AI入门必读：一文读懂人工智能核心概念
"人工智能是否会取代人类？"
"三亿人面临失业危机？AI浪潮席卷而来！"
"AI将取代人类工作？大学生就业前景堪忧？"
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人工智能的火热浪潮中，这类信息你一定见过不少，也许因此心生焦虑。对于刚接触AI领域的新人而言，知识体系庞大复杂，专业术语繁多，常常让人一头雾水，无从下手。
AI究竟是什么？
AI大模型又是什么？算力又指什么？
什么是AIGC？GPT代表什么含义？
今天就带大家深入了解
AI，即artificial intelligence的缩写。Artificial，不少人会望文生义，以为是艺术（art）相关的形容词。实际上，artificial意为"人工的、人造的"，与natural（天然的）相对。Intelligence，这个不易误解，意思是"智能"。英特尔（Intel）公司的名称，正是取自这个词的前五个字母。合并起来，AI就是"人工的、人造的智能"，通过技术手段创造智能。
关于AI的定义，业界有多种表述。较为学术化的说法是：AI是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能行为的理论、方法、技术及应用系统的一门综合性科学。这个定义较为晦涩，让人不易理解。实际上，理解AI可以从三个维度展开：
首先，AI的根本属性是一门科学、一个技术领域。它涵盖了计算机科学、数学、统计学、哲学、心理学等多个学科，但整体归属于计算机学科范畴。
其次，AI的研究目标是让"系统"具备智能。这个"系统"可以是软件程序、计算机，亦或是机器人。
最后，何为真正的智能。关键在于，能够像人一样感知、理解、思考、判断、决策，即实现了人工智能。结合机器人、机械臂等实体设备，AI同样能够执行具体行动。
把握以上三点，AI的定义就清晰了。
近年来AI大火，根源在于大模型的崛起。那么，何为大模型？
大模型，是指参数规模巨大、计算结构复杂的机器学习模型。（参数，指在模型训练时学习和调整的变量。参数决定了模型的行为、性能、成本以及对计算资源的需求。简言之，参数是模型内部用于预测或决策的部分。）
大模型通常拥有数百万至数十亿参数。相应地，参数较少的则称为小模型。对于部分细分领域或场景，小模型已足够使用。大模型依赖海量数据进行训练，对算力消耗极大。绝大多数大模型的核心架构，都基于Transformer及其衍生版本。
大模型种类丰富。通常所说的大模型，主要指语言大模型（基于文本数据训练）。此外还有视觉大模型（基于图像数据训练）以及多模态大模型（文本与图像兼顾）。
按应用领域划分，大模型可分为通用大模型和行业大模型。通用大模型的训练数据更广泛，覆盖领域更全面。行业大模型则针对特定行业定制，应用于专门领域（如金融、医疗、法律、工业）。
GPT-1、GPT-2……GPT-4o等，均为美国OpenAI公司推出的语言大模型，均基于Transformer架构。
GPT全称为Generative Pre-trained Transformer，即生成式预训练Transformer。Generative（生成式）表明模型能够生成连贯、有逻辑的文本内容，如对话、故事创作、代码编写或诗歌创作等。Pre-trained（预训练）表明模型先在大规模未标注文本语料库上训练，学习语言的统计规律和潜在结构。通过预训练，模型才具备了一定的通用能力。训练数据越丰富（如网页文本、新闻等），模型能力越强。
人们对AI的关注热潮，主要源于2023年初ChatGPT的爆红。
ChatGPT的chat意为聊天。ChatGPT是OpenAI基于GPT模型开发的AI对话应用服务（可理解为GPT-3.5）。通过这一服务，用户能够亲身体验GPT模型的强大功能，有利于技术的传播和推广。事实证明，OpenAI的策略非常成功。ChatGPT成功吸引了广泛关注，也推动了AI领域的发展热潮。
AIGC，即人工智能生成内容（Artificial Intelligence Generated Content）。这一技术意义重大，借助AI能够自动创作文本、图像、音频、视频等多种形式的作品。看看当下那些自动生成的新闻稿件、生动的绘画作品，很多都是AIGC的杰作，可以说它为内容创作领域带来了革命性变化。
算力即字面含义，计算能力，计算机进行运算处理的能力。更具体地说，算力是通过处理信息数据，实现目标结果输出的计算能力。通常用于衡量人工智能、区块链、数据分析等领域的计算性能。在人工智能领域，深度学习任务需要大量计算资源来训练和推理模型。因此，算力显得尤为关键。强大的算力能够加速训练过程、提升模型精度和性能，处理更复杂的任务和数据集，最终生成新的、原创的内容。
在AI领域，Token通常指模型处理文本或其他数据时的基本单位或元素。它是模型理解和处理的最小单元，可以是一个单词、一个词组、一个标点符号、一个子词或一个字符等。Token的划分方式会影响模型对数据的理解和处理。
目前AI的发展进程分为三个阶段：弱人工智能阶段、强人工智能阶段、超强人工智能阶段。
第一阶段：弱人工智能（Artificial Narrow Intelligence，ANI），也称狭义人工智能，指在特定任务上表现出与人类相似或超越人类能力的人工智能系统，如语音识别、图像识别、自然语言处理、自动驾驶等领域。这类人工智能在特定领域表现出色，但缺乏综合性和通用性，无法像人类一样进行复杂推理和判断，不具备人类的全面智能。
第二阶段：强人工智能（Artificial General Intelligence，AGI），也称广义人工智能，指具备类似人类智能的人工智能系统。这种人工智能能够像人类一样进行复杂推理和判断，具备学习、自我适应和创造的能力。
第三阶段：超级人工智能（Artificial Super Intelligence，ASI），也称超级智能，指远超越人类智能的人工智能系统。这种人工智能具备超出人类理解范畴的智能和能力，能够完成人类难以想象的任务，可能具备自我意识和目标，能够自我学习和进化，甚至超越人类控制和理解的能力。超人工智能的发展和影响仍是未知领域。
当前的人工智能已接近强人工智能水平。未来，它将进一步发展为超强人工智能，深入融入我们的日常生活，届时我们将把许多工作任务和应用场景交给AI，期待它创造更多价值。