人工智能工作原理
人工智能工作原理 人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是计算机科学的一个分支，它的目的是开发计算机系统，使其具有人类智能的一些特征，例如解决问题、理解语言、做出决策等。 人工智能工作的原理主要分为两种：基于规则的人工智能和基于学习的人工智能。 基于规则的人工智能：这种人工智能通过规定规则来实现智能功能，例如程序设计、逻辑推理等。这种人工智能的优势在于可以快速实现，缺点在于规则固定，不能适应变化。 基于学习的人工智能：这种人工智能通过对大量数据的分析和学习，来实现智能功能，例如机器学习、神经网络等。这种人工智能的优势在于可以适应变化，缺点在于需要大量的数据和时间来训练，实现较慢。 在当前的人工智能领域，基于学习的人工智能技术发展得更快，并且在许多应用中取得了很好的效果，但基于规则的人工智能仍然在很多领域中得到广泛应用，例如自动化生产线、控制系统等。 在人工智能的应用中，常常需要结合两种方法的优势，才能发挥人工智能的最大作用。例如，在自动驾驶领域，可以使用基于规则的人工智能来规划路线，同时使用基于学习的人工智能来识别道路上的障碍物并进行躲避。 总之，人工智能是一个广阔的领域，它的工作原理也很复杂，但是它在许多领域中都取得了巨大的成就，并且有望在未来发挥更大的作用。2023年人工智能领域发展七大趋势
2022年人工智能领域发展七大趋势
有望在网络安全和智能驾驶等领域“大显身手”
人工智能已成为人类有史以来最具革命性的技术之一。“人工智能是我们作为人类正在研究的最重要的技术之一。它对人类文明的影响将比火或电更深刻”。2020年1月，谷歌公司首席执行官桑达尔·皮查伊在瑞士达沃斯世界经济论坛上接受采访时如是说。
美国《福布斯》网站在近日的报道中指出，尽管目前很难想象机器自主决策所产生的影响，但可以肯定的是，当时光的车轮到达2022年时，人工智能领域新的突破和发展将继续拓宽我们的想象边界，其将在7大领域“大显身手”。
增强人类的劳动技能
人们一直担心机器或机器人将取代人工，甚至可能使某些工种变得多余。但人们也将越来越多地发现，人类可借助机器来提升自身技能。
比如，营销部门已习惯使用工具来帮助确定哪些潜在客户更值得关注；在工程领域，人工智能工具通过提供维护预测，让人们提前知道机器何时需要维修；法律等知识型行业将越来越多地使用人工智能工具，帮助人们对不断增长的可用数据中进行分类，以找到完成特定任务所需的信息。
总而言之，在几乎每个职业领域，各种智能工具和服务正在涌现，以帮助人们更有效地完成工作。2022年人工智能与人们日常生活的联系将会变得更加紧密。
更大更好的语言建模
语言建模允许机器以人类理解的语言与人类互动，甚至可将人类自然语言转化为可运行的程序及计算机代码。
2020年中，人工智能公司OpenAI发布了第三代语言预测模型GPT—3，这是科学家们迄今创建的最先进也是最大的语言模型，由大约1750亿个“参数”组成，这些“参数”是机器用来处理语言的变量和数据点。
众所周知，OpenAI正在开发一个更强大的继任者GPT—4。尽管细节尚未得到证实，但一些人估计，它可能包含多达100万亿个参数（与人脑的突触一样多）。从理论上讲，它离创造语言以及进行人类无法区分的对话更近了一大步。而且，它在创建计算机代码方面也会变得更好。
网络安全领域的人工智能
今年1月，世界经济论坛发布《2021年全球风险格局报告》，认为网络安全风险是全世界今后将面临的一项重大风险。
随着机器越来越多地占据人们的生活，黑客和网络犯罪不可避免地成为一个更大的问题，这正是人工智能可“大展拳脚”的地方。
人工智能正在改变网络安全的游戏规则。通过分析网络流量、识别恶意应用，智能算法将在保护人类免受网络安全威胁方面发挥越来越大的作用。2022年，人工智能的最重要应用可能会出现在这一领域。人工智能或能通过从数百万份研究报告、博客和新闻报道中分析整理出威胁情报，即时洞察信息，从而大幅加快响应速度。
人工智能与元宇宙
元宇宙是一个虚拟世界，就像互联网一样，重点在于实现沉浸式体验，自从马克·扎克伯格将脸书改名为“Meta”（元宇宙的英文前缀）以来，元宇宙话题更为火热。
人工智能无疑将是元宇宙的关键。人工智能将有助于创造在线环境，让人们在元宇宙中体会宾至如归的感觉，培养他们的创作冲动。人们或许很快就会习惯与人工智能生物共享元宇宙环境，比如想要放松时，就可与人工智能打网球或玩国际象棋游戏。
低代码和无代码人工智能
2020年，低代码/无代码人工智能工具异军突起并风靡全球，从构建应用程序到面向企业的垂直人工智能解决方案等应用不一而足。这股新鲜势力有望在2022年持续发力。数据显示，低代码/无代码工具将成为科技巨头们的下一个战斗前线，这是一个总值达132亿美元的市场，预计到2025年其总值将进一步提升至455亿美元。
美国亚马逊公司2020年6月发布的Honeycode平台就是最好的证明，该平台是一种类似于电子表格界面的无代码开发环境，被称为产品经理们的“福音”。
自动驾驶交通工具
数据显示，每年有130万人死于交通事故，其中90%是人为失误造成的。人工智能将成为自动驾驶汽车、船舶和飞机的“大脑”，正在改变这些行业。
特斯拉公司表示，到2022年，其生产的汽车将拥有完全的自动驾驶能力。谷歌、苹果、通用和福特等公司也有可能在2022年宣布在自动驾驶领域的重大飞跃。
此外，由非营利的海洋研究组织ProMare及IBM共同打造的“五月花”号自动驾驶船舶（MAS）已于2020年正式起航。IBM表示，人工智能船长让MAS具备侦测、思考与决策的能力，能够扫描地平线以发觉潜在危险，并根据各种即时数据来变更路线。2022年，自动驾驶船舶技术也将更上一层楼。
创造性人工智能
在GPT—4谷歌“大脑”等新模型的加持下，人们可以期待人工智能提供更加精致、看似“自然”的创意输出。谷歌“大脑”是GoogleX实验室的一个主要研究项目，是谷歌在人工智能领域开发出的一款模拟人脑具备自我学习功能的软件。
2022年，这些创意性输出通常不是为了展示人工智能的潜力，而是为了应用于日常创作任务，如为文章和时事通讯撰写标题、设计徽标和信息图表等。创造力通常被视为一种非常人性化的技能，但人们将越来越多地看到这些能力出现在机器上。（记者刘霞）
【纠错】【责任编辑:吴咏玲】深入了解人工智能工作原理。
前言：
我们无法想象，一个快马加鞭传递三百里加急的信件的信使看到我们今天拿起智能手机一秒之内传递讯息的震惊。我们也曾对着智能机器人像个孩童一样问东问西——虽然它懂得比你想象的多得多。当我们看到铺天盖地的新闻说阿尔法狗打败了李世石，人工智能要改造这个世界。
一、电脑一思考，人类就尖叫——一台用来计算的计算机，为什么突然学会了思考？
我们把计算机叫做电脑，既然称之为“脑”就说明在人们眼里，计算机像大脑一样在思考。哪怕是简单的1+1=2的计算。当然，计算机思考的背后还是人类的思考。但是，就像我们坐过山车一样，除了最初的推动力，其他时间，过山车靠的都是地球引力在运动，电脑在最初的步骤里，是需要人类设定程序来计算，但是，当它进入一个更高深的层次，发现规律并且自我运算的时候，计算机就开始自我赋能了。
当我们教别人如何做事的时候，首先会在脑子里将事情的步骤想一想，然后用“编码”——语言一二三地总结出来传授，最后让他做一遍验证一下学会了没有。人类要如何“教会”计算机做事呢？
教会计算机按照人类思维模式做事，是不是可以将此理解为智能的开端？智能换个词就是智慧，智慧的意思是辨析判断、发明创造的能力。书中讲到智慧行为一般包括两个部分：搜索+评估。
任何生物要想生存，一定要有对生存环境的判断。哪里有危险，哪里能吃到东西。这种判断换句话说就是“多看一步”——预测未来。这种预测最行之有效的，就是抛弃一切主观意识和价值判断，对事物的发展进行推测——有一个词概括了这种判断和推测：仿真，就是基于现有状况机械地推测今后的变化。
搜索是进行仿真的前提。计算机的搜索功能会用让它搜索到正确的选项，在下棋的时候，搜索就意味着，找到一个正确的落子点。
当我们到喧闹嘈杂的菜市场，如何才能快速确定谁家的菜新鲜便宜呢？初入菜市场的你，评估的结果一定是：顾客最多的那家。电脑对下棋也需要评估。电脑将整个资源进行切割，在切割后的各个部分里，再进行搜索并且对评价较高的部分进行进一步的搜索。这就像我们分解目标各个击破一样。
二、了解人工智能之前，必须要了解的深度学习。
如何让计算机知道这张图片狗是狗而不是猫？就像妈妈对你说的，要学习才能知道更多，把学习的任务交给电脑，这种方式叫机器学习。在创新工场CEO李开复著的《人工智能》一书中，对机器学习有一个定义：机器学习……是一种用数学模型对真实世界中的特定问题进行建模，以解决该领域内相似问题的过程。
仔细看一遍这个概念，不要被里面的专业名词吓跑。通俗一点理解，就是像我们人类学习汉字一样，从天地人日月星开始，从不会到记住，一次一次地记忆，当我们看的次数足够多时，这个字就印在脑海里了，下次，不管这个字是楷体还是宋体，不管是毛笔写的还是钢笔写的，我们不会认错。计算机也是用这个规律来记忆的。
到今天，机器学习在画像识别领域技术已经比较成熟了。比如人脸识别技术，或者你打开某一个软件扫一扫，就能知道任何一朵花儿的名字，或者你在淘宝上用图片搜索卖价更低的商品。在这里，我们要说的是机器学习中的深度学习。
三、什么是强化学习？
有两种学习方式：监督式学习和强化学习。顾名思义，监督式学习就是有老师看着学，而强化学习不需要老师，计算机会对未知的环境进行随机搜索并反馈其结果。在反馈结果的过程中，“评估”被不断强化，所以这个方法就被叫做，强化学习。
当这种强化学习技术运用到将棋领域的时候，将棋出现了人类可以永远都想不出来的“棋路”——计算机自我发明了新的棋路。事实上，这些结果是建立在最初大数据输入的前提下的，监督式学习让电脑学到了最前沿的技术，然后才能强化学习。其实简单点说就是，人类教会了计算机之后，计算机逐渐超过了师傅，开始自学成才了。当徒弟开始领悟规律，老师恐怕就真的追不上了。
阿尔法狗就是很好的例证。围棋在进入电脑评估的时候，因为其棋面的复杂多样性，每一步是很难用分值来计量。这时候，一种叫做蒙特卡洛法的运用随机效果来进行推算的方法出现了。
其实从概念可以看出，这是一种看起来麻烦但是能够在不确定性中找出答案的方法，对于围棋这样很难找到规律和计算方法的棋艺来说，这种方法是非常恰当的。阿尔法狗也是通过蒙特卡洛法，深度计算的结合，掌握了围棋的方法战胜人类的。
最后：
当人工智能一步一步走进我们的生活，变得比人类更聪明的时候，人类难免会产生担心，从普通人担心的工作被枪占，到人工智能专家担心人工智能缺乏伦理观，做出无法被人类控制的事。这也的确为人工智能的发展敲响了警钟，人类为了便利而将人工智能推向了今天，但是说到底，人才是一切的根本，对此，我们要永远记住并且遵循。
语音识别人工智能工作原理
语音识别人工智能工作原理 随着人工智能技术的不断发展，语音识别技术也得到了广泛的应用。语音识别人工智能是一种能够将人类语音转换为计算机可识别的文本或指令的技术。它的工作原理是通过一系列的算法和模型来实现的。 语音识别人工智能需要收集大量的语音数据。这些数据包括不同人的语音、不同语速和语调的语音、不同背景噪音的语音等。这些数据将被用于训练模型，以便让计算机能够更好地理解人类语音。 接下来，语音识别人工智能需要将收集到的语音数据进行预处理。这个过程包括去除噪音、调整音量、分割语音等。这些预处理步骤可以提高语音识别的准确性。 然后，语音识别人工智能需要将预处理后的语音数据转换为数字信号。这个过程称为数字化。数字化后的语音数据可以被计算机处理和分析。 接着，语音识别人工智能需要将数字化后的语音数据输入到模型中进行分析。模型是一种数学算法，它可以将语音数据转换为文本或指令。模型的训练是非常重要的，因为它决定了语音识别的准确性。 语音识别人工智能将分析后的结果输出为文本或指令。这个过程称为后处理。后处理可以进一步提高语音识别的准确性，例如通过语AI百科：CHATGPT的工作原理
2023/2/1313:30AI百科：CHATGPT的工作原理千家网ChatGPT迅速获得了数百万人的关注，但许多人都持谨慎态度，因为都不了解它的工作原理。而本文就是试图将其分解，以便更容易理解。
然而，就其核心而言，ChatGPT是一个非常复杂的系统。如果想要玩ChatGPT或者想弄懂它是什么，核心界面是一个聊天窗口，可以在其中提问或提供查询，AI会做出回应。要记住的一个重要细节是，在聊天中，上下文会被保留，这意味着消息可以引用先前的信息，而ChatGPT将能够根据上下文地理解这一点。
当在聊天框中输入查询时会发生什么?
神经网络
首先，在ChatGPT的框架下，有很多东西待发现。机器学习在过去10年里一直在迅速发展，ChatGPT利用了许多最先进的技术来实现其结果。
神经网络是相互连接的“神经元”层，每个神经元负责接收输入、处理输入，并将其传递给网络中的下一个神经元。神经网络构成了当今人工智能的支柱。输入通常是一组称为“特征”的数值，表示正在处理的数据的某些方面。例如，在语言处理的情况下，特征可能是表示句子中每个单词的含义的词嵌入。
词嵌入只是一种文本的数字表示，神经网络将使用它来理解文本的语义，然后可以将其用于其他目的，比如以语义逻辑的方式进行响应！
因此，在ChatGPT中按回车键后，该文本首先被转换为词嵌入，这些词嵌入是在整个互联网上的文本上进行训练的。然后有一个经过训练的神经网络，在给定输入词嵌入的情况下，输出一组合适的响应词嵌入。然后，使用应用于输入查询的逆操作将这些嵌入入翻译成人类可读的单词。这个解码后的输出就是ChatGPT打印出来的内容。
ChatGPT模型大小
转换和输出生成的计算成本非常高。ChatGPT位于GPT-3之上，GPT-3是一个拥有1750亿个参数的大型语言模型。这意味着在OpenAI使用其大型数据集调整的广泛神经网络中有1750亿个权重。
因此，每个查询至少需要两次1750亿次计算，这加起来很快。OpenAI可能已经找到了一种方法来缓存这些计算以降低计算成本，但不知道这些信息是否已经发布到任何地方。此外，预计将于今年年初发布的GPT-4，据称参数增加了1000倍!
计算复杂性会导致实际成本!如果ChatGPT很快成为付费产品，不必感到惊讶，因为OpenAI目前正在花费数百万美元免费运营它。
编码器、解码器和RNN
自然语言处理中常用的一种神经网络结构是编码器-解码器网络。这些网络的设计目的是将输入序列“编码”为紧凑表示，然后将该表示“解码”为输出序列。
传统上，编码器-解码器网络已经与循环神经网络(RNN)配对，用于处理顺序数据。编码器处理输入序列并产生固定长度的向量表示，然后将其传递给解码器。解码器处理这个向量并产生输出序列。
编码器-解码器网络已广泛应用于机器翻译等任务，其中输入是一种语言的句子，输出是将该句子翻译成另一种语言。它们也被应用于摘要和图像说明生成任务。
变压器与注意力
与编码器-解码器结构类似，变压器包括两个组件;然而，转换器的不同之处在于它使用一种自关注机制，允许输入的每个元素关注所有其他元素，从而允许它捕获元素之间的关系，而不管它们彼此之间的距离如何。
变压器还使用多头注意力，允许它同时关注输入的多个部分。这使得它能够捕获输入文本中的复杂关系并产生高度准确的结果。
在2017年发表“AttentionisAllYouNeed”论文时，变压器取代了编码器-解码器架构，成为自然语言处理的最先进模型，因为它可以在较长的文本中实现更好的性能。
变压器架构，来自https://arxiv.org/pdf/1706.03762.pdf
生成式预训练
生成式预训练是一种在自然语言处理领域特别成功的技术。它涉及以无监督的方式在海量数据集上训练广泛的神经网络，以学习数据的通用表示。这个预训练网络可以针对特定任务进行微调，比如语言翻译或问答，从而提高性能。
生成式预训练架构，摘自《通过生成式预训练提高语言理解能力》
在ChatGPT的例子中，这意味着对GPT-3模型的最后一层进行微调，以适应在聊天中回答问题的用例，这也利用了人工标记。下图可以更详细地了解ChatGPT微调:
ChatGPT微调步骤，来自https://arxiv.org/pdf/2203.02155.pdf
把一切结合在一起
因此，在ChatGPT的框架下有许多活动部件，这些部件只会不断增长。看到它如何继续发展将是非常有趣的，因为许多不同领域的进步将帮助类似GPT的模型获得进一步的采用。
在接下来的一两年里，我们可能会看到这种新的使能技术带来的重大颠覆。
给作者点赞0VS0写得不太好AI百科：CHATGPT的工作原理
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