数据、信息、知识、智慧：AI时代我们该如何思考？-编程知识

数据、信息、知识、智慧：AI时代我们该如何思考？

news/2025/3/21 0:15:17/文章来源:https://www.cnblogs.com/anai/p/18784264

时代的浪潮滚滚向前，AI技术的演进正悄然改变着我们认知世界和创造价值的方式。从数据、信息到知识、智慧，从大数据到大模型，从单一智能体到多智能体协作，这是一场深刻的认知革命，也是生产力解放的新纪元。

AI粉嫩特攻队，2025年3月15日。

最近跟几个朋友讨论AI发展，突然意识到现在的科技变化真的太快了，从大数据到大模型，从知识库到工作流，感觉每天都有新概念冒出来。今天就想跟大家聊聊我对这些变化的一些思考，希望能给同样关注这个领域的你带来一些启发。

从数据到智慧，这条路怎么走？

记得前两天跟一个做数据分析的朋友吃饭，他说了句挺有意思的话："现在的问题不是缺数据，而是被数据淹没。那么多数据，我们究竟该怎么用？"

这让我想到了一个我们可能都忽视了的概念：DIKW金字塔。别被这个名字吓到，其实就是数据(Data)、信息(Information)、知识(Knowledge)和智慧(Wisdom)这四个层次。

DIKW金字塔：从数据到智慧的进阶

数据

就是一堆原始的、零散的数字。比如10,...,120,...，这些只是一个个孤立的点。
信息

是有了标记的数据，是事实的收集。比如"小明10岁"、"小明体重120斤"，这样，我们对数据有了基本的认识。
知识

是能帮我们判断的信息。比如"10岁儿童正常体重在23-50kg之间"，这就能帮我们判断小明是不是超重了。
智慧

则是知道在什么情况下该用什么知识来做决定。

想象一下：如果我们把数据比作食材，那信息就是处理好的食材，知识是烹饪方法，而智慧则是知道什么场合该做什么菜给什么人吃。

有趣的是，AI的发展路线居然也是沿着这个金字塔爬升的！

先是大数据时代

10年前，各种数据采集、数据分析、数据挖掘...但后来大家逐渐发现，光有数据还不够，你得从中提炼出有价值的东西。

就像你有一大堆照片，但如果不整理、不加标签，过几年再翻出来可能连自己都不记得这是哪年哪月拍的了。

然后是大模型时代

最近两年，大模型火了。为什么？因为它不只是存储数据，还能从海量文本中提取知识，理解上下文，甚至推理和创作。

但用过的朋友都知道，大模型有时候也会产生幻觉"胡说八道"，特别是一些专业领域或者最新的信息，它可能就不太靠谱了，为了解决这个问题，需要靠谱的知识库作支撑。

知识库增强

为了解决大模型的幻觉问题，很多产品开始把大模型和知识库结合起来。简单说就是："我不确定的事情，我去查可靠的资料库，而不是瞎猜。"

而知识获取，可以有两种方式：

一种是像考古一样，从数据中挖掘出新的规律（知识挖掘）
另一种是像图书管理员一样，整理现有的书籍等资料（知识摄取）

工作流：让知识变成行动

知道了不等于做到。所以接下来，我们需要把知识的应用转化为可执行的步骤。

就像会做饭的人不一定是好厨师，还需要知道什么时候放盐、什么时候调火候，这些流程同样重要。

单智能体：有了自己的"主见"

现在的AI已经不再只是执行命令的工具，而是能够理解需求、自主决策的"助手"。就像有些聊天机器人，你给它一个模糊的指令，它能理解你的意图并完成任务。

多智能体协作：团队比个人强大

想象一下，如果有一群专家一起为你工作，每个人负责自己擅长的部分，最后合力完成一个复杂任务，这不就是理想的工作方式吗？

多智能体协作：各司其职，合力解决问题

AI世界亦是如此，当多个专业化的智能体一起工作时，它们能解决单个智能体解决不了的问题。就像蚁群能建造复杂的蚁穴，即使每只蚂蚁的能力有限。

我们的生活、工作正在发生改变...

以前，知识掌握在少数人手中，现在AI让每个人都能快速获取专业知识。就像以前问路我们要碰运气找当地人，而现在人人都有导航一样。

重复性的工作正在被AI接管，而创造性、决策性的工作变得更加重要。未来最有价值的可能不是"知道什么"，而是"知道该问什么问题"。(理解这一点非常重要)

未来，我们的核心竞争力可能不再是记忆知识，而是提出好问题的能力。因为记忆知识，AI比我们强；但提出好问题，还是需要人类的创造力和洞察力。

以前公司决策可能依赖几个高管的经验和直觉，未来可能会更多地依靠数据分析和AI辅助的集体智慧。

总之，从数据到智慧的过程会形成一个闭环，个人或企业，都可在此寻找自己的位置：

我们收集数据，整理成有用的信息——观察、事实收集 (数据平台)
从信息中提炼知识，沉淀在知识库中——归纳 (知识平台)
智能体使用知识做出决策和行动——演绎 (智能体)
多个智能体协作解决复杂问题——群体智慧，产生涌现 (工作流)
这些行动产生新的数据...——循环迭代 (监测与评估)

AI时代的闭环进化：从数据到智慧，再产生新的数据

写在最后

从大数据到大模型，从大模型到知识库，从知识库到工作流，再到现在的多智能体协作，这不只是技术升级那么简单，它正在改变我们思考问题的方式，甚至改变我们工作和生活的方式。我们既是这场变革的见证者，同时也是参与者。如果能理解AI发展背后的这些规律和逻辑，就像掌握了一张未来世界的地图，帮我们在这个变化超快的时代找到属于自己的生态位。说了这么多，其实就想表达一个简单的想法：“AI的发展不是偶然的，而是遵循着人类认知发展的自然规律，了解了规律，就了解了AI的走向。”

工业革命解放了人类的体力，AI革命正在解放人类的脑力。在这个过程中，最重要的不是去抵抗变化，而是理解变化背后的逻辑，然后顺势而为。

你或者你的产品在这个DIKW金字塔中处于哪个位置？是数据收集者，信息整理者，知识应用者，还是智慧决策者？欢迎在评论区留言分享你的想法！

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