AI 技术的核心本质是什么？背后的技术原理有哪些？
当我们在谈论 AI 时，我们究竟是在谈论什么？从 AI 诞生之日起，它的任务就是要进一步解放生产力。顺着 AI 发展的脉络来看，通过不断模拟人脑的思考过程，AI 逐渐具有了对数据和语言的理解、推理、解释、归纳、演绎的能力，越来越像一个人类。接下来作者就给我们介绍了关于 AI 新的发展机会和能力。一起来看看吧。http://pic2.zhimg.com/v2-af39f2095bf0cff9f84ef24e165eac3d_r.jpg
写代码、修复 BUG、编故事……这些看似只有人类才能完成的任务，都出自同一个聊天机器人之手。当地时间 11 月 30 日，OpenAI 发布了一个全新的对话式大规模语言模型 ChatGPT。作为 GPT-3.5 系列的主力模型之一，通过对话的形式，ChatGPT 可以回答后续问题、承认错误、挑战不正确的前提并拒绝不适当的请求。
这一模型在开放测试以后，迅速涌入了大批用户，并在社交媒体上晒出自己与 ChatGPT 的互动。有人用来给自己的猫写诗，有人用来给代码改 BUG，还有人问它关于人类的意义…… 12 月 5 日，OpenAI 首席执行官 Sam Altman 发推表示，OpenAI 训练的大型语言模型 ChatGPT 于上周三推出，目前已突破 100 万用户。
甚至于马斯克也为其称赞 "ChatGPT 非常好。我们离强大到危险的 AI 不远了。"
之所以 ChatGPT 能够引起如此大的反响，是因为这一次算法模型的升级让 AI 的认知智能更上一层台阶，换句话说，现阶段的 AI 能够对人类意图的理解更为深刻、准确。
让 AI 更懂人、更像人，一直是技术不断在攻克的难题，而同样作为生成式 AI（AIGC）中一员的 AI 绘画，也因为 Diffusion 扩散模型的加入，闯入了更多公众的视野。
只需要输入几个关键词，就能获得一幅由 AI 生成的绘画。今年以来，AI 绘画可谓是在社交媒体上赚足了眼球，从年初 Disco Diffusion 的流行，再到 8 月，由 AI 绘画程序 Midjourney 生成的《太空歌剧院》获奖，Stable Diffusion 扩散模型的使用，让 AI 绘画在图像细节的处理上更为出色。
如果将 ChatGPT 和 Stable Diffusion 模型两者进行 " 强强联合 "，便能够让模型更懂创作者的需求。一方面，利用 ChatGPT 强大的语言理解能力生成文本描述，另一方面，扩散模型能够最大程度保持图像的细节，既保留了图像中的语义结构，又能够生成高质量的 AI 绘画作品，" 甲方爸爸 " 看了都直呼满意。
无论是 ChatGPT 还是 Diffusion 扩散模型，一个作为多轮对话模型，一个作为辅助多模态生成的模型，都让 AI 的能力从 " 机械执行 "，进阶到 " 创造性 "，这也意味着 AIGC 迎来了一个新的发展阶段。 AI 技术的核心本质是让计算机能够像人类一样进行智能决策和学习。通过模拟人类大脑的思维过程，来解决问题、执行任务和达成目标。
背后的技术原理包括机器学习、自然语言处理、图像识别和人工智能基础算法等。
机器学习是人工智能的重要子领域，它使用算法来让计算机在没有明确的编程指令的情况下，通过对数据的分析和处理，来学习如何解决问题。
比如深度学习是机器学习的一种，它使用了深度神经网络的技术，这种技术使用多层人工神经元来模拟人类大脑的学习过程。
又比如强化学习也是机器学习的一种，它让计算机能够在完成任务的同时，不断通过试错来提高自己的表现。
自然语言处理是人工智能的重要子领域，它主要关注如何让计算机能够理解、生成和操作人类语言。
图像识别是一种人工智能技术，它使用计算机视觉技术来识别图像中的对象、场景和行为。计算机视觉研究如何让计算机能够看懂世界，使用摄像头、图像处理和机器学习算法来处理图像数据。
人工智能基础算法是人工智能领域的基础，包括常见的算法如搜索算法、规则学习算法和决策树等。 AI技术的核心本质就是：人。
「神说，我们要照着我们的形像，按着我们的样式造人，使他们管理海里的鱼，空中的鸟，地上的牲畜，和全地，并地上所爬的一切昆虫。 」—《创世纪》1-26 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。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。
计算机视觉、机器学习、自然语言处理、机器人和语音识别是人工智能的五大核心技术，但本质上就是一个程序，核心是算法，通过将现实问题转换成数学语言进行运算，最终实现类似于人的思维能力。 AI 技术的核心本质是实现人工智能。这包括模仿人类思维的能力，例如感知、语言理解、推理、规划等。其背后的技术原理包括以深度学习为代表连接主义和以知识图谱为代表的符号主义。从应用来分，则可以分为自然语言处理、计算机视觉、机器人等。这些技术通过对大量数据或知识进行分析，来实现对信息的自动理解和处理，从而实现人工智能。
符号主义和连接主义是人工智能理论中的两种基本模型。符号主义认为，人类思维是基于符号和逻辑推理的，因此人工智能系统也应该建立在符号和逻辑推理的基础上。连接主义认为，人类思维是基于神经元网络的，因此人工智能系统应该模仿人脑神经网络的运作方式。两种理论都有各自的优缺点，但是目前人工智能发展趋势是向深度学习和连接主义方向发展。
1. 深度学习
深度学习是一种机器学习，它使用神经网络建立可以从数据中学习的模型。与传统的机器学习算法不同，深度学习模型可以学习并适应新数据，从而非常适合图像识别、自然语言处理和语音合成等复杂任务。深度学习模型通常通过向它们提供大量标记数据，并调整模型的参数，直到它能够准确预测给定输入的输出来训练。
深度学习的本质是让机器以类似于人类学习的方式从数据中学习。与人类一样，深度学习模型可以从经验中学习，并随着时间的推移提高其性能。深度学习模型还可以学习执行广泛的任务，从简单的模式识别到更复杂的任务，如语言翻译或图像识别。与传统的机器学习算法不同，深度学习模型可以学习并适应新数据，从而非常适合复杂和动态的环境。
2. 知识图谱
知识图谱是通常由实体（真实世界的对象或概念）及其之间的关系组成。知识图谱的目的是以允许计算机系统理解并基于其包含的信息进行推断的方式表示和组织数据。知识图通常用于自然语言处理和人工智能应用中，以提供对所处理信息的更全面的理解。知识图谱是人工智能进一步发展的核心技术。
知识图谱的本质是知识的结构化表示，它允许计算机系统理解并基于图中实体之间的关系进行推断。
知识图谱可用于多种用途，从提供查询答案到支持决策和其他复杂任务。比如用于金融的投资研究，用于制造业的质量分析，用于供应链管理，用于反洗钱等。
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3. 连接主义和符号主义的复杂关系
连接主义和象征主义之间的争论，是人工智能（AI）领域关于构建智能系统的最佳方法的长期分歧。连接主义是一种观点，强调简单处理单元（神经元）的大规模分布式网络在人脑功能中的作用，并主张构建模拟这种类型神经网络的人工智能系统。相反，符号视角强调了知识和推理的显式符号表示的重要性，并认为应该使用这些表示和逻辑规则来构建人工智能系统。 AI的本质就是投票。
直观的来说，AI技术就是一种可以模仿人干活，但是又不是人的一种技术。
就拿ChatGPT来说，它就是一种典型的人工智能。
你可以看到，ChatGPT可以模仿人类，利用人类已有的知识和你进行沟通，并且大多数的知识都是正确的。
很神奇对吧，其实它的原理非常的简单，就是基于投票，就跟你在做出一个决定的时候，你需要在几个选择之间抉择，而AI同样需要在做出抉择。
其实人在做决定的时候也是在投票，会根据得失或者其他的考量，做出决策，AI也一样，它也会对所有潜在的答案进行投票，得票最多的那个答案就会被选出来。
跟人一样，既然是选择题，那么即使再老练的选手，都会选错，这也是为什么AI也会犯错的原因。
如果我们想要更好的了解AI，甚至更好的利用AI来辅助我们的工作学习，那我们必须要搞明白现如今最火的大模型（Large Language Model）。
特别是那些基础模型，比如ChatGPT，Claude，Bard等等。
因为只有这样，你才能够在人工智能时代至少不落于下风。
如果同样的工作，一个熟练掌握LLM的人的工作效率可能是不会LLM的人的几倍，甚至几十倍。更重要的是，一个掌握了LLM的人，很可能自己就是一个团队，自己一个人可以做以前一个人才可以做到的事情。
其实对于不是特别专业的工作，每个人都可以找到用机器学习或者人工智能来助力自己的工作或者学习。
这就是大模型的魅力，它可以放大你的能力，比如说你不擅长代码，那么它可以帮助你实现你的想法，无论什么语言它都可以做的非常棒。其实无论是从业者，还是在校的同学，都非常的建议了解一下「知乎知学堂」联合「AGI课堂」推出的【程序员的AI大模型进阶之旅】公开课，一共2天的课程，可以帮助你迅速的掌握大模型的潜力，以及它如何可以跟你的职业或者学习相结合。
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更专业的说法，AI的全称Artificial Intelligence, 人工+智能，合起来就是人工智能。它的目的是模仿人类智能，使电脑能够实现一些人类难以完成的任务，比如自动学习、自动推理和自动解决问题。
AI技术的核心本质是让电脑模仿人类的智能，比如学习、推理和解决问题的能力。有很多不同的技术原理支撑着AI，但其中一些最重要的包括机器学习，它涉及使用算法让电脑从数据中学习，以及自然语言处理（NLP），它允许电脑理解和生成人类语言。其他重要的原理包括计算机视觉，它使电脑能够“看”和解释视觉数据，以及决策算法，它使电脑能够根据可用的信息做出决策。
说白了，人工智能就是以模仿人为目的的，看，听，说，读，写等等。
现阶段的人工智能是最初级阶段的，智能程度大部分取决于数据，也就是有多少的人工，就有多少的智能。
最终的目标是AGI，Artificial general intelligence, 也就是强人工智能。
定义：
强人工智能是一种具有通用智能的机器的概念，该机器模仿人类的智能或行为，并具有学习和应用其智能来解决任何问题的能力。在任何给定的情况下，强人工智能都可以以与人类的方式思考，理解和行动，其中强人工智能与弱人工智能的最大差别就是是否拥有意识。
现阶段实现的AI其实是属于最低级的AI，也就是弱AI，AI一共被划分为三类。
[*]Artificial narrow intelligence (ANI), 弱人工智能，不具备意识
[*]Artificial general intelligence (AGI), 强人工智能，具备初级意识
[*]Artificial superintelligence (ASI), 超级人工智能，意识等同或超过人类
1弱人工智能
弱AI是迄今为止我们成功实现的唯一人工智能类型。弱 AI是面向目标的，旨在执行单个任务（例如，面部识别，语音识别/语音助手，驾驶汽车或互联网搜索），并且在完成其编程要完成的特定任务时非常”聪明“。尽管这些机器看起来很智能，但它们在有限的约束和限制下运行，这就是为什么这种类型通常被称为弱AI。弱AI不会模仿或复制人类的智能，它只是基于参数和上下文来模拟人类的行为。
2 超级人工智能
超级AI，是一种假想的AI，它不仅模仿或理解人类的智力和行为。ASI是机器变得自我意识并超越人类智能和能力的地方。
除了复制人类的多方面智慧之外，ASI在理论上将在我们所做的每一件事上都做得更好。数学，科学，体育，艺术，医学，业余爱好，情感关系，应有尽有。ASI具有更大的内存和更快的处理和分析数据能力。因此，超级智能的决策和解决问题的能力将远胜于人类。
总结：
人工智能分为，ANI, AGI 和 ASI三类，我们目前所能达到的仅仅是弱AI水平，而更高阶段的AGI和ASI，我们尚未触及。但可以肯定是我们当前处于人工智能时代，并且随着人工智能技术不断的发展，再辅以基础理论的不断进步，AGI甚至ASI会在不远的未来有着更加清晰的轮廓。
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