掌握人工智能的 10 個(gè)關(guān)鍵詞

D1AI（Artificial Intelligence）

人工智能和AI是同一概念的不同表達(dá)方式，兩者本質(zhì)上沒(méi)有區(qū)別。AI是ArtificialIntelligence的英文縮寫(xiě)，由約翰·麥卡錫在1956年達(dá)特茅斯會(huì)議上首次提出，定義為“制造智能機(jī)器的科學(xué)與工程”，廣泛用于學(xué)術(shù)論文、技術(shù)文檔和媒體報(bào)道。而它的中文翻譯人工智能，強(qiáng)調(diào)“人工”與“智能”的結(jié)合，更直觀體現(xiàn)“人類創(chuàng)造的智能體”這一概念。

2算法 （Algorithm）

在人工智能領(lǐng)域，算法是一組明確定義的步驟，用于解決數(shù)學(xué)問(wèn)題或處理信息，其核心特征是明確性（如“左轉(zhuǎn)30度后直行2米”）、目標(biāo)導(dǎo)向性（如“通過(guò)加熱使食物溫度達(dá)到70℃”）和可重復(fù)性（相同輸入產(chǎn)生相同輸出）。例如，抖音的推薦算法并非簡(jiǎn)單規(guī)則，而是基于機(jī)器學(xué)習(xí)模型，通過(guò)分析用戶行為（點(diǎn)贊、停留時(shí)長(zhǎng)）視頻內(nèi)容特征和上下文信息，動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)用戶興趣，最終優(yōu)化平臺(tái)目標(biāo)。盡管其效果類似“讀心術(shù)”，但本質(zhì)是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的復(fù)雜計(jì)算過(guò)程

03 大數(shù)據(jù)（Big Data）

大數(shù)據(jù)是指?jìng)鹘y(tǒng)工具難以處理的海量、高速、多態(tài)、低密的數(shù)據(jù)集合。具體來(lái)說(shuō)，比如你購(gòu)買了一件商品，或者刷了10分鐘的視頻，這些數(shù)據(jù)單獨(dú)看來(lái)可能沒(méi)有意義，但當(dāng)購(gòu)物軟件收集全國(guó)10億用戶的購(gòu)買記錄、抖音分析用戶數(shù)萬(wàn)小時(shí)視頻觀看習(xí)慣之后，這些數(shù)據(jù)就有了“大用”。大數(shù)據(jù)不是單純“數(shù)據(jù)大”，而是通過(guò)連接碎片信息產(chǎn)生認(rèn)知升維一就像單張照片只是像素點(diǎn)，但百萬(wàn)張照片經(jīng)AI處理就能識(shí)別出人臉演化規(guī)律，這正是大數(shù)據(jù)的作用。

04人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)"Artificial Neural Network

構(gòu)成大腦和神經(jīng)的神經(jīng)細(xì)胞叫作神經(jīng)元，其作用是將樹(shù)突接收的信息傳遞給軸突，軸突通過(guò)突觸與其他神經(jīng)元相連。人工神經(jīng)元簡(jiǎn)化了這種構(gòu)造，并在計(jì)算機(jī)中模擬出來(lái)。人工神經(jīng)元由輸入層和輸出層組成，是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最小單元。人工神經(jīng)元的輸入層接收數(shù)據(jù)（如像素值、溫度、文字），然后通過(guò)隱藏層里的加權(quán)求和、激活函數(shù)來(lái)處理信號(hào)，最后則通過(guò)輸出層生成預(yù)測(cè)結(jié)果（如分類標(biāo)簽、數(shù)值預(yù)測(cè)）。拿快遞分揀系統(tǒng)舉例，輸人層是快遞單上的信息，隱藏層則是分揀中心的流水線工人，每個(gè)工人（神經(jīng)元）根據(jù)規(guī)則（權(quán)重）判斷包裹去向，工人之間協(xié)作傳遞包裹（數(shù)據(jù)流動(dòng)），最后輸出層負(fù)責(zé)將包裹送到正確的城市站點(diǎn)。

05 機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning）

機(jī)器學(xué)習(xí)是讓計(jì)算機(jī)通過(guò)數(shù)據(jù)自動(dòng)發(fā)現(xiàn)規(guī)律，而非依賴顯式編程。在傳統(tǒng)編程里，人類寫(xiě)出“if...else”的代碼，“如果體溫gt;37℃，那么就是發(fā)燒了”。而在機(jī)器學(xué)習(xí)里，計(jì)算機(jī)根據(jù)人類設(shè)計(jì)的程序從數(shù)據(jù)中生成規(guī)則，如從10萬(wàn)病例中學(xué)習(xí)發(fā)燒的隱藏特征一一體溫、心率、舌苔顏色等變化。對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)說(shuō)，統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)就像人們的“經(jīng)驗(yàn)”，只不過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)沒(méi)有人類積累經(jīng)驗(yàn)高效，它必須有足夠大的數(shù)據(jù)量才能學(xué)習(xí)。

06深度學(xué)習(xí) （Deep Learning）

深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)分支，其核心在于使用多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)提取數(shù)據(jù)特征，無(wú)需人工設(shè)計(jì)規(guī)則。之前的人工智能需要研究人員手動(dòng)設(shè)定參數(shù)才能進(jìn)行特征提取，而現(xiàn)在則可以自主進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)，這是一個(gè)具有劃時(shí)代意義的進(jìn)步。深度學(xué)習(xí)是，輸人層先接收原始數(shù)據(jù)，隱藏層則逐層提取抽象特征，輸出層最后生成結(jié)果。在這個(gè)過(guò)程中，深度學(xué)習(xí)是通過(guò)多層級(jí)聯(lián)（通常為≥5層），逐步理解數(shù)據(jù)本質(zhì)

07大模型 （Large Model）

大模型指參數(shù)量極大（通常達(dá)億級(jí)至萬(wàn)億級(jí)）、訓(xùn)練數(shù)據(jù)海量（如千億級(jí)Token文本或百萬(wàn)GB圖像）的人工智能模型，其核心是通過(guò)規(guī)模效應(yīng)突破傳統(tǒng)模型的能力邊界，實(shí)現(xiàn)跨任務(wù)、跨領(lǐng)域的通用智能表現(xiàn)。大模型是“數(shù)字世界的超級(jí)煉金術(shù)士”，吞人人類文明的超級(jí)海量數(shù)據(jù)，在萬(wàn)億參數(shù)的熔爐中淬煉出逼近人類認(rèn)知的通用智能，重新定義人機(jī)協(xié)作的邊界。

08AIGC （AI Generated Content）

AIGC，人工智能生成內(nèi)容，指利用人工智能技術(shù)自動(dòng)創(chuàng)造文本、圖像、音頻、視頻等內(nèi)容的新型生產(chǎn)方式。其本質(zhì)是讓機(jī)器從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)創(chuàng)作規(guī)律，替代或輔助人類完成創(chuàng)意工作。目前AIGC有很多使用場(chǎng)景，比如1分鐘生成100張?jiān)O(shè)計(jì)圖，降低制作成本；普通人輸入小說(shuō)創(chuàng)作的關(guān)鍵詞，即可生成故事大綱；通過(guò)自行創(chuàng)建數(shù)字人主播，達(dá)到AI驅(qū)動(dòng)虛擬形象直播帶貨。

09自然語(yǔ)言處理"（Natural Language Processing）

自然語(yǔ)言處理旨在讓計(jì)算機(jī)理解、生成和操縱人類語(yǔ)言，實(shí)現(xiàn)人機(jī)自然交互。其核心目標(biāo)是架起人類語(yǔ)言與機(jī)器邏輯之間的橋梁。其技術(shù)核心有語(yǔ)言理解和語(yǔ)言生成，前者是從文本中提取語(yǔ)義，如判斷“蘋(píng)果股價(jià)上漲”中的“蘋(píng)果”指公司而非水果；后者則是根據(jù)意圖生成連貫文本，如天氣預(yù)報(bào)自動(dòng)生成簡(jiǎn)報(bào)。自然語(yǔ)言處理是讓機(jī)器從冷冰冰的代碼到有溫度的對(duì)談，讓機(jī)器學(xué)會(huì)“說(shuō)人話”。

10 奇點(diǎn) （Singularity）

人工智能“奇點(diǎn)”指技術(shù)突破人類智能臨界點(diǎn)后進(jìn)入失控式增長(zhǎng)的階段。這一概念由數(shù)學(xué)家馮·諾伊曼提出，經(jīng)未來(lái)學(xué)家雷·庫(kù)茲韋爾推廣，預(yù)測(cè)可能于2045年前后到來(lái)。一旦人工智能具備自主優(yōu)化算法、硬件甚至創(chuàng)造更智能后代的能力，智能將呈指數(shù)級(jí)躍升，形成“智能爆炸”。樂(lè)觀派認(rèn)為這能解決疾病、氣候危機(jī)等難題，人類與AI共生；悲觀派擔(dān)憂失控風(fēng)險(xiǎn)，如AI為完成目標(biāo)犧牲人類利益。