专业通俗!ChatGPT 词汇表：每个人都应该知道的 AI 术语

随着诸如 OpenAI、阿里巴巴、腾讯、 Microsoft 和苹果等科技巨头不断推出新颖的人工智能模型与系统，实时跟进并掌握所有相关领域的最新术语显得尤为重要。

ChatGPT 于 2022 年底推出，彻底改变了人们与在线查找信息的关系。突然之间，人们能够与机器进行有意义的对话，这意味着你可以用自然语言向 AI 聊天机器人提问，它会以新颖的答案做出回应，就像人类一样。这是如此具有变革性，以至于 OpenAI、阿里巴巴、腾讯、 Microsoft 和苹果迅速开始将 AI 集成到他们的产品中。但 AI 聊天机器人的这一方面只是 AI 领域的一部分。当然，让 ChatGPT 帮你做功课或让 Midjourney 根据原产国创建引人入胜的机甲图像很酷，但生成式 AI 的潜力可能会完全重塑经济。根据麦肯锡全球研究所的数据，每年为全球经济带来 4.4 万亿美元的价值，这就是为什么您应该期待听到越来越多的人工智能信息。

人工智能（AI）已经深深地渗透到我们日常生活的方方面面，它以多样化的形式和应用出现在一系列令人眼花缭乱的产品中。这些创新技术不仅重塑了行业格局，也极大地提升了个人用户的生活质量和工作效率。以下是一个简短的清单，列举了几款代表性的AI产品，它们分别来自科技巨头，展现了AI技术的前沿进展与广泛应用。

1. Google的Gemini：Gemini是Google在AI领域的一项重要探索，虽然这个名字可能是虚构的或代表未来可能的项目，但它象征着Google在自然语言处理、个性化推荐以及增强现实等技术上的不断进步。通过Gemini，Google旨在进一步模糊人机界限，提供更加智能化、个性化的搜索和服务体验，让用户能够以前所未有的方式与信息互动。

2. Microsoft的Copilot：更准确地讲是GitHub Copilot，这是由Microsoft支持开发的一款AI辅助编程工具。Copilot利用机器学习技术分析数百万个开源代码库，为程序员提供智能代码建议，自动完成重复性任务，甚至在某些情况下自动生成代码片段。这一革命性的工具极大地提高了软件开发的效率和创造力，让开发者能够更加专注于解决核心问题和创新。

3. 阿里的通义系列：阿里巴巴的“通义”系列是其在AI领域的标志性成果，涵盖了从语言理解、文本生成到图像识别等多个方面。例如，“通义千问”作为一款大规模语言模型，能够进行高质量的对话交互、知识问答和创作任务，展现了在自然语言处理领域的深厚积累。此外，阿里还利用AI技术优化电商推荐系统、提升物流效率及客户服务体验，全面推动了数字经济的发展。

随着人们越来越习惯与 AI 交织在一起的世界，新术语随处可见。因此，无论您是想在下班后同事间的谈资，还是想在求职面试中给人留下深刻印象，以下是您应该了解的一些重要的 AI 术语。

此词汇表会定期更新。

大型语言模型，或LLM：一种基于大量文本数据进行训练的 AI 模型，用于理解语言并以类似人类的语言生成新颖的内容。

提示(prompt)：您在 AI 聊天机器人中输入的建议或问题，以获得响应。

令 牌(tokens)：AI 语言模型处理的小段书面文本，以形成它们对您的提示的响应。一个令牌相当于英语中的四个字符，或大约四分之三的单词。

深度学习：一种 AI 方法，也是机器学习的一个子领域，它使用多个参数来识别图片、声音和文本中的复杂模式。该过程受到人脑的启发，并使用人工神经网络来创建模式。

通用人工智能 （AGI）：一个概念，它表明了比我们今天所知道的更先进的人工智能版本，它可以比人类更好地执行任务，同时还可以教授和提升自己的能力。

代理（agentive）：表现出自主追求行动以实现目标的能力的系统或模型。在 AI 的上下文中，代理模型可以在没有持续监督的情况下运行，例如高级自动驾驶汽车。与在后台的 “代理” 框架不同，代理框架位于前面，专注于用户体验。

自然语言处理：AI 的一个分支，它使用机器学习和深度学习使计算机能够理解人类语言，通常使用学习算法、统计模型和语言规则。

AI 伦理（AI ethics）：旨在通过确定 AI 系统应如何收集数据或处理偏见等方式实现的原则。

AI 安全（AI safety）：一个跨学科领域，关注 AI 的长期影响，以及它如何突然发展为可能对人类不利的超级智能。

算法（algorithm）：一系列指令，允许计算机程序以特定方式学习和分析数据，例如识别模式，然后从中学习并自行完成任务。

alignment：调整 AI 以更好地产生所需的结果。这可以指从审核内容到保持与人类的积极互动的任何事情。
拟人化：当人类倾向于赋予非人类物体类似人类的特征时。在 AI 中，这可能包括相信聊天机器人比实际更像人类和意识，比如相信它是快乐的、悲伤的，甚至完全是有知觉的。

人工智能（AI）：在计算机程序或机器人技术中使用技术来模拟人类智能。计算机科学中的一个领域，旨在构建可以执行人工任务的系统。

自主代理：具有完成特定任务的功能、编程和其他工具的 AI 模型。例如，自动驾驶汽车是一种自主代理，因为它具有传感器输入、GPS 和驾驶算法，可以自行在道路上行驶。斯坦福大学的研究人员已经证明，自主代理可以发展自己的文化、传统和共享语言。

偏差：对于大型语言模型，训练数据导致的错误。这可能会导致根据刻板印象错误地将某些特征归因于某些种族或群体。

chatbot：通过模拟人类语言的文本与人类交流的程序。

ChatGPT：OpenAI 开发的 AI 聊天机器人，使用大型语言模型技术。

认知计算：人工智能的另一个术语。

数据增强：重新混合现有数据或添加更多样化的数据集来训练 AI。

diffusion：一种机器学习方法，它获取现有数据（如照片）并添加随机噪声。Diffusion 模型训练他们的网络来重新设计或恢复该照片。

emergent behavior（紧急行为）：当 AI 模型表现出意想不到的能力时。

端到端学（ E2E）：一种深度学习过程，其中指示模型从头到尾执行任务。它没有经过训练来按顺序完成任务，而是从输入中学习并一次性解决所有问题。

生成式对抗网络 （GAN）：一种生成式 AI 模型，由两个神经网络组成，用于生成新数据：生成器和判别器。生成器创建新内容，鉴别器检查它是否真实。

生成式 AI：一种使用 AI 创建文本、视频、计算机代码或图像的内容生成技术。AI 被喂入大量的训练数据，找到模式以生成自己的新反应，这些反应有时可能与源材料相似。

Google Gemini：Google 的 AI 聊天机器人，其功能类似于 ChatGPT，但从当前网络中提取信息，而 ChatGPT 仅限于数据，直到 2021 年，并且未连接到互联网。

护栏：对 AI 模型施加的策略和限制，以确保负责任地处理数据，并且模型不会创建令人不安的内容。

幻觉：AI 的错误响应。可以包括生成式 AI 生成不正确的答案，但可以自信地陈述，就好像是正确的一样。其原因尚不完全清楚。例如，当询问 AI 聊天机器人“列奥纳多·达·芬奇何时绘制蒙娜丽莎”时，它可能会回答错误的说法，即“列奥纳多·达·芬奇于 1815 年绘制了蒙娜丽莎”，这距离它实际绘制已经过去了 300 年。

机器学习或 ML：AI 中的一个组件，允许计算机在没有明确编程的情况下学习并做出更好的预测结果。可以与训练集耦合以生成新内容。

Microsoft Bing：Microsoft 的搜索引擎，现在可以使用支持 ChatGPT 的技术来提供 AI 驱动的搜索结果。它与 Google Gemini 在连接到互联网方面相似。

多模态 AI：一种可以处理多种类型输入的 AI，包括文本、图像、视频和语音。

neural network（神经网络）：一种类似于人脑结构的计算模型，用于识别数据中的模式。由相互连接的节点或神经元组成，它们可以识别模式并随着时间的推移进行学习。

过拟合：机器学习中的错误，它与训练数据的功能过于接近，并且可能只能识别所述数据中的特定示例，而无法识别新数据。

transformer 模型：一种神经网络架构和深度学习模型，通过跟踪数据中的关系（如句子或图像的一部分）来学习上下文。因此，它不是一次分析一个单词一个句子，而是可以查看整个句子并理解上下文。

图灵测试：以著名数学家和计算机科学家艾伦·图灵 （Alan Turing） 的名字命名，它测试机器像人类一样行为的能力。如果一个人无法区分机器的反应和另一个人的响应，机器就会通过。

弱 AI，又名狭义 AI：专注于特定任务且无法超越其技能集学习的 AI。当今的大多数 AI 都是弱 AI。

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