人工智能时代，人们必须要知道的基本概念和术语

6月13日报道 | 人工智能的基本概念和术语

在现代生活中，人工智能（AI）似乎无处不在，涉及音乐、媒体、商业、生产力甚至约会等各个领域。在这个快速发展的领域中，掌握最新的重大发展、了解相关术语和公司是一项艰巨的任务。本文将帮助您了解最新的重要概念和您需要了解的术语和公司，以保持对这一领域的最新了解。

首先，让我们确保我们对人工智能有一个共同的理解。

人工智能，又称为机器学习，是一种基于神经网络的软件系统。尽管这项技术实际上在几十年前就开始了，但由于强大的新计算资源的出现，近年来人工智能得到了蓬勃发展。人工智能实现了有效的语音和图像识别，并具备生成合成图像和语音的能力。研究人员正在努力使人工智能能够浏览网页、订票、调整食谱等。人工智能是一门复杂而多样化的领域，其进展迅速，不断涌现新的应用和技术。

现在，让我们进一步了解人工智能的基本概念和术语。

神经网络: 神经网络是构建人工智能系统的关键组成部分。它们是由相互连接的神经元构成的复杂网络，类似于人脑的工作方式。通过神经网络，人工智能系统可以接收输入数据，进行处理和分析，并生成相应的输出。神经网络的发展受益于计算资源的进步，特别是图形处理单元（GPU），使得大规模的神经网络训练成为可能。

模型: 模型是人工智能系统的实际代码集合，用于接收输入并生成输出。模型可以是各种形式的AI或机器学习结构，无论其具体功能和产出是什么。模型的大小可以不同，这取决于它所占用的存储空间和所需的计算能力。模型的训练方式对其性能和效果起着重要作用。

训练: 为了创建人工智能模型，需要将神经网络暴露在称为数据集或语料库的大量信息中。通过训练过程，神经网络可以从数据中学习并形成统计表示。这个训练过程通常需要大量高性能计算资源，并可能花费数周甚至数月的时间。训练是一个计算密集的过程，它使得人工智能系统能够理解和处理各种输入数据。

推理: 当经过训练的模型开始发挥作用时，我们称之为推理。推理是指模型利用其学习到的知识，根据给定的输入数据生成相应的输出。推理的计算成本通常较低，可以在智能手机或较简单的设备上运行。较大规模的模型可能需要在超级计算机和GPU上运行。

生成式人工智能: 生成式人工智能是一种广义术语，用于指代那些可以生成原始输出（如图像或文本）的人工智能模型。生成式AI能够生成各种形式的输出，但并不意味着这些输出是准确的或真实的。它们只是根据输入数据和学习到的统计关系生成的结果。

通过了解这些基本概念和术语，能够更好地理解人工智能的工作原理和应用。随着人工智能领域的不断发展，新的概念和技术将不断涌现，我们将定期更新相关内容，以确保获取最新的信息。