ai原理

咱们会通过一些具体的例子，让大家对AI是什么有个印象；然后会尝试介绍一些AI的技术原理，希望你能体会到AI技术的美妙和深刻；接着我们会解释如何理解”AI能做什么“这个问题；再者我们会介绍一些具体的工具案例和资料；最后我们会简单聊一些AI的未来发展以及影响。首先来看AI是什么这个问题。我们从它的父亲说起。有一部电影叫做《模仿游戏》，它讲述的就是计算机科学和人工智能之父，图灵的故事。他在二战期间构建的机器，或者说计算机的原型，破译了德军的密码。他预见了计算机的发展，并开始考虑一个很深刻的问题：“如何判断一台机器具有智能？”在他的1950年的论文中，他提出了一种被称为“图灵测试”的方法。测试中，一位人类提问者通过文字通道向两个回应者（一个是计算机，另一个是人类）连续提问。在相当长的时间内，如果提问者无法可靠地区分哪个回应者是计算机，哪个是人类，那么可以认为这台计算机具备了智能。这是一个非常经典和深刻的方法，要实现这一点其实很困难。下面是2024年春OpenAI公司发布新一代ChatGPT聊天机器人（GPT4o）产品时的发布会视频，你可以选择从9分钟开始直接看用户和ChatGPT交流的现场展示部分。如果你之前对AI没有那么关注，相信你会感到震惊。这个体验已经非常接近和正常人类的交流。事实上如果考虑到知识丰富和情绪稳定，它应该比大多数人类更适合交流;p那么，请你想象一下，如果你是提问者，你觉得ChatGPT可以跨越图灵测试吗？虽然学术界依然存在着很多争议，但是确实有很多人认为目前的AI产品已经可以通过图灵测试。事实上，这可能比绝大多数人认为的到来得早得多。也有人说，我们需要新的标准来判定AI真正拥有智慧，比如，它是否拥有自主意识？那自主意识又是什么以及如何测定呢？这是人类面临的新问题。

一、视频一主要回答了什么是AI大模型，原理是什么。1、概念：生成式AI生成的内容，叫做AIGC2、概念与关系：相关技术名词1）AI——人工智能2）机器学习——电脑找规律学习，包括监督学习、无监督学习、强化学习。3）监督学习——有标签的训练数据，算法的目标是学习输入和输出之间的映射关系。包括分类和回归。4）无监督学习——学习的数据没有标签，算法自主发现规律。经典任务包括聚类，比如拿一堆新闻文章，让模型根据主题或内容特征分成具有相似特征的组。5）强化学习——从反馈里学习，最大化奖励或最小化损失；类似训小狗。6）深度学习——一种方法，参照人脑有神经网络和神经元（因为有很多层所以叫深度）。神经网络可以用于监督学习、无监督学习、强化学习。7）生成式AI——可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式8）LLM——大语言模型。对于生成式AI，其中生成图像的扩散模型就不是大语言模型；对于大语言模型，生成只是其中一个处理任务，比如谷歌的BERT模型，可用于语义理解（不擅长文本生成），如上下文理解、情感分析、文本分类；3、技术里程碑——2017年6月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》。这篇论文首次提出了Transformer模型，它完全基于自注意力机制（Self-Attention）来处理序列数据，而不需要依赖于循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）。

一、视频一主要回答了什么是AI大模型，原理是什么。1、概念：生成式AI生成的内容，叫做AIGC2、概念与关系：相关技术名词1）AI——人工智能2）机器学习——电脑找规律学习，包括监督学习、无监督学习、强化学习。3）监督学习——有标签的训练数据，算法的目标是学习输入和输出之间的映射关系。包括分类和回归。4）无监督学习——学习的数据没有标签，算法自主发现规律。经典任务包括聚类，比如拿一堆新闻文章，让模型根据主题或内容特征分成具有相似特征的组。5）强化学习——从反馈里学习，最大化奖励或最小化损失；类似训小狗。6）深度学习——一种方法，参照人脑有神经网络和神经元（因为有很多层所以叫深度）。神经网络可以用于监督学习、无监督学习、强化学习。7）生成式AI——可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式8）LLM——大语言模型。对于生成式AI，其中生成图像的扩散模型就不是大语言模型；对于大语言模型，生成只是其中一个处理任务，比如谷歌的BERT模型，可用于语义理解（不擅长文本生成），如上下文理解、情感分析、文本分类；3、技术里程碑——2017年6月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》。这篇论文首次提出了Transformer模型，它完全基于自注意力机制（Self-Attention）来处理序列数据，而不需要依赖于循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）。