人工智能（AI）正在改变各行各业，并影响着我们的日常生活。随着人工智能的日益普及，了解关键概念和术语非常重要。本综合指南涵盖了您应该了解的最重要的人工智能术语，无论您是人工智能爱好者、营销人员、内容创作者，还是对这项技术充满好奇。

什么是人工智能？

人工智能是指计算机系统或机器，它们被设计用来执行原本需要人类智能才能完成的任务。人工智能系统可以从数据和经验中学习，适应新的输入，并执行语音识别、视觉感知、决策和语言翻译等任务。

机器学习

机器学习是人工智能的一个子集，它能让算法和系统在没有明确编程的情况下从数据中学习。机器学习算法可以识别数据中的模式，从而在无需人工干预的情况下做出预测或决策。流行的机器学习方法包括

• 监督学习 - 算法在包含输入和预期输出的标注数据集上进行训练。常见的监督学习任务包括分类和回归。
• 无监督学习 - 算法获得无标记数据，任务是找出其中隐藏的模式和结构。聚类和降维是常见的无监督学习任务。
• 强化学习 - 算法通过与环境交互并接收以奖惩形式出现的反馈来学习。其目标是通过试错使奖励最大化。
• 深度学习 - 使用多层神经网络的高级机器学习技术。可从大型复杂数据集中学习。

神经网络

神经网络是以人类大脑中的生物神经网络为模型的计算系统。它们由多层简单的计算节点或 "神经元 "组成，层与层之间传输信号。通过调整节点之间的连接，神经网络可以识别大量数据中的模式和特征。神经网络的主要类型包括

• 卷积神经网络（CNN） - 用于计算机视觉和图像识别。
• 递归神经网络（RNN） - 用于自然语言处理和语音识别。可保留先前输入的记忆。
• 生成式对抗网络（GAN） - 两个网络相互竞争，生成新的合成数据实例。用于生成图像和视频。

自然语言处理（NLP）

NLP 是指计算机理解、解释和生成人类语言的能力。NLP 技术使人工智能系统有能力处理海量自然语言数据并执行以下任务：

• 情感分析
• 语言翻译
• 语音识别
• 文本摘要
• 文本生成

关键的 NLP 概念包括标记化、命名实体识别 (NER)、语音部分 (POS) 标记和主题建模。高级 NLP 包括机器阅读理解和问题解答。

计算机视觉

计算机视觉是人工智能的一个领域，重点是让计算机能够识别、处理和分析数字图像和视频等视觉数据。它涉及图像处理、模式识别和深度学习等学科。计算机视觉的主要任务包括

• 图像分类 - 为图像分配标签和类别
• 物体检测 - 识别图像中的物体，并通过边界框进行定位
• 图像分割 - 将图像分割成相关像素组
• 图像生成 - 创建新的模拟图像和视频

从面部识别到自动驾驶汽车，计算机视觉为许多实用的人工智能应用提供了动力。

机器人

机器人技术是人工智能、工程学和计算机科学的交叉学科，它开发的智能自主机器能够感知、处理周围的世界，并根据周围的世界采取行动。具有人工智能的机器人可以执行以下复杂任务

• 驾驶车辆
• 医疗程序
• 探索不安全的环境
• 仓库和库存管理

机器人学综合了计算机视觉、NLP、强化学习和运动等技术，以开发有能力的机器人。

专家系统

专家系统是人工智能程序，旨在模仿和取代人类专家在医学、工程和金融等专业领域的判断和技能。这些系统应用推理能力和大量特定领域的知识来解决专家级的问题。

人工智能概念

算法

算法是完成某项任务的一系列既定步骤或规则。机器学习算法使计算机能够识别数据中的模式，并根据这些模式做出预测或决策。不同的算法更适合特定类型的问题。

数据集

数据集是用于训练和测试机器学习模型的数据点集合。高质量的数据集能让模型学习到可靠的模式和关系。计算机视觉的图像数据集和 NLP 的大型文本语料库都很常见。

模型培训

训练是将数据输入机器学习算法，以调整模型参数并优化其预测准确性的过程。对模型进行训练，直到达到理想的性能水平。

分类

分类法将输入数据点划分为不同的类别或等级。图像和语音识别都依赖于分类算法。逻辑回归和支持向量机是常用的技术。

聚类

聚类是一种基于相似性对数据点进行分组的无监督技术。它能发现内在模式，而无需预先定义类别。可用于客户细分、社交网络分析等。

人工智能应用

计算机视觉

• 面部识别
• 医学影像诊断
• 自动驾驶汽车
• 监控和安全
• 增强现实

自然语言处理

• 情感分析
• 语言翻译
• 文本生成
• 总结
• 聊天机器人和虚拟代理

推荐系统

• 产品建议
• 媒体建议
• 社交媒体供稿
• 广告定位
• 搜索结果排名

欺诈检测

• 信用卡交易
• 身份验证
• 保险索赔
• 预算赤字
• 洗钱

商业中的人工智能

• 预测分析
• 优化库存
• 过程自动化
• 客户支持
• 风险评估
• 销售预测

什么是 GPT？什么是聊天 GPT 和开放式人工智能？

GPT 是 OpenAI 开发的一种人工智能模型，OpenAI 是一个旨在创造人工通用智能（AGI）的研究机构，而人工通用智能是人工智能的终极目标。GPT 是 Generative Pre-trained Transformer（生成式预训练变换器）的缩写，这意味着它是一种使用变换器架构的生成式模型，变换器架构是神经网络的一种类型，可以处理文本等顺序数据。

GPT 在互联网上的大量文本语料库中进行了预训练，这为它提供了庞大的知识库和词汇量。它可以利用这些信息，并结合上下文和用户的提示，生成连贯的相关文本。

GPT 在自然语言处理 (NLP) 中有许多应用，如机器翻译、对话、摘要和情感分析。它还可以为营销、教育、娱乐等不同领域和目的生成内容。

GPT 是 NLP 领域最先进、最强大的模型之一，OpenAI 对其进行了不断改进。GPT 的最新版本是 GPT-4，于 2023 年发布，拥有 1,000 亿个参数，是迄今为止创建的最大语言模型。

人工智能行业采用与应用

人工智能通过提高自动化程度、效率和创新能力，对各行各业产生了重大影响：

医疗保健

药物发现、精准医疗、机器人手术

人工智能可以通过提供风险评分和警报系统、分析医疗记录和图像、诊断疾病和病症以及推荐治疗方案来改善病人护理。它还可以通过寻找潜在候选药物并测试其疗效来协助药物发现和开发。

客户服务

数据处理、聊天机器人、细分、分析、客户维系

与人工操作员相比，人工智能聊天机器人可以更快地处理客户服务任务，而且错误更少。它们可以回答常见问题、安排预约并提供个性化建议。聊天机器人使用 NLP 来理解和回答客户的自然语言询问。

制造业

预测性维护、生产优化、质量控制

人工智能可以通过预测机器故障、简化维护、加强质量控制措施以及减少浪费和间接成本来优化制造流程。它还可以通过产生新的想法和原型来协助产品设计和开发。

财务

欺诈检测、算法交易、贷款承销

交通运输

自动驾驶汽车、交通预测、车队管理

人工智能可以通过实现自动驾驶汽车、优化交通管理系统、自动规划路线、简化货运和交付物流以及最大限度地减少燃料消耗，来提高运输安全和效率。

零售

推荐引擎、库存管理、客户细分

农业

作物监测、土壤分析、产量预测模型

能源

智能电网、可再生能源预测、石油勘探

娱乐

生成内容、推荐、互动媒体

这些只是人工智能如何影响不同行业的一些例子。随着人工智能的不断发展和进步，它将为各行各业带来更多机遇和挑战。

人工智能技术

机器学习模型

• 神经网络--结构类似大脑的深度学习模型
• 支持向量机 - 寻找最佳决策边界
• 随机森林 - 结合决策树预测因子的集合方法
• K 最近邻 - 根据最近的数据实例对点进行分类
• 直觉贝叶斯分类器 - 应用贝叶斯定理和强独立性假设

自然语言处理

• 情感分析 - 识别文本中的情感基调和观点
• 信息检索--根据相关性将文档与搜索查询相匹配
• 信息提取 - 从文本中识别姓名和价格等结构化信息
• 机器翻译 - 在不同语言之间自动翻译文本

计算机视觉

• 对象分类 - 为图像分配标签，如 "汽车"、"人 "等。
• 对象定位 - 利用边界框识别图像中的对象位置
• 图像分割 - 将代表物体的图像像素聚类
• 图像生成--使用广义泛型网络（GAN）和虚拟化增强网络（VAE）创建新的模拟图像

机器人

• 运动规划 - 确定最佳机器人运动，以实现目标配置
• 同时定位和绘图 (SLAM) - 构建地图并确定位置
• 操纵 - 使机器人能够抓取、举起物体并与之互动
• 人机互动 - 促进人与机器人之间的交流

人工智能概念

迁移学习

迁移学习的目的是将从解决一个问题中获得的知识应用到另一个相关的问题中。这样就能用较小的训练数据集创建精确的模型。

可解释性

可解释性旨在了解人工智能模型的行为原因和方式。可解释性技术有助于解释模型机制和预测。对评估公平性和偏见至关重要。

人工智能伦理

人工智能伦理侧重于开发公平、负责、透明和减少偏见的人工智能。隐私、安全和包容性是人工智能系统对社会影响的关键伦理考虑因素。

生成式人工智能

生成式人工智能可以创建与训练数据相似但不完全相同的图像、音频和文本等新内容。GAN、VAE 和自回归模型可以实现这种生成。

一些使用生成式人工智能的产品包括 Synthesia（可让你用人工智能头像创建视频）和 Jasper AI（可帮助你撰写博客文章和社交媒体内容）。以及 Chat GPT 和其他开放式人工智能工具。

人工智能编程语言和框架

• Python - 得益于 TensorFlow、PyTorch 和 scikit-learn 等关键框架，它已成为最流行的人工智能编程语言。
• R - 广泛用于数据分析和统计建模。强大的机器学习软件包。
• Java - 得益于 DeepLearning4j 等库，该语言特别适用于开发人工智能应用程序。
• C++ - 提供有利于机器人和计算机视觉等性能关键型应用的低级控制。
• MATLAB - 领先的人工智能研发环境，提供机器学习和深度神经网络工具箱。
• 张量流 - 谷歌提供的端到端开源平台，用于开发和部署 ML 模型。
• PyTorch - 来自 Facebook 的开源框架，为深度学习和强化学习提供工具。
• OpenCV - 广泛的计算机视觉和图像处理库，用于实时视觉应用。

人工智能硬件

• 图形处理器（GPU） - 高度并行结构使其非常适合神经网络训练。Nvidia 是领先的供应商。
• TPU（张量处理单元） - 专为谷歌 TensorFlow 优化的专用 ASIC 芯片。为 ML 工作负载带来巨大收益。
• FPGA（现场可编程门阵列） - 可重新配置的硅芯片，可用于加速各种算法工作负载。
• 神经形态芯片 - 模仿神经网络架构的新型硬件，处理速度极快，效率极高。仍在开发中。
• 量子计算 - 一种利用叠加和纠缠等量子物理现象的新兴方法。未来可大大加速人工智能的发展。

人工智能的未来

• 神经网络在计算机视觉、NLP、推荐等方面的不断进步和专业化。
• 扩展文本、图像、音频和视频等生成式人工智能的功能。
• 机器人技术受益于更好的计算机视觉、抓取和决策。
• 用于对话式人工智能和问题解答的泛在语言模型。
• 更加关注人工智能的道德规范、透明度、减少偏见和监管。
• 将人工智能功能进一步融入工业和消费产品。
• 如果能克服可行性挑战，量子计算有望推动人工智能的发展。

结论

这本全面的指南涵盖了人工智能领域的基本术语、技术和概念。了解这些核心内容可为任何有兴趣了解最新人工智能的人奠定坚实的基础。

人工智能常见问题词汇表

1.什么是人工智能？

AI 代表 人工智能指开发能够执行通常需要人类智能才能完成的任务的计算机系统。

2.什么是机器学习？

机器学习是人工智能的一个分支，其重点是创建算法，使计算机系统能够自动学习和改进经验，而无需明确编程。它涉及使用 训练数据 建立 机器学习模型 可以进行预测或采取行动。

3.什么是神经网络？

神经网络是一种人工智能模型，其灵感来源于人脑的结构和功能。它由称为神经元的相互连接的节点组成，这些节点处理和传输信息，从而做出预测或决策。

4.什么是深度学习？

深度学习是机器学习的一个子集，它利用多层神经网络从数据中提取更高层次的特征。它对图像和语音识别等任务特别有用。

5.什么是自然语言处理（NLP）？

自然语言处理是人工智能的一个子领域，主要研究计算机与人类语言之间的交互。它涉及语音识别、语言翻译和文本情感分析等任务。

6.什么是强化学习？

强化学习是机器学习的一种类型，人工智能代理通过与环境互动来学习如何做出决策或采取行动。人工智能代理会根据自己的行动接受奖惩形式的反馈。

7.什么是监督学习？

监督学习是机器学习的一种类型，人工智能模型通过标注的训练数据进行学习。数据由输入-输出对组成，模型旨在学习输入和输出之间的映射。

8.什么是无监督学习？

无监督学习是一种没有标记数据的机器学习。人工智能模型从输入数据中学习模式和结构，没有任何预定义的输出。

9.什么是数据挖掘？

数据挖掘是从大量数据中发现模式、关系或见解的过程。它涉及使用人工智能技术从结构化和非结构化数据中提取有价值的信息。

10.什么是模式识别？

模式识别是人工智能的一个领域，侧重于识别数据中的模式或规律性。它涉及使用算法和统计技术来自动检测和分类模式。