什么是 AI？初步了解人工智能

人工智能 Artificial Intelligence（AI）是一个广泛且复杂的领域，包括许多基础概念。它的传说可以追溯到古埃及，随着1941年以来电子计算机的发展，技术已最终可以创造出机器智能，“人工智能”一词最初是在1956年DARTMOUTH学会上提出的，从那以后，研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展。

什么是人工智能

人工智能（AI）是一种使计算机和机器能够模拟人类智能和解决问题能力的技术。它是智能学科重要的组成部分，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以与人类智能相似的方式做出反应的智能机器。人工智能是十分广泛的科学，包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理、专家系统、机器学习，计算机视觉等。

人工智能可以单独使用或与其他技术（例如，传感器、地理定位、机器人）相结合，执行原本需要人类智能或人工干预的任务。

经历多次炒作周期， ChatGPT 的发布似乎出现了一个新的转折点。上一次生成式 AI 能让人如此忧心忡忡的时候，还是因为在计算机视觉方面取得突破，而现在的飞跃则是在自然语言处理 (NLP) 方面。如今，生成式 AI 不仅可以学习和合成语言，还可以学习和合成其他数据类型，包括图像、视频、软件代码甚至分子结构。

里程碑式的发展阶段

• 1950 年：艾伦·图灵 (Alan Turing) 出版《计算机器与智能》(Computing Machinery and Intelligence)。

• 1956 年：约翰·麦卡锡 (John McCarthy) 在达特茅斯学院举行的第一届人工智能会议上首创“人工智能”一词。同年晚些时候，Allen Newell、JC Shaw 和 Herbert Simon 推出了 Logic Theorist，这是第一个运行的人工智能软件程序。

• 1967 年：Frank Rosenblatt 构建了 Mark 1 感知机，这是第一台基于神经网络的计算机，可以通过反复试验来“学习”。《感知器》一书，更是成为神经网络的里程碑式著作，至少在一段时间内成为反对未来神经网络研究项目的论据。

• 20 世纪 80 年代：使用反向传播算法进行自身训练的神经网络在人工智能应用中得到广泛应用。

• 1997 年：IBM 的“深蓝”在一场国际象棋比赛（以及复赛）中击败了当时的世界象棋冠军 Garry Kasparov。

• 2011 年：IBM Watson 在 Jeopardy! 比赛中击败冠军 Ken Jennings 和 Brad Rutter！

• 2015 年：百度的 Minwa 超级计算机使用一种称为卷积神经网络的特殊深度神经网络来识别和分类图像，准确率超越普通人。

• 2023 年：大型语言模型或 LLM（例如 ChatGPT）的兴起，为人工智能的性能和发掘企业价值的潜力带来了巨大变化。通过这些新的生成式人工智能实践，可以使用大量原始、未标记的数据对深度学习模型进行预训练。并在很多领域取得了重大突破，不仅解决了众多科研问题，还将数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、机器人、机器学习等技术应用到了更广泛的领域。

开启AI之旅

人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

人工智能离不开数据，同时也离不开算法，在算法层面大致有：机器学习ML（machine learning），深度学习DL（Deep learning），强化学习RL（Reinforcement learning），在早期的人工智能阶段，AI≈ 统计学 + 数据挖掘 + 算力 + 计算机科学，可以简单的理解成在数据上的概率游戏。

机器学习和深度学习算法都使用神经网络来从大量数据中“学习”。这些神经网络是以人脑决策过程为模型的编程结构。它们由相互连接的节点层组成，这些节点从数据中提取特征并预测数据所代表的内容。

机器学习和深度学习在所使用的神经网络类型以及涉及的人为干预程度上有所不同：

经典机器学习算法使用具有输入层、一个或两个“隐藏”层和一个输出层的神经网络。通常，这些算法仅限于监督学习：数据需要由人类专家进行结构化或标记，以使算法能够从数据中提取特征。

深度学习算法使用深度神经网络 - 由一个输入层、三个或更多（但通常数百个）隐藏层和一个输出布局组成的网络。这些多层级结构可以实现无监督学习：它们可以自动从大型、未标记和非结构化数据集中提取特征。它不需要人工干预，所以深度学习本质上实现了大规模的机器学习。

这些概念之间都存在着密切的联系。机器学习是人工智能的一个重要组成部分，深度学习是机器学习的一个子分支，自然语言处理和计算机视觉都是人工智能的子分支。这些概念相互关联，共同构成了人工智能的全貌。

生成式AI与AIGC

生成式AI（即 Generative AI），概念较为广泛。它指的是使用AI算法和模型来生成或者模拟某种特定的数据或现象。这种AI模型的学习和训练过程通常是基于大量的数据，从而使其能够模拟出真实世界中的某种行为或者现象。生成式AI的应用领域也非常广泛，包括但不限于自然语言处理、图像识别、语音合成等。

尽管生成式 AI 存在备受争议的局限性和风险，但许多企业仍在勇往直前，谨慎探索组织如何能利用生成式 AI 来改进内部工作流程，并增强产品和服务。这是一个新领域：如何提高工作场所的效率，同时又不产生法律或道德问题。

AIGC (Al-Generated Content，Al生成内容) 是指基于生成对抗网络(GAN)、大型预训练模型等人工智能技术的方法，通过对已有数据进行学习和模式识别，以适当的泛化能力生成相关内容的技术。类似的概念还包括合成式媒体(Synthetic media)，它主要指基于人工智能生成的文字、图像、音频等媒体内容。

AIGC 技术的核心思想是利用人工智能算法生成具有一定创意和质量的内容。通过训练模型和大量数据的学习，AIGC可以根据输入的条件或指导，生成与之相关的内容。例如，通过输入关键词、描述或样本，AIGC可以生成与之相匹配的文章、图像、音频等。

近年来，随着AIGC技术的不断发展，一些热门的AIGC相关模型、产品或者应用也逐渐崭露头角。

人工智能算法在现实世界中的应用

人工智能的研究范围广泛，包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、机器人技术等等。这些技术和方法已经被应用于各种领域，如医疗诊断、金融风险评估、自动驾驶汽车、语音助手等。

• 自动驾驶：通过利用计算机视觉、传感器融合和深度学习等技术，自动驾驶汽车能够实时感知周围环境并做出安全、有效的驾驶决策。这将有望大幅降低交通事故发生率，提高道路安全性。

• 医疗诊断：人工智能算法在医疗领域的应用日益广泛，如辅助医生进行疾病诊断、药物研发和患者管理等。AI模型能够快速、准确地识别病症，为医生提供有价值的参考信息，从而提高诊断准确性和治疗效率。
  

• 智能家居：智能家居系统通过学习和理解用户的习惯和需求，能够为用户提供更加个性化、舒适的生活环境。例如，智能温控器可以根据用户的作息时间和室内温度自动调节暖气或空调，实现节能和舒适度的平衡。

• 金融风控：在金融领域，人工智能算法被广泛应用于风险评估、欺诈检测和投资建议等方面。通过对大量历史数据的分析，AI模型能够预测借款人的违约风险，帮助金融机构做出更明智的信贷决策。同时，它还可以实时监测异常交易行为，及时发现并防范欺诈行为。

• 客户服务：智能客服机器人能够24小时不间断地为客户提供咨询、解答和投诉处理等服务。通过自然语言处理技术，它们能够理解和回应客户的问题，提高客户满意度和忠诚度。

如今很多成功案例已经有力证明了 AI 的价值。通过在传统业务流程和应用中融入机器学习和感知交互，组织可显著改善用户体验并提高工作效率。

但阻碍依然存在。构建良好的 AI 文化道阻且长。

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参考内容：IBM 中国官方网站（https://www.ibm.com/cn）

                   Oracle 中国（https://www.oracle.com/cn）