怎样让 AI 指导维修设备

 

应读者的要求，今天我想分享一下我让 AI 帮助我维修电子产品的个人经验。

其实这是一个很古老的话题了，关于如何提问这件事之前我应该写过文章。AI 只是一个新工具，新对象而已，这跟你向一位医生、一位老师、一位工程师求教没有任何不同，所需要的技巧、规则也没有任何不同。唯一的差异大概是 AI 比人类要耐心得多，而我却不知道这是福是祸。

当时我遇见的情况是 CD 随身听坏了。前一天都还在正常使用，第二天就无法开机，没有任何通电的迹象。于是，我就去问 AI：我的 CD 机坏了，你告诉我怎么修---

这不可能是我会说的话，多年前在 BBS，在工作场所，我早就反复经历过多次训练，不可以这样提问。因为这种提问方式里信息量几乎为零，对方根本无法凭借这点信息去做任何判断。按照今天的话来讲，这叫做「索取情绪价值」，我们古人一般说「撒娇」。

事实上，我对 AI 说了一整段话：

我的索尼 D-NE800 便携式 CD 播放器现在无法通电。这是一台日本原产 CD 机，我使用两节口香糖电池供电。昨天工作一切正常，但是今天无法开机，屏幕不亮，按键无任何反应，一直处于不通电状态。我把电池换到其它 CD 机上，工作正常。请帮我分析故障原因，然后提出维修建议。

索尼 D-NE800，这是具体型号，特定型号的电子产品通常会有类似的故障，因此最先应该交代清楚最基本的信息；便携式 CD 播放器，这是具体品类，写清楚是为了双保险，因为字母数字形式的机器型号可能有雷同；日本原产，这是为了进一步缩小范围，同款机器有马来西亚版和日本本土版，不同产地不同批次的产品本身可能存在细微差异。

交代完基础信息，接下来是描述故障。因为故障是机器无任何反应，所以我第一步说清楚能源类型是电池。然后是按照时序讲述前后变化，因为出现故障其实是一种变化，而变化和时间密切关联。三个月没开机，和隔天开机，这完全是两个概念。

接下来是展开「坏了」两个字，「坏」是个抽象概念，形容词。开机、亮屏，这些都是对具体行为具体结果的描述，在任何时候想要描述清楚什么，都必须使用大量动词和名词。全用抽象概念那是为了抒情，或者想睡谁，肯定不是为了维修。

为了压缩AI 的搜索空间，我还主动帮 AI 排除了一种可能：电池无电。这样，AI 就可以聚焦在其它故障方向上。最后，为了防止我忽略了某些细节，我还拍了机器的几张照片给 AI。

AI 「看到」了图片之后很快给了我第一轮回答：如果你确认放入了两节满电电池，机器却依然无法开机，请依次排查以下几点：

1、弹出推杆未完全复位---它「看到了」电池仓。

2、第三方电池外皮过厚 ---它识别出了不是原装电池。

3、触点轻微氧化或弹片疲劳---它说了一句很关键的话，可惜当时我没在意：「虽然照片里上方的金色触点看起来比较干净，但老机器的弹片可能存在肉眼不易觉察的微量氧化层，或者因为长期没有电池压迫而产生疲劳松动，导致接触不良」。

4、建议使用 DC 电源供电，交叉验证主板是否正常工作，锁定故障所在。

这台机器之前没有配电源，正好之前我订了一条，和 AI 对话时刚好送到。于是，我直接采纳了建议 4，插上了电源，结果CD 机播放正常。我把信息反馈给了 AI，AI 根据新增信息判定主板正常，问题出在围绕电池的这一部分。它再次给出建议，并且给出了概率差别：

1、最常见的可能：DC 电源插孔内部弹片卡死，让 CD 机以为插着电源，又因为默认电源供电方式优先级最高，因此机器拒绝切换电池供电模式。建议狂捅电源插孔，反复多次拔插，让弹片复位。

2、一般常见的可能：电池仓内部的正负极连通弹片接触不良，建议用长棉签蘸无水酒精清洁弹片。

3、较罕见的可能：第三方电池包皮过厚，导致电池正极帽露出不足，无法接触电池仓金属弹片。建议用美工刀切割电池正极的外包皮。

然后我又去试了一轮，回来告诉 AI 说不灵，都试过了，但是机器依然没有反应。AI 这一次建议我用万用表测电池两端电压，然后对比另一条全新电池两端的电压，彻底排除电池嫌疑。另外，就是建议我强制物理复位，让我找根针在电池仓金属触点上用力刮擦，去掉「肉眼不可见的氧化层」。最后总结说：请优先按照「深度抛光电池仓所有触点」操作，这比任何拆机维修都更有效。

因为我没有万用表，所以就只能选择强制物理复位，找来一把细小的美工刀，把看起来金灿灿的电池仓金属弹片都刮了一遍。再放入电池，按下播放键，灯亮，光头开始复位循迹。于是我再去找 AI，告诉它我是怎么操作成功的，让它增加一个真实维修案例，也许下一次可以更容易地帮助其他人。

对于我来说，这和找一位工程师没有任何不同。在网上或者电话里找工程师，我同样也是先讲述机器什么型号，在什么环境下运行，之前什么样，之后怎么用，出现了什么故障，以及我自己的排故尝试，尝试的结果分别是什么，可以排除掉的因素有哪些。

这和找一位医生没有任何不同。我从不等医生问，上来就告诉医生我出现了什么问题，之前我什么状态，之后我什么状态，在这之间我做了什么，日常生活中出现了什么和过去不同的事，以及我的身体状况，之前在吃什么药，做何种训练，对于目前的症状我自己做了什么处置，效果如何。

现在，读者听说我用 AI 指导自己维修设备，立即兴趣爆棚。但这里和 AI 关系不大，只和正确提问有关，而这种技巧在前 AI 时代就已经存在。人们求助却得不到对应的帮助，问题多半不在求助对象身上，而是没有办法正确提问，无法给出准确的描述。分析原因，我认为是因为头脑里没有关于理解事物运行的框架，也就无法按照框架进行整理和分析，提供有价值的信息。

有框架，人就会聚集在变化上。没有框架，人就会聚焦在状态或者结果上。这是两者最大的区别。这中间的区别，就有微积分和四则运算之间的区别那么大。

而 AI 最大的优点是耐心，面对一个头脑中没有任何框架的小白，人类听了一会儿就会感到厌倦，因为沟通成本太高。AI 不会，AI 会一轮轮反复回答，反复提示，反复给出建议。只要那个小白足够白，也足够老实，一轮轮按照建议去执行，一轮轮回来向 AI 反馈，那么 AI 也很可能最终锁定问题。

从这个角度上来说，可以和 AI 配合协作的人是未来所需要的，不过，完全不懂但是不折不扣听着 AI 的话去执行的人，同样也是未来所需的。前者帮助 AI 计算，减少交互回合，加快锁定问题的速度。而后者就是 AI 自身没有的手和脚，是 AI 和现实世界之间的执行层。

不高不低，那反倒会是个麻烦。

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