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前言：2023年可以说是AI（人工智能）元年，Chatgpt的爆火让AI闯入普通人的视野，随即国内百度文心一言、阿里通义千问等相继发布自己的AI大模型，不论谁高谁低，AI都是历史趋势，在不久的将来将深入每个人的生活和工作中，科幻片中的世界终有一天不会只是幻想。当梦想照进现实，人们不应该感到焦虑不安，每一次科技革命都有阻力和反对的声音，但是都淹没在历史的滚滚浪潮之中，能迎着风浪前进的，永远是选择了正确历史道路并坚守初心的那些人民。未来，我们有理由相信，在AI技术的加持下，生产力得到大大提高，将进一步促进生活品质的提高，或许也会带来贫富差距加大、道德伦理缺失、监管漏洞百出等一系列问题，但历史总是向前的，我们要拥抱它，合理的利用它，相信未来会变得更好。
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下面写一写人工智能方面的常见知识，看完你对人工智能会有一个初步的了解，再选择或创作适合自己的工具，也就是本文的一点价值吧。
目录：
一、AI是什么，能做什么以及未来发展趋势？
二、AI相关名词解释
三、AI发展历史
四、AI相关玩家
一、AI是什么，能做什么以及未来发展趋势？
（一）AI是什么
AI，即人工智能（Artificial Intelligence），是一门研究如何让机器模拟人类智能的学科。它涉及到构建可以感知、推理、学习和决策的智能系统，以解决复杂问题和实现人类类似的任务。
Alan Turing定义的AI是：能使计算机完成那些需要人类智力才能完成的工作的科学。
斯坦福大学的学者认为AI是智能机器的科学和工程，特别是智能计算机程序。
维基百科定义AI是指由人工制造出来的系统所表现出来的智能，该词同时也指研究这样的智能系统是否能够实现，以及如何实现的科学领域。
（二）AI能做什么
AI（人工智能）的应用领域非常广泛，它可以执行许多任务，包括但不限于以下几个方面：
1、智能语音助手：智能语音助手是人工智能技术的一种应用，它可以通过语音识别、自然语言处理、语音合成等技术，实现与人类的自然语言交互。智能语音助手可以帮助人们完成各种任务，比如查询天气、播放音乐、设置闹钟等。
2、自动驾驶：自动驾驶是人工智能技术在汽车领域的一种应用，它可以通过激光雷达、摄像头、雷达等传感器，实现对周围环境的感知，并通过算法进行决策和控制，实现车辆的自主驾驶。
3、社交软件聊天机器人：这种机器人通常需要专业知识库（词库），也可以通过自己编辑好的相关词，机器人会自动通过关键词匹配好，然后进行输出互动。
4、客服机器人：客服机器人搜索知识库，实现单轮和多轮对话。它不需要意图识别，但需要分析各种信息，并向访问者提供有效的反馈。
5、服务行业：包括教机器人、保姆机器人、政务服务、医疗诊断、幼儿教育、家政、绿色种植、零售等这些事情，都可以通过人工智能实现人力的解放。这种人工智能不需要具备自学能力，只需要程序规则完成明确的任务。
6、农牧业：土壤质量检测、自然环境监测、农业管理战略分析、智能筛选等都是AI在农牧业中的应用。
7、语言翻译：语言翻译是AI软件最常见的应用之一。目前，许多公司都在开发基于人工智能技术的语言翻译软件，这些软件可以通过自然语言处理技术，自动识别和翻译文本内容。
8、智能推荐：智能推荐是近年来发展迅速的AI软件应用之一。这些软件可以通过分析用户的历史数据和行为，自动为用户推荐相关的内容。许多网站和应用程序都集成了智能推荐系统，帮助用户发现他们可能感兴趣的内容。
9、图像识别：图像识别是AI软件的另一种常见应用。这些软件可以通过计算机视觉技术识别图像中的各种元素，如人物、物体、场景等。图像识别技术在许多领域中都有应用，如安全监控、医学诊断、自动驾驶等。
10、机器学习和数据挖掘：机器学习和数据挖掘是AI软件的另一种常见应用。这些软件可以利用大量数据进行分析和预测，帮助企业做出更明智的商业决策。机器学习和数据挖掘技术可以帮助企业自动化数据处理和分析流程。
此外，AI还可以应用于提高生产效率、改善医疗保健、促进环境保护、改善人类生活质量以及推动科学研究等方面。
（三）AI的未来发展趋势
我们按照人工智能的实力将其分成三大发展阶段：第一，弱人工智能ArtificialNarrowIntelligence(ANI)，弱人工智能是擅长于单个方面的人工智能。比如有能战胜象棋世界冠军的人工智能，但是它只会下象棋，你要问它怎样更好地在硬盘上储存数据，它就不知道怎么回答你了。第二，强人工智能ArtificialGeneralIntelligence(AGI):人类级别的人工智能。强人工智能是指在各方面都能和人类比肩的人工智能，人类能干的脑力活它都能干。创造强人工智能比创造弱人工智能难得多，我们现在还做不到。LindaGottfredson教授把智能定义为“一种宽泛的心理能力，能够进行思考、计划、解决问题、抽象思维、理解复杂理念、快速学习和从经验中学习等操作。”强人工智能在进行这些操作时应该和人类一样得心应手。第三，超人工智能ArtificialSuperintelligence(ASI):牛津哲学家，知名人工智能思想家NickBostrom把超级智能定义为“在几乎所有领域都比最聪明的人类大脑都聪明很多，包括科学创新、通识和社交技能。”超人工智能可以是各方面都比人类强一点，也可以是各方面都比人类强万亿倍的。超人工智能也正是为什么人工智能这个话题这么火热的缘故，同样也是为什么永生和灭绝这两个词会在本文中多次出现。
现在，人类已经掌握了弱人工智能。其实弱人工智能无处不在，人工智能革命是从弱人工智能，通过强人工智能，最终到达超人工智能的旅途。这段旅途中人类可能会生还下来，可能不会，但是无论如何，世界将变得完全不一样。
二、AI相关名词解释
1、AI大模型：规模庞大的人工智能模型，这些模型具有更多的参数、更复杂的结构和更强大的计算能力。大模型能够处理更复杂的任务，具备更强的学习和推理能力，并在各种领域中取得更好的性能表现。
2、公有大模型：由大型技术公司或研究机构开发和训练的，并且是对公众开放使用的预训练模型。这些模型通常使用大量的计算资源和数据进行训练，可以在多种任务上表现出色。一些著名的公有大模型包括 OpenAI 的GPT系列、Google的BARD和Microsoft 的Turing NLG。3、私有大模型：由个人、组织或企业自己独立训练的预训练模型。对于某些特定场景或需求，私有大模型可以更好地满足用户的定制化需求。其在商业领域中广泛应用，比如在金融、医疗、自动驾驶等领域。
4、AIGC（AI Generated Content）：利用人工智能来生成你所需要的内容，GC的意思是创作内容。与之相对应的概念中，比较熟知的还有PGC，是专业人员用来创作内容；UGC是用户自己创造内容，顾名思义AIGC是利用人工智能来创造内容。
5、GPT：Generative Pre-Trained Transformer（生成式预训练转换器），是AIGC的一个种类，基于互联网的、可用数据来训练的、文本生成的深度学习模型。
6、算力：计算机进行运算处理的能力，通过对信息数据进行处理，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。
7、NLP：自然语言处理（Natural Language Processing），是人工智能和语言学领域的一种技术，旨在让计算机理解并处理人类语言。
8、机器学习（Machine Learning）：一种基于数据构建模型的人工智能技术。
9、深度学习（Deep Learning）：一种基于深度神经网络的机器学习技术。
10、计算机视觉（Computer Vision）：对图像和视频进行分析和理解的人工智能技术。
11、语音识别（Speech Recognition）：将语音转换为文本的人工智能技术。
12、文本分类（Text Classification）：将文本分类到不同的类别中的机器学习技术。
13、图像分类（Image Classification）：将图像分类到不同的类别中的机器学习技术。
14、提示词（Prompt），主要是指用户输入的文本或图像信息，其目的是为了引导模型根据特定需求生成相应的作品。简单来说，就是用来告诉 AI 我们想要创作什么样的图片，这可以被理解为一种与 AI 沟通的特定格式的语言。主要包括五类：人物特征提示词、环境提示词、场景提示词、视角提示词、画质提示词。
15、大模型参数：我们可以理解，人工智能模型的参数就是它们的大脑神经元，它们存储了模型从数据中学习到的知识和经验，也决定了模型的智能和性能。参数越多，神经元越多，模型就越复杂，也越强大。所以，我们经常听到一些人工智能模型被称为大模型，就是因为它们有很多的参数，比如几十亿或几千亿个。这些大模型可以在多种任务和领域中表现出高水平的智能和泛化能力，甚至可以超越人类或接近人类水平。LLaMA2-70b中70b是什么？70b代表的是模型参数大小。这个b是指十亿的意思，LLaMA2-70b就是说模型有700亿个参数。
16、上下文长度：AI大模型上下文长度是指AI模型在生成预测或生成文本时，所考虑的输入文本的大小范围。上下文长度对于AI模型的性能有着重要的影响。一般来说，更长的上下文长度可以让模型看到更多的信息，从而做出更准确、流畅、创造性的预测或生成。通俗的说，上下文长度就是记忆力，越长的AI，和你对话的越久。
三、AI发展历史
AI的发展历史大致可以分为以下几个阶段：
1、起步发展期：从20世纪50年代到60年代，人工智能的概念开始出现，研究者们探索了如何让机器模仿人类的智能，并取得了一些初步的成果，如机器定理证明、跳棋程序等。
2、反思发展期：从20世纪70年代开始，人工智能的发展遇到了挑战和瓶颈，研究者们开始反思和调整研究方向和方法。
3、应用发展期：从20世纪80年代开始，人工智能的应用逐渐增多，涉及领域也越来越广泛，如专家系统、机器翻译等。
4、平稳发展期：从20世纪90年代到2010年，人工智能的发展相对平稳，没有出现大的突破和进展。
5、蓬勃发展期：从2011年开始，随着大数据、云计算和深度学习等技术的出现和应用，人工智能的发展迎来了新的爆发期，在语音识别、图像识别、自然语言处理等领域取得了突破性的进展。
四、AI相关玩家
1、OpenAI：要说如今的AI领域最赫赫有名的“门派”，无疑是以OpenAI为首。顾名思义，OpenAI强调把自己的研究成果对外分享。但在有所斩获之后，OpenAI决意重组为一家更传统的营利性公司，通过API和应用软件向用户开放ChatGPT等高级语言模型的访问服务。这家公司的掌门人是Sam Altman，尽管靠技术突破赚得盆满钵满，但他本人还是对AI可能引发的风险发出了警告。OpenAI是大语言模型领域的领导者，在其他方向上也有探索。
2、微软：微软其实也在AI研究方面做出过不少贡献，但因为种种原因没能真正将实验成果转化成现实产品。但其最明智的举动就是早期投资了OpenAI，并与后者建立起长期合作伙伴关系。微软目前已经在Bing搜索引擎上引入ChatGPT功能。尽管微软的AI贡献相对有限且难以直接使用，但其研发实力仍旧不容小觑。
3、谷歌：想靠“登月计划”引领AI技术革命的谷歌，不知何故没能摘取最后的胜利果实。但必须承认，谷歌研究人员的发明为如今AI的全面爆发奠定了基础，这就是tarnsformer。如今，谷歌正努力开发自己的大语言模型和其他智能体。在过去十年浪费大量时间和金钱推动AI助手无果之后，谷歌正在迎头赶上。公司CEO Sundar Pichai多次表示，公司将在搜索和生产力方面牢牢守住以AI为中心的发展理念。
4、Anthropic：在OpenAI“背叛”开源社区之后，Dario和Daniela Amodei兄妹毅然出走并创立了Anthropic，希望打造一个开放且更具道德责任感的AI研究组织。凭借充裕的资金，他们发展成为OpenAI的有力竞争对手，只是其Claude模型暂时还无法在人气和知名度上与GPT匹敌。
5、Stability：虽有巨大争议，但Stability仍在AI浪潮中拥有自己的一席之地。他们正收集互联网上的各种内容，并以开放硬件的方式免费提供其生成式AI模型。这既符合“信息应免费”的理念，也让项目本身蒙上了一层道德阴影。很多人认为Stability的成果被用于生成色情图像，及未经同意使用知识产权。
6、埃隆·马斯克：长期以来，马斯克经常直言不讳地表达自己对于AI失控的担忧。他曾在早期支持过OpenAI，但不满于该公司朝着自己不支持的方向发展。虽然马斯克并不算是AI技术专家，但他夸张的表达和评论确实引发了广泛反响，而且正着手建立自己的AI研究机构。
