【AI学习中常见专业英文缩写词的解释】

发布于:2024-04-20 ⋅ 阅读:(41) ⋅ 点赞:(0)

前言:

为了看着不无聊,文中插入了一些AI生成的狗图片

AI(Artificail Intelligence)人工智能:

让机器模拟和展示人类智能的技术。

GAI(Generative Artificail Intelligence)生成式人工智能:

利用复杂的算法、模型和规则,从大规模数据集中学习,以创造新的原创内容的人工智能技术,让机器变得复杂有结构。

AGI(Artificail General Intelligence)通用人工智能:

它是一种可以执行复杂任务的人工智能,能够完全模仿人类智能的行为。AGI可以被认为是人工智能的更高层次,它可以实现自我学习、自我改进、自我调整,进而解决任何问题,而不需要人为干预。

ChatGPT(Chat Generative Pre-trained Transformer)聊天生成式预训练转换器:

一个非常火的聊天机器人,是AI技术驱动的自然语言处理工具,它能够基于在预训练阶段所见的模式和统计规律,来生成回答,还能根据聊天的上下文进行互动,真正像人类一样来聊天交流,甚至能完成撰写脚本、文案、翻译、代码等任务。

Prompt 大模型指令:

在AI大模型中,Prompt的作用主要是给AI模型提示输入信息的上下文和输入模型的参数信息。

ML:(Machine Learning)机器学习:

是一种让计算机系统通过数据学习并自动改进的技术。

DL:(Deep Learning)深度学习:

一种机器学习的方法,利用人工神经网络模仿人脑处理数据的方式。进行深度学习必须要满足数据、算法、算力三者缺一不可。

AI、ML、DL、GAI之间的关系:

NN:(Neural Network)神经网络:

一种模仿人脑神经系统工作方式的数学模型,通常用于机器学习和深度学习任务。

CNN:(Convolutional Neural Network)卷积神经网络:

一种常用于处理图像和视频数据的深度学习模型。

RNN:(Recurrent Neural Network)循环神经网络:

一种具有循环连接的神经网络,适用于序列数据处理,如自然语言处理。

NLP:(Natural Language Processing)自然语言处理:

将计算机与人类自然语言进行交互和理解的领域。

CV:(Computer Vision)计算机视觉:

让计算机“看懂”图像和视频的技术。

RL:(Reinforcement Learning)强化学习:

一种通过与环境交互,学习最优行为策略的机器学习方法。

GAN:(Generative Adversarial Network)生成对抗网络:

一种深度学习模型,由两个神经网络相互竞争,用于生成逼真的数据。

BERT:(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)双向编码器表示转换:

一种预训练的自然语言处理模型,由Google开发。

LSTM:(Long Short-Term Memory)长短期记忆网络:

一种常用于处理序列数据的循环神经网络结构,能够更好地处理长期依赖关系。

目前的AI软件只能实现一些局部领域的智能,如画图的,写歌的,写文言文的,做PPT的,聊天的,写作的,写论文的等AI软件层出不穷等等,它们只能对部分行业领域进行专门训练。

为什么没有一个全能的AI工具呢?那岂不是一招鲜,吃遍天了。

当前没有全能AI的原因:

  1. 人类的智能是非常复杂和多样化的,涵盖了各种认知和情感能力。开发一个能够模拟人类所有方面智能的软件是一项极其复杂的任务,需要处理大量的数据和复杂的算法。
  2. 人类的知识和技能分布在各个领域,从科学和工程到艺术和哲学。要开发一款全能AI软件,需要涉及到广泛的知识领域,而且这些领域的知识可能是动态变化的。
  3. 开发AI系统需要大量的数据来进行训练和学习。对于一个全能的AI软件来说,需要大量、多样化且高质量的数据,这可能是一个巨大的挑战,特别是涉及到私人信息和隐私问题时。
  4. 在开发全能AI软件时,需要考虑到伦理和道德问题。例如,如何保证AI系统的行为符合道德规范?如何处理可能的权力滥用和道德冲突?这些问题需要仔细思考和解决。
  5. 要模拟人类智能可能需要超级计算机级别的计算能力。尽管计算技术不断进步,但要达到这样的水平仍然是一个挑战。

个人小见解:

虽然现在还没有一款完全具备人类所有智能的全能AI软件,但在各个领域都有各自专门的AI系统,随着技术的不断发展和进步,我们可能会看到更加全面和强大的AI系统的出现,但要达到完全模拟人类智能的水平可能还需要很长时间。

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这个网站主要是一些AI发展近况的文章,一些AI产品和工具的介绍,好像是为了一步步见证AI变成AGI而建立,再使用一些AI工具时,我确实感受到了神奇之处,忽然让我感觉未来我能躺平,一切都有AI的错觉。

使用AI工具后发现,AI做出来的东西确实挺好,至少比大多数人要强,最明显的就是文化艺术方面,诗歌,写作,古诗古文,AI作品感觉完全可以拿去参加比赛,冲垮文坛了。