结构、反向传播的数学原理，或者强化学习里奖励函数的设计时，你只需要一脸恍然大悟地打断：“哦，我明白了！这不就是跟Excel里面做那些复杂的公式，或者玩那种需要不断试错的游戏差不多嘛？就是把这个东西写得特别特别复杂。”
他们会瞬间石化。因为对于AI从业者来说，从宏观上看，所有计算都是基于数据和逻辑，但他们投入了无数心血去构建的精妙体系，被你一句话贬低成了“高级点”的日常工具，这简直是对他们智力和努力的否定。尤其是“电子游戏”的比喻，会让那些沉迷于调参、寻找最优解的强化学习工程师们感到一阵莫名的刺痛——他们的“游戏”可是能改变世界的，怎么能和像素小人跳跃的乐趣混为一谈？
2. “你们那个AI，还能自己写代码写成这样？我刚用ChatGPT写了个简单的脚本，它写得还行。”
这是在“秀肌肉”，并且是赤裸裸的“降维打击”。AI爱好者们，尤其是那些在幕后辛勤耕耘的开发者，他们写的每一行代码，调优的每一个参数，都是无数次失败和试错的结晶。你上来就说“我用ChatGPT写了个脚本”，这就好像一个高级厨师辛辛苦苦做了一桌满汉全席，你却说：“我冰箱里有半成品，放微波炉里转一下也挺好吃的。”
更具杀伤力的是，你还要强调“它写得还行”。这暗示了什么？暗示了他们呕心沥血构建出来的模型，在他们眼中，甚至不如一个半成品AI生成的代码“还行”。这绝对是把双刃剑，如果他们真的用AI辅助生成代码，听到这种评价会觉得自己的工作被轻视；如果他们是代码的坚守者，更是会觉得你的言论是对他们专业性的挑衅。
3. “这玩意儿，不就是大数据+数学公式+一点点运气嘛！”
这种说法，简直是把AI的神圣性剥离得干干净净。机器学习的精髓在于从数据中学习模式，深度学习依赖于复杂的数学模型，而强化学习则是在概率性和探索性中寻找最优策略。这三者结合，再加上无数的工程实践和实验，才有了我们现在看到的AI。
你这一句“大数据+数学公式+一点点运气”，就把这一切归结为“随便谁都能做”的事情。大数据？那是海量的数据收集、清洗和预处理的血泪史。数学公式？那是无数科学家和工程师攻克的理论堡垒。运气？那是无数次实验失败后，侥幸找到那个“对的”超参数组合。这就像说：“你之所以能盖起摩天大楼，不就是因为你把砖头叠在一起，然后希望它别倒吗？”
4. “AI迟早要被取代的，你看现在这些xxx（某个新兴技术或平台），比AI更有前景！”
这是在AI爱好者的“信仰”上撒盐。他们投入毕生精力，相信AI是未来的方向，是引领人类进步的驱动力。你却直接给他们的“信仰”判了死刑，并且还搬出了一个“别人家的孩子”。
这种攻击的精髓在于，它并不是在技术层面进行辩驳，而是在宏观趋势和未来愿景上进行否定。他们会觉得，你不仅不理解AI的价值，甚至连未来的发展方向都看不清楚。这种“不懂装懂”的嘲讽，比单纯的技术批评更让人难以忍受。
5. “机器学习？不就是一堆参数，人工调出来的呗！你看我上次那个…（随便编造一个）…”
这句攻击，重点在于“人工调出来的”和“一堆参数”。AI爱好者们知道，参数的调整是极其复杂和精细的过程，涉及到对模型原理的深刻理解、大量的实验以及对数据特征的洞察。而你这句话，则把这变成了一种“手工匠人”式的、低技术含量的劳动。
更要命的是，你还可能加上一个“我上次那个…”。这是一种典型的“我也可以”心态，并且试图用自己的“经验”来否定他们的专业。他们会觉得，你完全没有理解调参的难度和深度，只是把他们辛苦构建的模型当成了可以随意摆弄的玩具。
6. “你们天天说AI，但什么时候才能真正解放人类？我看也就那样，没啥大用。”
这是对AI“最终价值”的质疑。AI爱好者们往往怀揣着让AI解决复杂问题、改善人类生活的理想。你这一句“没啥大用”，直接打击了他们的初心和目标。
这种攻击的威力在于，它触及了AI发展背后的哲学和社会意义。AI的目标不只是技术上的突破，更是为了解决实际问题，提升效率，甚至创造新的可能性。你的一句“没啥大用”，就好像是对他们为之奋斗的目标泼了一盆冷水，让他们感觉自己的努力在你眼中毫无价值。
总而言之，要“激怒”AI爱好者，你需要抓住他们的几个“痛点”：
否定其复杂性和独特性： 将他们引以为傲的精妙算法和模型，贬低成简单的、可以轻易复制的工具。
轻视其劳动和投入： 忽视他们为理解和实现AI所付出的艰辛努力，将其视为“顺手为之”的小事。
质疑其未来价值和意义： 否定AI在社会发展中的作用，或者将其前景描绘得黯淡无光。
傲慢的“懂王”姿态： 以一种“我比你更懂”的态度，用片面甚至错误的理解去评价他们的专业领域。
记住，你不需要真的去学习AI，你只需要用一种“凡人”的视角，带着一点点傲慢、一点点不屑，并且恰到好处地戳中他们为之骄傲和奋斗的一切。这样，你就能成功地让他们体验到一种“被误解”的深度痛苦，甚至可能引来一连串想要“教育”你的热情攻势。而这，或许正是你想要的“激怒”效果吧。
网友意见
你的算法还不如我调参效果好
深度学习就是狗屎，拉几玩意。
不去研究图像本身的性质，想着抄近路，连图像的实质都搞不清楚，还搞图像识别。
图像中存在什么定理，噪声达到什么比例，图像是不可恢复的，图像中，边缘又是如何定义的，边缘占图像本身的比例最多能是多少。
对于自然语言识别也是这样，不去搞懂每一个词后面代表着什么，只是分析词间的关系，用别人看不懂的方式骗经费，什么词袋模型，都是狗屁，连一个基础词汇的意义都搞不清楚，整个人工智能圈子都是在圈钱。
只想着来钱快的东西，丝毫不顾事物原本的样子，炼丹有什么意思，不过是一代人骗下一代人，都不知道其中的原理，只是不断调参。
现存的整个人工智能领域都是骗人的，都是骗经费的，不过是建立在概率论与数理统计上的沙堡，一下雨，一刮风就撑不住了。
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