AI常用词汇有哪些？你应该知道的20个AI人工智能专业词汇！
正如加密货币热潮带来了许多新行话，人工智能的兴起同样产生了许多我们耳闻但可能不太理解的专业术语。假如你想了解聊天机器人与大型语言模型（LLM）之间的区别，或者深度学习与机器学习的区别，那么你来对地方了。以下汇总了20个人工智能相关术语，并提供了详细的解释。
### 人工智能（AI）
人工智能即让计算机或机器具备模拟人类智能的能力。这个词涵盖面广泛，包含多种类型的机器智能。当前的讨论大多集中在能够创作艺术、生成内容或执行总结与转录任务的工具上。尽管是否将这些工具称为“智能”仍颇具争议，但“人工智能”这一术语已经被广泛接受。
### 算法
算法是一组指令，通过这些指令计算机程序能够得出相应的结果。常见的例子包括搜索引擎根据查询显示的一系列结果，或社交媒体应用根据用户兴趣推荐内容。有了算法，人工智能工具能够创建预测模型或根据输入生成内容或艺术作品。
### 偏见
在人工智能领域，偏见是指算法基于错误假设或数据不足而产生的不准确结果。例如，语音识别工具可能无法正确理解某些英语口音，因为训练数据主要集中在美国口音上。
### 对话式人工智能
对话式人工智能是利用自然语言处理（NLP）和机器学习技术，使计算机能够理解、处理和生成人类语言，从而进行流畅对话的系统。智能语音助手如苹果的Siri和亚马逊的Alexa就是典型的对话式人工智能应用。
### 数据挖掘
数据挖掘是从大量数据中提取模式或趋势的过程。一些人工智能工具利用数据挖掘来帮助了解消费者在商店或网站上的购买行为，或如何优化业务以应对高峰期需求。
### 深度学习
深度学习试图模拟人脑的学习方式，利用三层或更多的神经网络来处理海量数据，并通过实例进行学习。每一层处理输入数据的不同方面，最终汇总结果以得出结论。自动驾驶汽车利用深度学习，通过识别停车标志、车道标记和交通信号灯等实现自主驾驶。
### 大型语言模型（LLM）
大型语言模型（LLM）是一种基于深度学习算法的模型，经过海量数据集的训练，能够生成、翻译和处理文本。像OpenAI的GPT-4这样的LLM允许AI工具理解用户查询并生成相应文本。
### 生成式人工智能
生成式人工智能根据输入生成艺术、图像、文本或其他内容，通常由LLM支持。例如，某些生成式模型可以通过文字提示生成图像。
### 幻觉
在人工智能领域，幻觉是指AI将虚构内容当作事实来处理的现象。幻觉通常源于不准确或缺陷的数据集，导致AI输出一个它确信的答案。
### 图像识别
图像识别是指计算机程序识别图像中特定对象的能力，例如找到并命名图中的花朵或识别照片中的不同鸟类。
### 机器学习
机器学习是一种通过算法和数据使计算机自动改进性能的技术。它通过学习大量数据中的模式和规律，确保计算机在未明确编程的情况下做出决策或预测。例如，电子邮件的垃圾邮件过滤器就是一种机器学习应用。
### 自然语言处理
自然语言处理是指程序理解和处理人类语言输入的能力。当你问Siri“今天天气怎么样？”时，它能够理解你的问题并给出回答。
### 神经网络
人工智能中的神经网络模仿人脑神经元的结构，以从数据集中学习。它是实现机器学习和深度学习的基础，能够执行图像识别和文本生成等复杂任务。
### 光学字符识别（OCR）
光学字符识别（OCR）是一种从图像中提取文本的技术，支持OCR的程序可以识别手写或输入的文本，并进行复制和粘贴。
### 提示工程（Prompt engineering）
提示工程是设计和优化输入给人工智能模型的文本提示以获得所需输出的技术。它是一门编写提示的艺术，目的在于让聊天机器人给出最有用的回答。
### 从人类反馈中强化学习（RLHF）
RLHF是训练人工智能的一种过程，它利用人类反馈。当人工智能给出错误结果时，人类指正其答案，从而加速模型提供准确结果的能力。
### 语音识别
语音识别是指计算机理解人类语言的能力，广泛应用于对话式人工智能和语音转文本工具中。
### 代币（Token）
当向人工智能工具输入文本查询时，文本会被分解为代币（即文本中的字符序列），然后由人工智能程序进行处理。例如，使用GPT模型时，定价基于其处理的代币数量。
### 训练数据
训练数据是机器学习模型用以学习和改进的输入数据。就像学生通过练习掌握知识，机器学习模型通过分析这些数据识别模式，从而在新情况下进行预测或分类。
### 图灵测试
图灵测试是由英国数学家艾伦·图灵提出，旨在确定计算机是否具备与人类相同的智能。如果人类无法分辨计算机的回答是否为人类所作，计算机便通过了图灵测试。
### 见解
这些术语不仅帮助我们理解人工智能的基本构成和运作原理，也为我们更好地利用这一技术提供了基本框架。随着人工智能的发展，了解这些术语将助力我们更深入地掌握这一领域的知识，进而更有效地与这些技术互动。
