人工智能的几个概念
一、什么是人工智能
人工智能不是最近几年才兴起的，它已经有几十年发展的历史，下面是业内公认的一种关于人工智能概念的定义：人工智能（ArtificialIntelligence）：缩写为AI，是研究开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
这里边我们强调四个关键词：“模拟”“延伸”“扩展”“人的智能”，关于人工智能，在不同的视角下，是有不同的观点的，但是回归到人工智能的本质，是模拟、延伸和扩展人的智能，就比较容易理解人工智能是什么概念。
该领域的研究包括交互机器人、自然语言处理、语音识别、计算机视觉（图像识别）、知识表示、专家系统等。
二、人工智能、机器学习和深度学习的关系
人工智能（ArtificialIntelligence）涵盖范围最广，三环以内都可以叫人工智能，它关注的问题和方法也最杂，包括知识推理、逻辑规划以及机器人等方面。
机器学习（MachineLearning）住在二环，是人工智能的核心区域，也是当前发展最迅猛的一部分，子算法流派枝繁叶茂，但思想比较统一。
至于当下的网红——深度学习（DeepLearning），其实原本是从机器学习的神经网络子算法分支发展出来的一系列成果，知识体系一脉相承，只不过近年大出风头，干脆重新起了个名字“单飞”了。人工智能人工智能的目的是让计算机模拟人类的思维，让它解决一些不能用代码描述的问题，比如判断一朵花是不是玫瑰、通过CT照片检测一个人的病情等，这些问题就不能用传统的编程方法解决，因为没有一个确定的公式，或者说没有一个确定的算法。
但是我们人类就很容易解决这些问题，人类大脑不是根据固定的算法来推导的，而是根据以往的认知或者经验来推理。人工智能的目的也是如此，就是不给计算机编写固定的算法，让计算机根据已有的经验或者认知来帮助人们做事情。计算机的思维方式和人类相似，所以称为人工智能。机器学习人工智能是一个很美好的憧憬，那么，如何才能实现人工智能呢？答案就是让计算机不断地学习，也就是喂给它大量的数据，让它从数据中积累经验，逐渐形成认知。这就是机器学习。
人工智能是最终目标，机器学习是实现目标的一种方案。
机器学习是一件很麻烦的事情，需要先搭建一个模型，这个模型包含了很多参数，然后把准备好的数据（包括正确的结果）输入到模型中，不断调整模型的参数，直到它非常接近或者完全符合正确的结果，这个时候我们就说模型训练好了。
机器学习的模型有很多种，已经有人帮我们开发好了，我们从中选择其一即可，这个不用担心。最要命的是数据，机器学习需要大量的数据才能训练好模型。人类看一两张猫的照片就认识猫了，但是机器学习需要看成千上万张照片。
如何收集大量有效的数据，是机器学习的重中之重，所以才有了爬虫，有了数据挖掘，有了数据清洗等分支。深度学习机器学习的模型是一个不断发展的过程，后来人们逐渐研究出了一种更加智能和通用的模型，就是卷积神经网络（CNN）。CNN模拟人类大脑神经突触之间的连接，通过调整参数来模拟突触连接的强弱。
三、人工智能的两大主要特征：自动化+智能化
想象一下，你和一个机器人谈天说地的场景，是不是有点科幻？但现在，这种情况已经不再遥远了。最近，一家人工智能公司推出了一款名为“AI对话”机器人，可以和用户进行人机交互，让我们一起来看看吧！这款“AI对话”机器人有两个主要特征：自动化和智能化。首先，它采用了自动化技术，可以根据用户的输入自动产生回复，无需人工干预。其次，它还拥有强大的智能化能力，能够理解用户的意图，回答问题，甚至可以进行情感分析，与用户进行更加深入的互动。除此之外，“AI对话”机器人还有很多惊人的特点。它可以随时学习新的知识，不断提升自己的智能水平；它还可以进行语音识别和合成，实现真正的人机对话。不过，同时也存在一些问题，比如隐私保护和道德问题，需要引起重视。
四、人工智能的发展简史
1950年，计算机之父、人工智能之父阿兰·图灵提出图灵测试1956年，斯坦福大学AI实验室创办人约翰·麦肯锡第一次提出AI的概念。前面的所讲到的人工智能的概念，就是1956年由约翰·麦肯锡提出的。1986年，Rumelhart等人提出分布式并行处理，人工智能的发展离不开分布式计算。2006年，Geoffrey.EHinton&Lecunetc提出深度学习概念2011年，IBM开发Waston认知系统，人脑生物芯片开创者2016年，GoogleAlphaGo战胜了世界围棋冠军、职业九段选手李世石2017年，百度宣布开放自动驾驶平台Apollo2018年，DeepMind的Alphafold破解了出现五十年之久的蛋白质分子折叠问题，谷歌推出BERT模型，将自然语言处理技术推进到新的时代。2022年，chatGPT五、人工智能市场生态格局
人工智能的定义人工智能的基本概念是什么
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自从人类发明了计算机或机器人，它们执行各种任务的能力都有了相对的增长，人类已经可以开发出计算机系统的很多功能，涉及各种工作领域，人工智能的定义，简单来说，就是要通过智能的机器，达到人与机器和谐共处的一个社会。逐渐延伸了人类改造自然和治理社会的能力。
人工智能的定义是什么？
人工智能（ArtificialIntelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。
人工智能的定义
人工智能的基本概念（AI）
根据人工智能之父约翰麦卡锡的说法，它是“制造智能机器的科学与工程，特别是智能计算机程序”。
人工智能是一种使计算机，计算机控制的机器人或软件智能地思考的方式，其方式与智能人类的思维方式类似。人工智能是通过研究人类大脑如何思考以及人类在尝试解决问题时如何学习，决定和工作，然后将本研究的结果用作开发智能软件和系统的基础来实现的。
在充分利用计算机系统的力量的同时，人类的好奇心使他想知道“机器能像人类一样思考和行为吗？”
因此，人工智能的发展始于在我们发现并在人类中高度重视的机器中创造类似的智能。
人工智能的定义
学习人工智能的必要性
我们知道AI追求创造像人类一样聪明的机器。我们研究AI的原因有很多。
AI可以通过数据学习
在我们的日常生活中，我们处理的是大量的数据，人类的大脑无法跟踪这么多的数据。这就是我们需要自动化的原因。为了实现自动化，我们需要研究AI，因为它可以从数据中学习，并且可以准确无误地完成重复性任务。
AI可以自学
系统应该自学，因为数据本身不断变化，并且必须不断更新从这些数据中获得的知识。我们可以使用AI来实现这一目的，因为启用AI的系统可以自学。
AI可以实时响应
借助神经网络的人工智能可以更深入地分析数据。由于这种能力，AI可以根据实时情况思考和响应情况。
AI实现准确性
在深度神经网络的帮助下，AI可以实现极高的准确性。AI帮助医学领域从患者的MRI中诊断癌症等疾病。
AI可以组织数据以最大限度地利用它
数据是使用自学习算法的系统的知识产权。我们需要AI以一种始终提供最佳结果的方式索引和组织数据。
了解情报
使用AI，可以构建智能系统。我们需要了解智力的概念，以便我们的大脑可以构建像自己这样的另一个智能系统。
人工智能的定义其实是一个非常广泛的领域。这些领域虽然目前不是非常集中，但是它们正在交叉发展中，很多的未知的领域处在研究之中，并且逐渐走向统一。人工智能的最终目标是希望变成一门真正的科学，形成一个完整的科学体系。
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ChatGPT：解锁人工智能的无限可能
在数字时代，人工智能的应用已经渗透到我们生活的方方面面，特别在人机交互方面，ChatGPT是人工智能研究公司OpenAI推出的一种基于对话的「人工智能聊天机器人模型」全名为ChatGPT（GenerativePretrainedTransformer）（为节省篇幅往后简称chatGPT）他的技术能力是可以让机器像人一样对话，具有无时差、反应快的优点。它的出现已经改变我们与计算机的互动模式，让我们更深入地探索人工智能的应用范围。那么就有人不理解GPT和人工智能到底有什么区别？
一、chatGPT和人工智能的定义
两张图分析具体的区别
图片来自网络
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简单来讲，人工智能是系统化，机械化，按照你的要求，或者厂家生成的条件实施与应用。像我们手机里用的语言助手，设定一些参数他去实施。它只知道做什么，可以做他就去做，做不了就是做不了，除非我们给他设定一个参数去调整他的逻辑。而chatGPT就要精细化了，它通过学习人类的语言与访问大量的数据库，例如维基百科、网页、新闻文章等，这些数据被用来自动构建任务和目标，也就是讲，它每时每刻都在访问与学习人类的语言和沟通方式，夸大来讲就是思维逻辑这方面技能一直在学习进化。你让他做，他做的不满意，你可以一直让它修改与学习。但缺点也可以说优点，没得感情，不知疲惫。无限制生成你想要的答案。
二、人工智能和ChatGPT的共同点
既然有不同点，那作为当今计算机科学领域的热门话题，它们之间也有许多共同点。以下是它们的共同点。
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简单来讲，一个是大量学习，升级，然后预测，制作，应用，实施。比较偏向于实体产业，可以接触到，例如最近出来的各种各样的智能语音助手，可以通过你的指令完成做饭，洗衣服，等各种指令。人工智能可以通过学习和反馈数据来调整和优化自己，从而适应不同的场景和任务。而另一个则是构成一个庞大的网络，大量的学习分析，提高自己的回答能力，不仅如此，他还有记忆能力，他可以联系上下文分析。而且最近openai又开发了很多插件，配合chatGPT可以更高级展示当前科技的力量，比如最近爆火的ai绘图、ai换脸等等都是相应的插件完成的。
三、多领域应用
人工智能和ChatGPT在自然语言处理、图像识别、智能推荐等领域有着广泛的应用。人工智能可以应用于金融、医疗、交通等领域，而ChatGPT可以应用于聊天机器人、智能客户服务、自动写作等领域。
交互方式
人工智能的交互方式主要包括语音交互、图像交互、手势交互等。ChatGPT主要通过文本交互与人互动。未来可能会接入一些插件，从而进行更深层的交互方式
ChatGPT具有优势和局限性
ChatGPT是一种基于神经网络的自然语言处理模型。它可以执行文本生成、文本分类、语言翻译和其他任务。
它是目前最先进的自然语言处理技术之一。与其他人工智能相比，ChatGPT具有以下优点和局限性：
优势：
具有较强的语境理解能力：
通过深入学习人类语言库，ChatGPT可以理解和处理文本中的语境信息，从而产生更加连贯合理的文本。还能根据使用者的口吻变化相应的语气。
可自我训练：
ChatGPT可自我训练，无需人工干预，从大量的文本数据中学习语言规律和模式。
可扩展性强：
ChatGPT可以通过不断增加训练数据和模型层数来提高性能，具有良好的可扩展性。
广泛应用：
ChatGPT可应用于文本生成、对话系统、语言翻译等多个领域，具有广阔的应用前景。我们现在几乎可以在任何能够想到的话题上得到各种各样的回复。这些机器人可以编写十四行诗、代码、哲学问题等等。
局限性：
对于长文本的理解能力有限：
ChatGPT在处理长文本时容易出现信息丢失、重复、逻辑不清等问题，需要优化。
处理高级任务（如情绪分析）的能力较弱：
ChatGPT在处理高级任务（如情绪分析）时存在一定的局限性，需要进一步优化。
该模型的计算成本较高：ChatGPT模型的复杂性较高，需要较大的计算资源，导致训练和推理时间的增加等。
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