在人类历史长河中，探索未来的道路始终伴随着对预测的渴望。曾经，我们依赖命理推演中的决策树逻辑，如同根据生辰八字或星座运势等固定规则来推断未来。而在现代的人工智能领域，这种决策逻辑的思想逐渐演变为更为复杂的模型，就如同人类的思维模式逐渐从简单的逻辑推理进化到深度的网络思考。
传统决策逻辑的演变：从流程图到自我学习
在命理推演中，决策树仿佛一张精心绘制的流程图，每个节点都代表一个关键问题，例如“出生年份是否属于某种五行属性”。根据问题的答案，我们选择相应的分支，最终得出结论。这种逻辑与早期人工智能的符号有着异曲同工之妙，依靠人工编写的规则库进行推理。但随着时代的发展，这类方法的局限性逐渐显现，难以应对现实生活中的复杂与多变。
随着机器学习技术的兴起，这一切开始发生转变。以网络为例，它不再受制于固定的规则，而是通过大量的数据实现自我学习。多层感知机（MLP）模拟了人脑中元的工作方式，通过调整元之间的连接强度，逐渐学会了识别和判断。这就像一个人通过长时间的观察和体验，逐渐总结出关于天气的经验，而非仅仅依靠书本上的规则。
LSTM：赋予模型记忆能力
在处理时间序列数据时，如语言或股票走势，传统网络有时会遗漏早期的关键信息。长短期记忆网络（LSTM）的引入解决了这一问题。它通过设置“记忆单元”和“门控机制”，使模型能够记住长期的信息。例如，在预测天气时，LSTM不仅会考虑当前的气温，还会“记得”之前的降雨情况和湿度趋势。
这种能力使得LSTM在需要上下文关联的任务中表现出色，如自动生成连贯的对话或分析复杂的文本内容。
Transformer：团队协作的力量
如果说LSTM是一位经验丰富的助手，那么Transformer更像是一个高效协作的团队。它利用“自注意力机制”，使模型在处理信息时能够同时关注所有相关的部分。在翻译句子时，Transformer能够迅速捕捉到语境中的细微差别，如“苹果”可能指水果而非电子产品，并根据上下文调整翻译结果。
这种并行化的处理方式不仅提高了效率，还使模型更擅长捕捉长距离的依赖关系，如整篇文章的主旨或长篇对话的逻辑。
AI决策逻辑的未来方向
从命理推演的固定规则到网络的自我学习，AI的决策逻辑正在逐步靠近人类思维的灵活性。符号像是在规则内解题，而网络则更像是在实践中提炼直觉。LSTM和Transformer等技术为这种直觉增加了深度和广度。