2023年是AI工具大爆发的一年，随着AI的快速发展，出现了很多AI相关的名词，今天带你详细了解那些热门的AI词。
思维导图：
https://gitmind.cn/app/docs/muksa9nd
AI
人工智能
Artificial Intelligence，即人工智能，1956年于Dartmouth学会上提出，一种旨在以类似人类反应的方式对刺激做出反应并从中学习的技术，其理解和判断水平通常只能在人类的专业技能中找到。AI因具备自主学习和认知能力，可进行自我调整和改进，从而应对更加复杂的任务。
AGI
通用人工智能
Artificial General Intelligence(AGI)，通用人工智能，是具备与人类同等智能、或超越人类的人工智能，能表现正常人类所具有的所有智能行为。又名强人工智能。
AIGC
生成式人工智能
全称”AI generated content””，又称为生成式AI，意为人类智能生成内容。例如AI文字续写，文字转像的AI图、AI主持人等，都属于AIGC的应用。
ANI
狭义人工智能
Artificial Narrow Intelligence(ANI)，狭义的人工智能，即专注一件事的AI，如下围棋的AlphaGo。又名弱人工智能。
ASI
人工超级智能
超越人类思维能力的人工智能
Accelerator
加速器
一类旨在加速人工智能应用的微处理器。
Agents
代理
无需人工干预即可独立主动执行某些任务的软件，通常使用计算器或网页浏览等一套工具。
ChatGPT
ChatGPT
ChatGPT是OpenAI开发的人工智能聊天机器人程序，于2022年11月推出。该程序使用基于GPT-3.5、GPT-4架构的大型语言模型并以强化学习训练。
Chatbot
聊天机器人
一种计算机程序，旨在通过文本或语音交互模拟人类对话。聊天机器人通常利用自然语言处理技术来理解用户输入并提供相关响应。
Deep Learning
深度学习
深度学习是机器学习的分支，是一种以人工神经网络为架构，对资料进行表征学习的算法。深度学习中的形容词“深度”是指在网络中使用多层。
GPU
图形处理单元
GPU(Graphics Processing Unit)，一种特殊类型的微处理器，主要用于快速渲染图像以输出到显示器。GPU在执行训练和运行神经网络所需的计算方面也非常高效。
LLM
大语言模型
large language model(LLM)大语言模型是由具有许多参数（通常为数十亿或更多权重）的神经网络组成的语言模型，使用自监督学习或半监督学习对大量未标记文本进行训练。
Machine Learning
机器学习
机器学习是人工智能的一个分支。人工智能的研究历史有着一条从以推理”为重点，到以知识”为重点，再到以学习”为重点的自然、请晰的脉络。显然，机器学习是实现人工智能的一个途径之一，即以机器学习为手段，解决人工智能中的部分问题。
NLP
自然语言处理
NLP是人工智能和语言学领域的分支学科。此领域探讨如何处理及运用自然语言；自然语言处理包括多方面和步骤，基本有认知、理解、生成等部分。
Parameters
参数
在机器学习中，参数是模型用于进行预测的内部变量。它们是在训练过程中从训练数据中学习的。例如，在神经网络中，权重和偏差是参数。
Token
标记/词元
在与ChatGPT的对话中，”token”是指一种文本输入的单位，它可以是一个单词、一个标点符号、一个字母或者是一个特殊的编码，具体取决于文本的处理方式。
在自然语言处理中，我们通常将文本拆分为一个个离散的tokn,以便于计算机理解和处理；在GPT模型中，tokn是模型接收的最小单位。模型在训练和生成文本时，将输入的文本序列划分为一系列的token,并通过对这些tokeni进行处理和分析来生成响应。总体来说，token是指文本处理和分析的最小单位。
Turing test
图灵测试
图灵测试是英国计算机科学家艾伦图灵于1950年提出的思想实验，目的是测试机器能否表现出与人一样的智力水准。测试时测试者透过计算机建盘输入文本并透过屏幕输出文本。
以上就是本次为大家介绍的一些AI热词了，下期再见~
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