（同样的问题也问了DeepSeek）
AI的强大在于的强大的学习处理能力，拥有比常人完善很多的思维模型，用模型来处理和输出数据。
AI处理=输入+信息处理+输出
信息的输入，给AI输入种地的数据，他就能总结和思考种地的方法，给他输入研究经理的数据，他就能处理经济问题……人也一样，学习和输入什么很重要，输入的方式有很多种，有直接的也有间接的。
信息处理就像一个厨师处理食材一样，需要对信心进行有目的的处理，需要一套固定的程序，这是模型处理能力，AI拥有强大而复杂的处理模型，所以能处理很多复杂的数据和问题。
（现在的AI比较有意思的一点是会展现思考过程，然后这才是仅开始，应该会有更加深度的思考过程）
而输出则是需要用到语言和输出模型，输出也需要模型，比如常见的1.2.3，结论+论据，故事模式，图表模式……
这种互动的过程
A:提出一个问题。
AI:
1.理解和分析这个问题。
2.找到数据库调取答案。
3.输出和呈现答案。
A:看到了需要的答案。
需要和AI学习什么？
1.吸收大量的数据和信息，无论直接还是间接，都需要有基础数据来支撑，没有信息源就没有认知的基础。就像一个从来没见过马跑的人，永远不会想象到在草原上奔跑的马的画面。
2.对数据和信息的处理处理能力。这涉及到思维模型、效率等等。有的信息是具备价值有的信息则是垃圾信息，比如明天要下雨，这个是信息，这个信息的价值程度取决于对信息的处理和应用，如果是我明天必然是要带雨伞，在出租车司机那里可能就要变成了出车的时间和地点。比如关注乌克兰局势，这样的信息大多数情况下并不会对普通人产生价值，但是对做外贸的人则是可能是机会和风险的权衡点。
3.输出能力，人的输出不仅仅是文字用语言来表达，可以是用技术，可以用产品，可以用艺术品，也可以用力量……总之要为输出做准备和训练。
通过大量的学习，处理各种信息，并时刻关注自己的思考方式和过程，并进行输出训练，不断的优化和强化这个过程。
最终能得到的是强大的思维系统，就像手机系统，强大系统能同时运作不同的APP，处理和应对不同的问题，以创造价值。
然后同样的问题我去问了Deepseek，结论回答如下:
人类应向AI学习数据处理、逻辑优化等工具性能力，但必须清醒认识到：“技术是手段而非目的”。真正的进步在于用AI解放人类的创造力，而非模仿机器的思维方式。
具体过程:
在这个问题的思考上，我的逻辑和AI逻辑是大同小异的，而他比较聪明的地方在于提出了“技术是手段而非目的”和创造性的核心价值，是值得思考的。
