推荐使用GPT中文版,国内可直接访问：https://www.chatgp1.com/
正如加密货币的热潮带来了许多新行话，人工智能的兴起同样引发了不少我们常听却未必理解的专业术语。如果你希望了解聊天机器人与大型语言模型（LLM）之间的区别，或者想区分深度学习与机器学习，本文将为你汇总20个人工智能相关的术语，并提供详细解释。
人工智能（AI）
简单来说，人工智能是让计算机或机器具备类似人类的智能。这个词涵盖了多种类型的机器智能，目前主要讨论聚焦在那些能创作艺术、生成内容或总结信息的工具上。尽管关于这些工具是否应被称为“智能”仍存在争议，但“人工智能”这一术语已被广泛接受。
算法
算法是一组指令，程序依照这些指令来得出结果。常见例子包括搜索引擎，它们根据你的查询显示一系列相关结果；社交媒体应用则根据用户兴趣提供个性化内容。人工智能工具借助算法创建预测模型，或根据用户输入生成内容或艺术作品。
偏见
在人工智能领域，偏见是指由于算法作出错误假设或缺乏足够数据而导致的错误结果。例如，语音识别工具可能无法正确理解某些英语口音，因为这些工具往往仅用美国口音进行训练。
对话式人工智能
对话式人工智能是通过自然语言处理（NLP）和机器学习技术，使计算机能够理解、处理和生成人类语言，进而进行流畅对话的应用。例如，智能语音助手如苹果的Siri和亚马逊的Alexa就是典型的对话式人工智能。
数据挖掘
数据挖掘是从大量数据中寻找模式或趋势的过程。一些人工智能工具利用数据挖掘技术，帮助分析消费者在商店或网站上购买行为的原因，或优化业务以应对高峰需求。
深度学习
深度学习旨在模仿人类大脑的学习方式，利用三层或更多的神经网络层来处理大量数据，并通过实例进行学习。这些层各自处理特定视角的数据，最后汇总得出结论。例如，自动驾驶汽车软件利用深度学习识别停车标志、车道标记和交通信号灯，通过展示特定物体的许多示例，使其学习到接近100%准确率的识别能力。
大型语言模型（LLM）
大型语言模型（LLM）是一种深度学习算法，基于海量数据集训练，能够生成、翻译和处理文本。LLM（例如OpenAI的GPT-4）允许AI工具理解用户查询并生成相应文本。同时，它也能识别文本或视频中的重要内容并进行总结。
生成式人工智能
生成式人工智能可以根据输入生成艺术、图像、文本或其他结果，通常由LLM提供支持。这类技术被广泛应用于许多企业的产品中。例如，生成式AI模型可以通过简短的文字提示生成图像，或将竖排照片转换为宽屏壁纸。
幻觉
当人工智能将虚构的事物当作事实来输出时，就称之为幻觉。这通常发生在数据集不准确或训练有缺陷时，导致AI根据现有知识生成一个它坚信的错误答案。由于人工智能的复杂性，我们未必能理解这些幻觉具体产生的原因。
图像识别
图像识别是识别图像中特定对象的能力。例如，计算机程序可以使用图像识别功能识别花朵并为之命名，或在照片中识别不同种类的鸟类。
机器学习
机器学习是一种通过算法和数据，使计算机自动改进其性能的技术。它通过分析大量数据以学习模式，从而在没有明确编程的前提下进行决策或预测。例如，电子邮件的垃圾邮件过滤器就是一种机器学习应用，它能通过分析大量电子邮件内容，学习区分垃圾邮件和正常邮件，从而自动筛选掉垃圾邮件。
自然语言处理
自然语言处理是指程序能够理解和处理人类语言编写的输入。例如，当你询问Siri“今天天气怎么样？”时，它就能理解你的意思并作出回应。
神经网络
人工智能的神经网络模仿人类大脑神经元的结构，从数据集中进行学习。神经网络是实现机器学习和深度学习的基础系统，能执行如图像识别和文本生成等复杂任务。
推荐使用GPT中文版,国内可直接访问：https://www.chatgp1.com/
光学字符识别（OCR）
光学字符识别（OCR）是一种从图像中提取文本的技术。支持OCR的程序能够识别手写或印刷文本，并进行复制和粘贴。
提示工程（Prompt Engineering）
提示工程是设计和优化输入人工智能模型的文本提示，以获取所需输出的技术。在人工智能领域，提示工程是一门编写提示的艺术，旨在使聊天机器人给出最有用的回复。
从人类反馈中强化学习（RLHF）
RLHF是利用人类反馈来训练人工智能的过程。当人工智能产生错误结果时，人类将提供正确响应作为反馈，使得人工智能能够更快地提供准确、有用的结果。
语音识别
语音识别是程序理解人类语言的能力。它可以用于对话式人工智能，理解用户的查询并作出回应，也可用于语音转文本工具，将口语转换为文本。
代币（Token）
当你向人工智能工具输入文本查询时，它会将文本分解为代币（常见的字符序列），然后由人工智能程序处理。例如，在使用GPT模型时，定价通常基于处理的代币数量。OpenAI表示，一个代币大约相当于四个字符的文本。
训练数据
训练数据是机器学习模型用来学习和改进的基础数据。机器学习模型通过分析这些数据来识别模式，从而在新情境下做出预测或分类。例如，如果我们想训练一个程序识别照片中的猫和狗，我们需提供大量标记的猫和狗的照片，以供模型学习如何区分它们。
图灵测试
艾伦·图灵被誉为理论计算机科学和人工智能之父。他设计的图灵测试（或称“模仿游戏”）旨在确定计算机的智能是否与人类相同。如果人类能够被计算机的反应欺骗，认为是人类所写，则该计算机被视为通过了图灵测试。
这些术语和概念能够帮助你更深入地理解人工智能的基础知识及其在当今社会中的应用。
推荐使用GPT中文版,国内可直接访问：https://www.chatgp1.com/