这是“西欧欧”的第160篇原创文章
“数智化”是我今年聚焦的核心领域之一，为了提升后续文章的阅读体验，很有必要对相关知识点和口径做下对齐，以降低大家的理解成本。
今天单独开篇文章，对与AI有关的8个热门术语做下集中解读，也算是年前给大家准备的一份小礼。
1.人工智能
（Artificial Intelligence，简称AI）
定义：AI是一门新兴的技术科学，其目的是研究和开发能够模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统，简言之，AI就是通过计算机程序来模拟和实现人类智能的技术和方法，相关领域包括机器学习、深度学习、神经网络和自然语言处理等。
解读：AI的概念于1956年正式诞生，经过半个多世纪的发展，AI已经可以基于计算机理解和处理人类的语言、图像、声音等信息，从而实现简单的人机交互、智能推荐、自动驾驶、智能家居等应用。毋庸置疑，AI的发展对于提高生产效率、改善生活质量、推动科技进步等方面都具有重要意义，而这也让其成为当前最为重要的科技发展方向之一。
AI的终极目标是实现人工通用智能（Artificial General Intelligence，AGI），也就是机器能够执行各种人类智能任务的能力，实现类人智能水平，并且能像人类一样进行学习和思考，适应各种不同的环境和情况，具备全面的认知能力。
2.机器学习
（Machine Learning）
定义：机器学习是AI的核心组成部分，主要研究计算机如何模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，并重新组织已有的知识结构，从而不断提高自身的性能和准确性。简单来说，机器学习就是让计算机从数据中学习，以持续提高性能并实现智能化决策。
解读：机器学习是使计算机具有人类智能的根本途径，相较于传统的编程方式而言，机器学习能帮助计算机系统从大量的数据中自动学习知识和经验，并发现数据中的模式和规律，进而据此做出决策和预测。
如今AI在语音识别、图像识别、自然语言处理等领域所取得的显著进展，均与机器学习的算法和模型有着直接关系。机器学习是实现AI目标的重要手段之一，而AI的广泛应用也为机器学习提供了更多的数据和场景，推动着机器学习的不断创新和发展。
3.神经网络
（Neural Network）
定义：神经网络同样是AI的核心组成部分，是一种模拟人脑神经元连接和工作方式的计算模型，主要用于模式识别、数据分析、决策制定等任务。与人脑的构造类似，神经网络由多个神经元（或称为节点）组成，每个神经元都接收输入信号并产生输出信号，而神经网络则通过调整神经元之间的连接权重来学习并改进其性能。
解读：神经网络的设计灵感来自于人类大脑中的神经元网络，尽管其设计仍远不及人脑的复杂性，但它是AI领域中受到生物神经学启发的一种方法。神经网络的发展极大地推动了AI的进步，通过训练大量的数据，神经网络可以自动学习数据的特征和规律，进而实现各种智能任务。例如，在语音识别中，神经网络可以学习语音信号的特征，将声音转化为文字；在图像识别中，神经网络可以学习图像的特征，实现物体的分类和识别。
4.自然语言处理
（Natural Language Processing，简称NLP）
定义：NLP主要研究如何实现人与计算机之间使用自然语言进行有效沟通的各种理论和方法，包括自然语言理解（NLU，将自然语言文本转换为计算机可理解的格式）和自然语言生成（NLG，将计算机可理解的格式转换为自然语言文本）两大部分，具体应用则包括机器翻译、舆情监测、自动摘要、观点提取、文本分类、问题回答、文本语义对比、语音识别、中文OCR等方面。
解读：NLP的目标是使计算机能够理解和生成自然语言，从而与人类进行自然、流畅的交互。NLP在AI中扮演着重要的角色，是实现自然语言交互的关键技术之一，没有NLP的支持，智能助手就无法理解用户的输入，也无法以自然语言的形式回答用户。从这个角度来说，NLP才是连接AI与人类的真正纽带。
5.大语言模型
（Large Language Models，简称LLM）
定义：大模型指的是包含超大规模参数（通常在十亿个以上）和复杂程度的神经网络模型，通常包含“预训练”和“大模型”两层含义，二者结合产生了新的人工智能模式，即模型在大规模数据集上完成预训练后，仅需少量数据的微调甚至无需微调，就能直接支撑各类应用。
大语言模型（LLM）其实就是大模型在自然语言领域的应用，作为基于海量文本数据训练的深度学习模型，LLM不仅能够生成自然语言文本，还能够深入理解文本含义，处理各种自然语言任务，如文本摘要、问答、翻译等。LLM通常包含数十亿级别的参数，使得模型能够学习语言数据中的复杂模式，进而在各种自然语言处理任务上取得出色的表现。
解读：LLM融合了前文提到的机器学习、神经网络和NLP等技术，通过模拟人类神经元之间的信息传递和处理过程，构建出复杂的神经网络结构，并通过大规模的训练数据进行训练和优化。在训练过程中，LLM会学习到自然语言的语法规则、语义信息、上下文关系等，从而能够生成符合语言习惯的文本或回答自然语言的问题。
LLM是人工智能领域的热点之一，包括GPT、BERT、文心一言等在内的LLM已在自然语言处理、机器翻译、对话系统、文本生成等领域展现出了强大的能力和潜力。
6.生成式AI
（Generative AI）
定义：生成式AI是指一类人工智能系统，它们能够通过学习现有的数据并生成新的、原创的数据，从而实现类似人类创造力的功能。这些系统基于各种技术实现，如深度学习、生成对抗网络（GAN）等。通过训练大规模的数据集，学习抽象数据的本质规律，并利用模型生成新的数据。
解读：生成式AI的目标是使用软件创造完全原创的东西，尽管它是通过人工智能开发的，但在其结构上似乎完全是人类行为。这种技术不仅可以提高内容生成的效率和质量，还可以为增强现实程序开发提供重要工具。
生成式AI系统可以应用于多个领域，如音乐生成、图像生成、文本生成等。例如，它们可以根据用户输入的关键词或描述，生成相应的文章、图像或音频。此外，生成式AI还可以利用现有的任何人工输入从头开始创建艺术品、文本和可视化内容。
7.AIGC
（AI Generated Content）
定义：AIGC的字面意思是“由人工智能生成内容”，与传统的依赖人工的UGC和PGC方式不同，AIGC是一种全新的内容生产方式，是利用现有文本、音频文件或图像创建新内容的技术。AIGC技术的底层是机器学习算法，这些算法通常基于跨模态大模型打造，包括基于素材的部分生成和基于指令的完全自主生成及优化等。
解读：得益于真实数据的持续积累和计算成本的持续下降，AIGC可以帮助内容生产者生成数字化内容初稿（注意：只是初稿），包括AI绘画、平面设计、对话系统、搜索引擎、代码生成等。很显然，AIGC技术的引入，能大幅提升数字化内容的丰富度、生产效率和创造性，甚至有望掀起生产力的变革，而基于AIGC的商业应用和模式也充满了想象空间，成为全球范围内的风投重点关注领域。
8.提示/指令
（Prompt）
定义：Prompt指的是向AI模型发出的一种指令，用于引导AI模型按照人类的要求完成特定的任务，如生成文本、翻译、回答问题等。Prompt可以包含各种各样的信息，如文本、图像、音频等，这些信息可以作为AI模型的输入，帮助模型更好地理解用户的意图，并生成相应的输出。在NLP领域，Prompt通常是一段自然语言文本，用于引导模型生成符合特定要求的文本输出。
解读：Prompt对于发挥AI模型的性能和价值至关重要，一个优质的Prompt可以显著提升模型的准确性和效率，因为它可以为模型提供有关任务的重要上下文信息；相反，一个劣质的Prompt可能会导致模型产生误解或无法完成任务。所以在AI逐渐普及的未来，如何向AI模型提出优质的Prompt，以及对AI所产出的内容进行优化调整，将会成为大部分打工人的必备技能。
最后，这篇文章约50%的内容由“文心一言”生成初稿，科技真的可以让人更轻松），所以新的一年中，一起顺应大势拥抱AI，相信我们都能打开一个崭新的世界！
最后的最后，感谢大家过去一年的陪伴，祝大家龙年大吉，阖家幸福；龙腾四海，万事皆顺！
……一家之言，欢迎拍砖……
既然都看到这儿了
不妨点个“赞”或“在看”
抑或“转发”给朋友
手留余香
相关文章
聊聊银行『数字化运营』的五大趋势
2024年，我为何要聚焦『数智化运营』？
2023年度总结：『吐故』与『纳新』
作者简介
数字化营销与运营领域17年老兵、混迹于金融与互联网圈的斜杠中年、《数字银行》专栏作者、“数智化运营”布道者，操盘过数款千万级用户体量的互联网产品，专注银行数字化运营咨询、运营体系构建与策略规划落地。拙文皆为日常工作中所沉淀的方法/心得/案例/见解，望助同道中人少走弯路早有收获，善莫大焉！
