AI網(wǎng)紅能年賺百萬，普通人的新機(jī)會(huì)來了？
來源｜運(yùn)營研究社作者 | 張知白編輯 | 楊佩汶設(shè)計(jì) | 晏談夢潔2023 年 ，數(shù)字人成為了當(dāng)紅的“流量話題”和“商業(yè)機(jī)會(huì)"。不管是 AI 孫燕姿走紅網(wǎng)絡(luò)，還是 AI 數(shù)字
05月17日消息，人工智能(AI)領(lǐng)域的迅猛發(fā)展帶來了大量術(shù)語，其中包括生成式AI、訓(xùn)練數(shù)據(jù)、算法偏差等專業(yè)術(shù)語。這些術(shù)語對于希望進(jìn)入這一領(lǐng)域的人來說至關(guān)重要。ITBEAR科技資訊將為您介紹一些人工智能的專業(yè)術(shù)語，幫助您在這個(gè)快速發(fā)展的領(lǐng)域中取得進(jìn)展。
生成式AI是一種人工智能技術(shù)，它可以創(chuàng)造文本、圖像、聲音和視頻等內(nèi)容。與傳統(tǒng)的人工智能應(yīng)用主要側(cè)重于對內(nèi)容進(jìn)行分類不同，生成式人工智能模型能夠創(chuàng)造內(nèi)容。例如，語音識(shí)別模型可以識(shí)別您的聲音，而生成語音模型則可以使用您的聲音創(chuàng)造有聲讀物。近期引起公眾關(guān)注的許多模型都屬于生成式AI，包括ChatGPT等聊天機(jī)器人，以及穩(wěn)定擴(kuò)散和midjourney等圖像生成器，還有esemble等語音克隆程序。
訓(xùn)練數(shù)據(jù)是用于幫助人工智能模型完成任務(wù)的文本、圖像、聲音等信息的集合。在語言模型中，訓(xùn)練數(shù)據(jù)集主要基于文本，例如書籍、社交媒體評論甚至代碼。然而，低質(zhì)量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)可能會(huì)引入偏見，導(dǎo)致模型做出不公平的決策，表現(xiàn)出種族主義或性別歧視。據(jù)ITBEAR科技資訊了解，算法偏差是由于訓(xùn)練數(shù)據(jù)質(zhì)量不佳和編程錯(cuò)誤導(dǎo)致的，使得模型做出有偏見的決策。這些模型可能會(huì)基于性別、能力或種族做出不恰當(dāng)?shù)募僭O(shè)，從而對決策產(chǎn)生嚴(yán)重危害。一些批評人士對人工智能過快發(fā)展提出了擔(dān)憂，指出算法偏見的潛在風(fēng)險(xiǎn)。
人工通用智能(AGI)是描述一種與人類具有相似甚至更強(qiáng)能力的程序。雖然全面的通用智能尚未實(shí)現(xiàn)，但模型正在變得越來越復(fù)雜。自主代理是一種擁有目標(biāo)并具備足夠工具來實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的人工智能模型。例如，自動(dòng)駕駛汽車就是一種自主代理，它通過感官輸入、GPS數(shù)據(jù)和駕駛算法獨(dú)立決定導(dǎo)航和到達(dá)目的地的方式。斯坦福大學(xué)的研究人員已經(jīng)證明，一組自主主體甚至可以發(fā)展出文化和傳統(tǒng)。
提示鏈?zhǔn)抢门cAI模型之前交互的信息來創(chuàng)建更準(zhǔn)確的響應(yīng)過程的技術(shù)，尤其在提示驅(qū)動(dòng)的語言建模中應(yīng)用廣泛。例如，當(dāng)您讓ChatGPT給您的朋友發(fā)短信時(shí)，您希望它能記住您和她之間的語氣、笑話和以前的對話內(nèi)容。這些技術(shù)有助于整合上下文信息。
大型語言模型(LLM)是一種人工智能應(yīng)用，通常是生成式的。這些模型的特點(diǎn)是規(guī)模龐大，例如最大的版本GPT-3包含1750億個(gè)參數(shù)，并在570GB的數(shù)據(jù)上進(jìn)行了訓(xùn)練。谷歌的PaLm模型更大，有5400億個(gè)參數(shù)。隨著硬件和軟件的不斷發(fā)展，預(yù)計(jì)這種規(guī)模還將繼續(xù)增加。然而，這些模型也可能存在問題，如編造學(xué)術(shù)引用、對您要求其分析的數(shù)據(jù)撒謊，或編造訓(xùn)練數(shù)據(jù)中不存在的事件事實(shí)。
幻覺是指人工智能程序出現(xiàn)意外和錯(cuò)誤的反應(yīng)，可能是由于尚未完全理解的原因產(chǎn)生的。例如，當(dāng)您詢問如何種植果樹時(shí)，語言模型可能會(huì)突然給出水果沙拉的食譜。目前尚不清楚為什么會(huì)發(fā)生這種情況，但可能與數(shù)據(jù)稀缺、信息缺失和錯(cuò)誤分類有關(guān)。
突發(fā)性行為是指人工智能可能表現(xiàn)出并非專門設(shè)計(jì)用于的技能。例如，解釋表情符號(hào)、理解諷刺和使用性別包容的語言都屬于突發(fā)性行為。
一致性是指努力確保人工智能系統(tǒng)與其人類操作員具有相同的價(jià)值觀和目標(biāo)。為了實(shí)現(xiàn)一致性，研究人員致力于訓(xùn)練和校準(zhǔn)模型，通常使用函數(shù)來獎(jiǎng)勵(lì)或懲罰模型。
多模態(tài)人工智能是一種能夠理解和處理多種類型信息(如文本、圖像、語音等)的人工智能形式。這種能力非常強(qiáng)大，因?yàn)樗沟萌斯ぶ悄茉诙鄠€(gè)維度上都能理解和表達(dá)自己，從而對任務(wù)有更廣泛和更細(xì)致的理解。例如，多模態(tài)人工智能可以將日語漫畫翻譯成英語。
提示工程是給予人工智能指令的行為，以使其具備實(shí)現(xiàn)您目標(biāo)所需的環(huán)境。提示工程與OpenAI的ChatGPT緊密相關(guān)，它描述了用戶輸入算法的任務(wù)，例如“給我五個(gè)流行的嬰兒名字”。
訓(xùn)練是指使用數(shù)據(jù)來精細(xì)調(diào)整人工智能的過程，使其更適合完成特定任務(wù)。您可以使用包含希望人工智能學(xué)習(xí)的內(nèi)容的數(shù)據(jù)來進(jìn)行訓(xùn)練，就像將莎士比亞的十四行詩輸入到一個(gè)詩歌機(jī)器人中一樣。您可以在稱為"epoch"的迭代中多次進(jìn)行訓(xùn)練，直到模型的性能達(dá)到一致可靠。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種近似人類思維結(jié)構(gòu)的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，它允許模型從抽象到具體進(jìn)行建模。
狹義人工智能是指一些具有單一思維功能的AI算法，它們被設(shè)計(jì)成只能完成特定任務(wù)。例如，如果一個(gè)狹義人工智能算法可以下棋，那么它就不能下國際象棋。
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