主要观点总结
本文主要介绍了AI的定义、AI与普通计算机的区别、AI的种类、机器学习、深度学习、卷积神经网络、循环神经网络、transformer、大模型、GPT的本质以及AI能做什么等相关知识。
关键观点总结
关键观点1: AI的定义
AI是Artificial Intelligence的缩写，即人工智能，是一门综合性科学，涉及计算机科学、数学、统计学、哲学、心理学等多学科的知识，旨在模拟、延伸和扩展人的智能行为。
关键观点2: AI与普通计算机的区别
AI仍然基于计算机的基本玩法，采用半导体芯片技术，但与传统计算机程序不同的是，AI可以通过自我学习和总结特征来适应不同的任务，具备更高的智能水平。
关键观点3: AI的种类
AI可以分为符号主义学派、联结主义学派、行为主义学派等。此外，根据智能水平和应用领域，AI还可以分为弱人工智能、强人工智能、超人工智能等。
关键观点4: 机器学习、深度学习
机器学习是AI的一个重要分支，通过构建可以从数据中学习的模型来进行预测或决策。深度学习是机器学习的一个分支，采用深度神经网络进行学习和计算。
关键观点5: 神经网络模型
卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）是知名的神经网络模型。CNN主要用于处理网格结构的数据，如图像和视频；RNN则用于处理序列数据，如语言和时间序列。
关键观点6: 大模型
大模型是具有庞大参数规模和复杂计算结构的机器学习模型，通常依赖大规模数据进行训练。大模型在AI领域具有重要地位，能够解决许多细分领域的任务。
关键观点7: GPT的本质
GPT是生成式预训练Transformer模型，通过大规模语料库进行预训练，学习语言的统计规律和潜在结构。GPT系列面向文本生成任务，能够生成连续的、有逻辑的文本内容。
关键观点8: AI能做什么
AI能够完成图像识别、语音识别、自然语言处理、具身智能等任务。在医疗、金融、制造业等领域，AI已经落地并发挥重要作用。
文章预览
█ 到底什么是AI？ AI，是artificial intelligence的缩写。 Artificial，很多同学认字认半边，会以为是艺术（art）的什么形容词。其实不然，artificial的意思就是“人工的、人造的”，和natural（天然的）是反义词。 Intelligence，这个不容易认错，是“智能”的意思。英特尔（Intel）公司的名字，就是基于这个词的前五个字母。 结合起来，AI，就是“人工的、人造的智能”，用人为的手段，创造智能。 关于AI的定义，行业里有很多种说法。比较学术化的一种，是这么说的： AI， 是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能行为的理论、方法、技术及应用系统的一门综合性科学。 这个定义很拗口，看得都头大。 其实， 对于AI，我们可以拆解来看。 首先，AI的本质属性，是一门 科学 ，是一个技术领域。 它涉及到了计算机科学、数学、统计学、哲学、心理学等多
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