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12嘉宾：任侃，上海科技大学助理教授、博士生导师。
他主要的研究领域包括数据挖掘与机器学习，特别是时空数据建模、自监督学习与基础模型、决策优化方法与人工智能体，及其在医疗健康、推荐系统与金融等领域的应用。
嘉宾的另一个身份：马兔的先生，哈哈小朋友的爸爸。
本期主题：破除科幻误区，消除AI焦虑，从真正理解技术底层开始——每个人都能听懂的AI科普。
这期播客以“技术科普+教育启示”双线切入， 帮助家长、职场人建立对AI的深度认知。
任老师以专业视角拆解AI底层逻辑，揭示智能驾驶、大模型等热门应用的真相与局限；马兔则从教育实践出发，提出“反刷题时代”的能力培养策略。内容兼顾严谨性与通俗性，
助你：
1️⃣ 消除误区：告别科幻式想象，用数学与数据思维理解AI；
2️⃣ 理性规划：厘清AI可替代与不可替代的领域，调整教育/职业方向；
3️⃣ 前瞻视野：关注技术突破与人文力的平衡，为未来布局。
00:00 引入：过度相信智驾？基于科幻小说推理AI？——从底层原理认知AI很有必要。
04:29 如何理解智能驾驶？从概率理解AI，学会判断AI在不同应用场景下的可信任边界。
10:59 如何理解AI的底层是数字&数据➡️数学函数与概率？数据干扰与AI幻觉。
12:43 AI的统计与连接主义：监督学习、无监督学习、自监督学习
22:06 理解从深度学习到大模型，21世纪AI发展的两个里程碑
26:46 对大模型的思考：市场营销、程序员…一切基于电脑屏幕的经验主义工种正在被AI折叠。AI无法替代的领域，有哪些？
33:28 现阶段大模型的发展，到天花板了吗？最新的技术研究趋势有哪些？
36:57 AI时代，舍弃一切去“鸡娃”“刷题”“内卷”，真的有意义吗？
38:36 总结：想要真正的理解AI、借助AI让自己的工作、育儿开挂，需要先建立一些底层的技术认知。
如果你对AI的技术发展感到焦虑、迷茫；
对AI的最新趋势与应用感兴趣；
也愿意沉下心来深入了解、探索AI的底层原理，建立自己的辩证思考认知
那你可以加马兔的好友 WeChat：hahamatu0601，务必备注【播客AI】
我会在除了亲子教育社群之外，开一个人工智能的交流社群
之后如果我们找到一些，非常适合大家来学习的、好的资源
我们也会在群里和大家多多的交流。
