视频字幕
AI之所以能理解"青铜器"这个词汇，是因为它在训练过程中接触了海量的文本数据。这些数据中包含了无数次提到青铜器及其相关知识的内容，AI通过分析这些数据，学习到青铜器这个词经常出现在哪些语境下，比如与历史、文物、商周朝代、祭祀等词汇一起出现。
AI将青铜器这个词及其相关概念编码成高维向量，这些向量在语义空间中的位置反映了它们之间的相似性和关联性。青铜器的向量会靠近历史、文物、考古等词的向量，也会与商朝、周朝等朝代概念相关联，而远离现代科技词汇如电脑、手机等。
当AI接收到青铜器这个词时，它的注意力机制会激活与这个词相关的内部表示和学到的关联知识。AI会联想到商周历史、祭祀用途、青铜工艺、考古发现等相关概念，然后根据具体的上下文和问题，从这个知识网络中提取相关信息，组织成连贯有意义的回答。
AI生成关于青铜器的文本时，会利用其学到的语言模式和相关知识。它从输入的青铜器开始，通过神经网络计算下一个词的概率分布，选择最合适的词语继续生成。比如在青铜器是中国古代的之后，AI会计算重要、珍贵、古老等词的概率，选择最符合语境的词语，逐步构建完整的句子。
总结来说，AI能够理解和生成关于青铜器的内容，是因为它通过大量训练数据进行统计学习，建立了词汇与概念之间的关联模式。虽然AI的理解方式与人类的直观感知不同，它基于统计关联而非真正的语义理解，但这种方法使AI能够有效地处理和生成相关的语言内容，为我们提供有用的信息和回答。