AI新手入门核心术语速览

第一章节：AI顶层基础常识

一直有个念头，想和大伙一起慢慢认识AI，也算督促激励自身，共同成长进步，期待各位一起探讨。

1.AI 人工智能（Artificial Intelligence）

核心定义：计算机科学的分支领域，探究怎样使机器模拟、扩展人类的感知、学习、推理、决策等智能化行为。

通俗说法：让计算机具备类似人类的思考、判断本领，并非真正拥有自主意识，而是模仿人的智能来完成任务。

例子：人脸识别、AI对话助手、导航路线规划都是AI的具体应用。

2.弱人工智能 Narrow AI

核心定义：专门应对某类特定任务的人工智能，仅能处理限定范畴内的工作，缺乏通用思考能力，这也是目前现实世界里全部投入使用的AI类型。

通俗说法：专精型AI，只擅长一类工作，不能跨领域随意应对陌生任务。

例子：刷脸解锁只负责人脸识别功能，不会撰写文章，这便是弱人工智能。

3.AGI 通用人工智能（Artificial General Intelligence）

核心定义：理论上能够像人类一般，跨越各领域自主学习、处理前所未见的新任务的人工智能，当前还未能实现。

通俗说法：全能型AI，任何类型的事务都能自学胜任，与普通人的智力水平相当，目前仅停留在理论阶段。

例子：AGI理论上既能编写代码，也能辅助看病诊断，还可以动手做手工。

4.ML 机器学习（Machine Learning）

核心定义：达成人工智能的主要技术路径，不为机器编写固定死板的规则，而是投喂海量数据，让算法自行从数据中归纳规律。

通俗说法：不给电脑逐条写死规则，而是提供大量案例，让它自主学会应对问题的方法。

例子：给机器投喂成千上万张猫和狗的图片，机器自主学会区分猫和狗。

5.人工神经网络ANN（Artificial Neural Network）

核心定义：参照人脑神经元彼此连接的架构搭建而成的计算网络，由多层节点构成，能够处理各种数据信号。

通俗说法：模仿人脑细胞连接方式构建的计算网络，用于发掘图像、文字中的规律。

例子：图片识别软件内部，依赖人工神经网络来辨识图片中的物体。

6.DL 深度学习（Deep Learning）

核心定义：机器学习的下属分支，采用多层神经网络，自动从原始数据中提炼复杂特征，层数越多意味着网络越深。

通俗说法：进阶版机器学习，通过多层网络自动挖掘复杂信息，无需人工手动提炼特征。

例子：手机相册自动给照片做人物归类，其背后运用的就是深度学习。

7.NLP 自然语言处理（Natural Language Processing）

核心定义：人工智能的分支，专项研究计算机理解、翻译、生成人类语言文字的技术范畴。

通俗说法：让电脑读懂人话、听懂人话、输出人话的全套技术。

例子：机器翻译、语音转文字、聊天对话，都归属于NLP技术范畴。

8.AIGC 人工智能生成内容（AIGenerated Content）

核心定义：人工智能依据输入指令，自动生产文本、图片、音频、视频等全新内容的技术统称。

通俗说法：AI协助你进行创作，撰写文案、绘制图像、生成短视频，皆属于AIGC的范畴。

例子：输入提示词，AI绘制出一幅风景插画，这便是AIGC的典型应用场景。

各位作为新手，在日常浏览文章及刷视频的过程中，可能会碰到各式各样的术语，青山会尽力将这些术语学习消化后分享给新手，因为我同样是作为文科生一步步摸索过来的，共勉！