“人工智能 （AI）”一词于 1956 年推出，尽管如此，在 ChatGPT 迅速普及之前，AI 的使用和讨论主要限于科学研究或虚构电影。如今，人工智能，尤其是生成式 AI 成为每个人的热门话题。

本文面向希望踏上 AI 之旅的任何人。目前，无论您的角色和工作概况如何，无论您是技术人员还是功能专家，还是担任任何其他角色，学习AI 的基础知识绝对是明智之举。

这是本系列的第一篇博客，我们将揭开 AI 及其各种类型的神秘面纱。

是否需要了解 AI、机器学习和深度学习才能学习生成式 AI？

您可能已经注意到，该系列的前 3 篇博客分别是关于人工智能 （AI）、机器学习 （ML） 和深度学习 （DL） 的。生成式 AI 是深度学习的一个子集，而深度学习又是机器学习的子集，而机器学习又是 AI 的一个子集，如下图所示：

要清楚地了解生成式 AI，我们需要对 AI、ML 和 DL 有基本的了解。

人工智能 （AI） — 从孩子的角度来看

让我们先对 AI 进行最简单的理解。想象一下，你失去了你的狗，你需要找到它。

以下是您找到您的狗所需的一些功能：

您应该能够识别您的狗。

如果您看到任何动物，您应该能够识别它是否是狗。如果是狗，您需要进一步确定它是否是您的狗。

您应该能够制定策略来找到您的狗。

您需要能够制定策略来找到您的狗。例如：

·首先在我们家搜索。

·如果你没有找到他，那就在你通常和你的狗一起去的游乐区搜索。

·如果你还没有找到他，就问问你的朋友。

 ·等等......

您应该能够根据情况采取行动。

例如，如果正在下雨，并且您知道您的狗不喜欢被淋湿，您会将搜索重点放在阴凉处。

现在，想象一下有人告诉你——“我可能在花园里见过你的狗”。

你（实际上是你的大脑）知道该怎么做。

·你知道花园在哪里以及如何去那里。

·你不会把猫或树与狗混淆。

·当你看到一只狗的那一刻，你会尝试确定它是否是你的狗。

你可以搜查你的狗，因为你拥有所有这些智能。

如果以某种方式，我们可以将所有这些智能提供给机器人，这样下次您丢失狗时，您的机器人就可以找到它。

想象一下机器人可以移动和捕捉视频。但这还不够。为了找到您的狗，我们需要让这个机器人像您一样思考和行动。

 例如：

• 我们使机器人能够识别您的房间。但是，即使您的床被移到另一面墙或更换了毯子，它也应该能够识别房间。它需要 INTELLIGENCE 来识别空间，即使有新的变化。

• 我们使机器人能够识别狗并区分您的特定狗。

• 我们使机器人能够理解人类的语言和指令。

• 我们使机器人能够根据新情况提出策略并采取行动。例如，如果下雨，请仅在阴凉处搜索。

总之，要找到您的狗，机器人需要类似人类的智能。

如果我们能做到这一点，下次你失去你的狗时，你的机器人朋友可能会使用它的人工智能找到它。

这就是人工智能 （AI） — 类似人类的智能，由人类在机器人（或机器或计算机）中创建。

要继续关于机器学习和生成式 AI 的讨论，您还可以阅读此博客 — 我如何向我 5 岁的孩子解释 AI、机器学习和生成式 AI

 什么是 AI？

人工智能是指机器/计算机模仿人类思考和决策的方式。

AI 使计算机能够像我们人类一样思考。

简而言之，AI 就是让我们让计算机能够思考。

AI 使计算机能够在没有持续人工指导的情况下理解、分析数据和做出决策。这些智能机器使用算法（分步说明）来处理信息并随着时间的推移提高其性能。

AI 应用示例

您可能在不知情的情况下使用了 AI！Siri 和 Alexa 等语音助手或您在网站上时有用的聊天机器人或 ChatGPT 和 Google 的 Bard 等生成式 AI 工具——它们都使用 AI 技术让您更轻松。

让我们来看看 AI 在我们日常生活中的一些常见用途：

 虚拟助手

Siri 或 Alexa 等虚拟助手使用 AI 来理解我们的问题和命令。他们可以回答问题、播放您最喜欢的音乐，甚至控制您的智能家居设备。

 社交媒体算法

有没有注意到 Netflix 如何推荐您可能喜欢的节目？或者 Facebook 的建议提要似乎确切地知道你想看到什么——这就是 AI 在起作用！

Netflix 使用 AI 来分析您的观看习惯以提供个性化推荐。同样，其他社交媒体平台使用 AI 来个性化您的体验，向您展示符合您兴趣的内容。

网上购物推荐

你有没有想过网上商店如何推荐你可能会买到的产品？

在线购物时，AI 算法会检查您的偏好、您过去的选择以及类似购物者的选择，以推荐专为您量身定制的商品。

预测文本和自动更正

当您的智能手机建议您要输入的下一个单词时，AI 会预测您接下来可能会说什么。

 医疗保健诊断

AI 可帮助医生更快、更准确地分析 X 射线和 MRI 等医学图像。这加快了诊断速度并提高了成功治疗的机会。

语言翻译服务

当我们计划出国旅行并使用语言翻译服务（例如 Google Translate）时，它会使用 AI 算法。这些 AI 驱动的语言翻译服务有助于弥合语言障碍，使世界不同地区的交流更加轻松。

银行业欺诈检测

如今，AI 密切关注银行交易。如果发现可疑情况，例如不寻常的购买，它可以提醒您甚至阻止交易以保护您的帐户。

这些示例表明，AI 并不局限于实验室或遥远的未来。它是我们日常生活中不可或缺的一部分，在幕后默默工作，让我们的生活更美好。

AI 与人类智能

一方面，人工智能使计算机能够通过数字和规则变得智能，以完美的准确性进行超快速的数学运算。另一方面，我们人类有大脑，我们也受到情感、创造力和适应各种情况的能力的驱动。我们的大脑一直在进化、适应和思考新事物。

这类似于将超快速计算器与充满活力、不断发展的杰作进行比较！

以下是 AI 和人类智能之间的一些主要区别：

 学习方式：

• 人工智能：从大量示例和数据中学习。它处理数字和模式，成为特定任务的专家。

• 人类：我们通过交谈、体验和思考来学习。我们的大脑吸收了各种各样的事情——从如何骑自行车到为什么日落时天空会变成粉红色。

 思考速度：

• 人工智能：快速，类似于超级英雄完成它熟悉的任务。向它展示一个经过训练的任务，然后砰，它很快就完成了。

• 人类：我们可能需要更多时间。但我们非常擅长弄清楚复杂的东西。我们擅长复杂的思维和创造力。

 记忆技能：

• 人工智能：记住事实和数据，但不记住记忆和感受。它是一个机器人，它会回忆编程的信息，而不是珍惜每一刻。

• 人类：我们记住事件、情感和许多细节。从第一次约会到我们最喜欢的歌曲的歌词。我们的记忆是好经历和坏经历的集合。

 感受情绪：

• 人工智能：没有感到快乐、悲伤或其他任何东西。它坚持规则和模式。

• 人类：我们是情绪的过山车——快乐、悲伤和其他一切。我们的感受塑造了我们是谁以及我们的反应。

 柔韧性系数：

• 人工智能：坚持所教的，在新情况下可能会遇到困难。它很聪明，但很僵化。

• 人类：我们在适应新事物方面非常出色。我们人类总是想办法走出任何情况并解决任何问题。

 创造很酷的东西：

• 人工智能：可以在其设定的限制内创建事物。它可以被视为具有特定画布和调色板的艺术家。

• 人类：我们是创造事物的大师——新想法、艺术、解决方案。我们的创造力无止境。

了解大局：

• 人工智能：知道学到了什么，但可能会错过棘手的情况，例如阅读字里行间、理解内部笑话或文化细微差别。

• 人类：我们了解一切 — 笑话、感受和文化。我们的大脑是一个完整的包，什么都有一点！

决策能力：

• 人工智能：根据其培训和编程做出决定。它遵循规则。

• 人类：我们融合了逻辑、情感和正确的决策。

 AI 的类型

人工智能根据两个主要分类进行划分——基于能力和基于 AI 的功能。

下图说明了这些类型的 AI：

AI 的类型 — 基于能力

根据能力，有 3 种类型的 AI——狭义 AI、通用 AI 和超级 AI。

 1. 狭义 AI

狭义 AI，也称为弱 AI，是指为特定任务或狭义任务集设计和训练的人工智能系统。

你见过电脑下棋吗？这就是 Narrow AI 在起作用。它在下棋方面非常出色，但在翻译或语音识别方面不会那么好。

另一个狭窄的 AI 虚拟助手（如 Siri 或 Alexa）的很好例子。Siri/Alexa 在语音识别方面表现出色，但其预定义的功能范围有限。

狭义 AI 的其他示例包括：

•  自动驾驶汽车

•  谷歌搜索

•  对话机器人

•  垃圾邮件过滤器

• Netflix 的推荐等。

Narrow AI 的 2 个要点：

• Narrow AI 专注于非常出色地执行单个任务。

• 但它不能超越其领域或限制。

迄今为止构建的几乎所有基于 AI 的系统都属于弱 AI 类别。

 2. 通用 AI

通用人工智能，也称为强人工智能或人工智能通用智能 （AGI），可以理解和学习人类可以执行的任何智力任务。

它指的是人工智能：

• 具备在广泛的任务中理解、学习和应用知识的能力

• 在相当于人类智力的水平上。

目前，不存在这样的系统可以归入通用 AI 并且可以像人类一样完美地执行任何任务。

创建强大的 AI 系统带来了重大的科学和技术挑战。

研究人员和开发人员不断在各个 AI 领域取得进步，但实现真正的通用 AI（反映人类智能的广泛能力）是一项复杂且持续的努力。

 3. 超级人工智能

超级 AI 代表了机器有可能超越人类智能、在任务中优于人类并表现出认知能力的系统中的一定程度的智能。

超级 AI 仍然是人工智能的一个假设概念。在现实中开发此类系统仍然是一项改变世界的任务。

我们只在电影中看到过超级 AI 系统/角色，例如 I、Robot、Terminator、The Matrix、Blade Runner 等。

例如，在电影《我，机器人》中，我们瞥见了超级 AI 发挥关键作用的未来世界。电影中的中央 AI 系统名为 VIKI，它超越了典型的 AI 功能。VIKI 的智能进化成一种超级 AI 形式，它超越了最初的编程，并开始以有争议的方式做出“保护”人类的决定。

狭义 AI、强 AI 和超级 AI 的快速比较

 狭义 AI （Weak AI）：

• 产品介绍：类似于专家，擅长一项特定任务。

• 例：Siri 或 Alexa — 擅长理解和响应语音命令，但除此之外就不多了。

• 类比：想象一下，一个拥有超能力的超级英雄致力于特定任务。例如，一个只擅长解决谜题的英雄。

 强 AI（通用 AI）：

• 产品介绍：类似于人类超级英雄，可以理解、学习和执行各种任务。

• 例：目前更多的是理论性的，还没有实际的例子。

• 类比：想象一下，一个拥有一系列超能力的超级英雄，能够在不同情况下适应并表现出色。

 超级 AI：

• 产品介绍：类似于终极超级英雄，超越人类的智力，几乎可以比人类做得更好。

• 例：仍然是理论上的，没有实际的例子。

• 类比：想象一下，一个超级英雄拥有所有超级英雄的综合能力，使他们无与伦比，能够轻松处理任何情况。

AI 的类型 — 基于功能

根据功能，有 4 种类型的 AI——反应式机器、有限记忆、心智理论和自我意识。

 1. 反应式机器

反应式机器是没有内存的 AI 系统。这些系统仅根据当前数据运行，仅考虑当前情况。他们可以执行一系列预定义的任务。

简而言之，反应式机器是：

·不存储记忆或过去经验以供未来行动的 AI 系统。

·它只关注当前场景，并根据可能的最佳行动做出反应。

反应式 AI 的一个例子是 IBM 的国际象棋 AI 程序 Deep Blue，它在 1990 年代后期击败了世界冠军加里·卡斯帕罗夫。Deep Blue 有能力在棋盘上识别自己和对手的棋子以进行预测，但它没有记忆力来利用过去的错误来为未来的决策提供信息。

 2. 内存有限

顾名思义，有限内存 AI 可以通过查看存储在临时记忆中的过去经验来做出明智和改进的决策。

这个 AI 不会永远记住所有内容，但它会利用其短期记忆从过去中学习并为未来做出更好的决策。

有限内存 AI 的一个很好的例子是自动驾驶汽车。自动驾驶汽车中的 AI 系统利用最近的过去数据来做出实时决策。例如，他们使用传感器来识别行人、陡峭的道路、交通信号灯等，从而提高他们做出更安全驾驶选择的能力。这种积极主动的方法有助于防止潜在的事故。

另一个例子是推荐系统。Netflix 或 Amazon 等平台使用 Limited Memory AI 根据用户过去的偏好和行为推荐电影、产品或内容。

 3. 心智理论

目前存在最初的两类 AI——反应式机器和有限内存。

接下来的 2 种 AI 类型 — Theory of Mind 和 Self-aware AI 然而，是未来可以开发的理论类型。截至目前，还没有这些类型的真实示例可用。

心智理论应该有能力理解人类的情感、人、信仰，并能够与人类进行社交互动。

 4. 自我意识 AI

这类似于超级人工智能——我们应该祈祷我们不要达到人工智能的状态，在这种状态中，机器有自己的意识并变得有自我意识。

自我意识的 AI 系统将非常智能，并且会有自己的意识、情感和自我意识。他们将比人类的头脑更聪明。

正如电影《我，机器人》中所展示的那样，一个名为 VIKI 的 AI 系统变得具有自我意识，并开始以有争议的方式做出“保护”人类的决定。

与心智理论类似，自我意识的 AI 在现实中也不存在。许多专家，例如 Elon Musk 和 Stephen Hawkings 一直在警告我们 AI 的演变。

史蒂芬·霍金 （Stephen Hawking） 表示：

“完全人工智能的发展可能意味着人类的终结......它将自行起飞，并以越来越快的速度重新设计自己。受缓慢生物进化限制的人类无法竞争，将被取代。

 总结

通过第一篇博客，我们迈出了了解 AI 的第一步。我们了解了什么是 AI 并探索了它的基本概念。我们根据不同的类别学习了 AI 的类型，也了解了 AI 与人类智能的不同之处。