AI拦路虎，是数学还是算法？

生成式AI的爆火让技术圈风起云涌，从ChatGPT到图像生成神器Stable Diffusion，再到无所不能的Transformer，几乎每周都有新技术刷屏。作为一名程序员，你有没有想过一个问题：“如果AI是未来，我的短板是什么？”

有人说是算法，因为算法才是技术的核心竞争力；也有人说是数学，因为它是算法的基础。但从最近和朋友的聊天中，我发现：真正让人卡壳的，往往是数学和算法的结合点！

举个例子：

• 看懂“线性回归”的Python代码并不难，但理解背后的矩阵运算让人抓狂；

• 理解“梯度下降”的优化思路不复杂，但涉及导数推导公式就开始放空；

• 面对“概率分布”，你觉得是啥都懂，又好像啥都不懂。

从本质上看，数学是算法的地基，学算法却不懂数学，就像盖房子没打地基：代码能写出来，但遇到复杂场景时就会崩塌。

▊ 数学的短板，是“潜意识”没被唤醒

其实，大多数程序员在大学里都接触过高等数学、线性代数、概率论这些内容。问题不在于学不会，而在于：

• 数学和工程实践脱节，看不出学这些东西的实际意义；

• 学习过程只重视解题技巧，忽略了概念背后的逻辑和应用；

• 长时间不用，数学技能“退化”成了“潜意识”，需要刺激才能重新激活。

于是，当你转型AI领域时，面对成堆公式和数学推导，就会有一种“我果然不适合”的挫败感。

▊  打破壁垒，数学不是“拦路虎”

好消息是，程序员并不需要掌握完整的数学体系，也不需要成为数学家。机器学习的数学基础其实可以归纳为以下几部分：

• 线性代数：矩阵运算，理解神经网络的核心。

• 微积分：导数和梯度，用于优化算法。

• 概率统计：分布和随机性，是机器学习模型的灵魂。

这些内容并不复杂，关键在于学的方法要对：

• 从应用角度出发，聚焦于机器学习需要的数学知识；

• 用代码实现帮助理解数学逻辑，让抽象公式变得具体；

• 打通数学和算法之间的壁垒，学习数学就是在理解算法。

▊ 不懂数学，学算法也不会走远

程序员的敌人从来不是单纯的数学或算法，而是“只学皮毛”的状态。如果只追求算法的代码实现而忽略数学的底层逻辑，你可能会写出一个跑得动的模型，但遇到问题时却无从下手优化。

AI时代的核心竞争力，既是算法的代码能力，也是数学的思维能力。从理解公式到实现代码，这个过程不可或缺。

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㊗️大家早日学有所成！

    

     

      
发布：王一
审核：陈歆懿
        

         
          

           

            

            

             
              

               

                

                 

                  

                 
                 

                  

                 
                
               
              
            
            

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