新年六魔玩AI全套下载！智能厨房，兼论认知的浅层与深度？

引言：2026元旦看一个魔术直播。是直接亮出底牌的赛道：桌子有洞，助手就在下面，通过移花接木、瞒天过海等技巧一样可以演得无比精彩。这位优秀的河南年轻的魔术师，一会儿说刘谦昨晚给他打了七个电话，又说打了12个电话，一会儿假装断网，一会儿自我解密，一边又翻新魔术手段，大家从表演者的视角一样感觉精彩，叹为观止。

学习这里面的心理：

一是，就像是用AI生成了智能系统，明知有BUG，就想知道影响智能的BUG是什么。

二是，就像是一步步看着在揭秘下仍然会越来越优的网页精彩，从不是智能走向智能。

三是，网页底层的秘密是什么？仍然是代码。慨叹一声：不知有”码“，何其不幸？！

2026年元旦，对比实验，从提出问题、解决问题、发现新问题、分析新问题的反复体会，拟找时间让学生实验探索，看无代码到有代码的认识。

实验1：智能厨房识别，推荐储存方案。AI提示词：生成智能厨房网页，识别食材给出储存方案。

疑问：为何不准确呢？（答案见文件名）

反思：如果不懂程序，完全可以再问AI为何不准确，它会给出的答案，能从学科角度去搞懂吗？

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实验2：智能厨房识别，从网上爬取图片，通过机器学习，推荐储存方案。

疑问：爬取、训练都很快，模型评估还不错呢。有时准，有时不准，为何？

反思：也可以再问AI，是不是真正的机器学习？可能就有意思了。本学科如何是搞明白？比如，真的从网上爬取图片了吗？

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实验3：请用真正的机器学习来训练模拟实现智能厨房。

质疑：准确度提高了不少，看来是有点真的了。但是，不同食材准确率差太多。

反思：看看它的相似度计算吧，能从学科角度明白吧？有什么想法吗？

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实验4：要求AI增加维度（或要求尽量准确），训练的模型可以存储、加载。

质疑：准确率大有提高，但相似颜色如西红柿容易判断成肉类。

反思：从（特征向量）维度来看，也可能存在不合理。微调参数，如果来认知代码，可以提出什么要求？

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实验5：特征权重参数调整、深度学习等等，功能可以多起来。

质疑：从理论上可以理解特征向量维度与特征数量的关系，以及各特征之间的比重对模型与预测的准确情况。更多的问题，是怎样深度学习的，优势与缺陷是什么？还需要不断评估。比如，是真的深度学习吗？

反思：完合黑盒状态，也能完成个差不多。如果数据集更规范一些，可能也能完成基本任务。html中JS提取特征的算法、神经框架的方式影响。

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实验5：向真正的深度学习探索

如何烧制大白菜？

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实验七：更保真的神经网络可以基于Python来构造智能系统，不受网页安全性、接口等限制，学习AI功能更易把控吧。

以前本号推出的通用平台，近期全面整理后再作分享。

【反思与总结】

您能从以上过程想到什么，比如：

AI生成的意义何在？

平台的意义何在？

代码的意义何在？

原理的意义何在？

在欣赏魔术的精彩之余，就图一乐，本没必要揭秘原理、代码与机制吗？

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