什么是AI（人工智能）
大家好，今天我们来聊聊“什么是人工智能”，这看似简单的问题其实背后有着深刻的逻辑与技术积累。今天的课程分为三个部分：
- 人工智能的定义和基础概念，
- 它是如何工作的.
- 它的发展历程及重要节点。
希望大家通过这些内容，能对AI有一个清晰的初步认识！
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什么是人工智能？
AI，全称 Artificial Intelligence，即人工智能。简单来说，它就是让机器像人类一样去思考和解决问题。那么，为什么我们要让机器“像人”呢？毕竟人类发明了各种效率工具，怎么感觉AI的目标又倒退回了模仿人类？
其实，AI 并不是要完全模仿人，而是要让机器在解决复杂问题时具备某种“人的智慧”。很多任务对人来说轻而易举，比如辨认照片中的面孔、理解手写数字，而对传统计算机而言却是极为困难的挑战。因此，AI的核心目标是让机器具备人类解决问题的能力，尤其是那些传统计算机无法完成的任务。
人工智能是如何工作的？
要理解AI如何工作，我们可以把它的学习过程比作教一个小朋友识别猫和狗。你可能会给小朋友看很多猫和狗的图片，然后教他区分。AI 的学习过程也是类似的，只不过它拥有更高效的数据处理能力。AI系统会经历以下几个主要阶段：
- 学习阶段：AI通过大量数据学习，如数百万张图像、海量文字或语音片段。它像小朋友一样从这些“例子”中找出模式。
- 处理和分析阶段：数据输入后，AI需要进行数据清洗和预处理，之后它会通过算法来分析信息。比如图像数据用图像识别算法处理，文字数据用自然语言处理算法分析。
- 模型训练：AI根据处理后的数据进行模型训练，并不断优化模型。这就像我们不断练习，争取下次做得更好。
- 决策和改进阶段：当AI完成了所有学习和处理后，它能在遇到新数据时做出判断，比如识别一张新图片中的猫或狗。如果出错，系统会收到纠正反馈，并在下一次判断中逐渐提高准确性。
经过这些步骤，AI从零开始，逐步掌握判断、分析的能力，最终实现特定任务的智能化处理。
AI的历史发展及关键节点
AI并不是近几年的新兴事物。早在1950年，“计算机之父”艾伦·图灵就提出了著名的图灵测试。图灵测试的核心思想是：如果一个人类无法分辨自己在与机器还是人类交流，那么这台机器就可以认为具有人类智能。尽管图灵测试只是一个概念，但它为后来AI的发展定下了基调。
接下来是AI发展的几个重要节点：
- 1956年：人工智能概念提出 在达特茅斯会议上，约翰·麦卡锡首次提出了“人工智能”一词，标志着AI作为独立研究领域的正式诞生。
- 1997年：深蓝战胜国际象棋冠军 IBM的深蓝战胜了世界国际象棋冠军卡斯帕罗夫，展示了AI在特定复杂任务中的潜力。
- 2006年：深度学习诞生多伦多大学的杰弗里·辛顿（获2024诺贝尔物理学奖）在science期刊上，发表了重要的论文《Reducing the dimensionality of data with neural networks（用神经网络降低数据维数）》，提出深度信念网络（Deep Belief Networks，DBNs）。 杰弗里·辛顿深度学习（Deeping Learning），正式诞生了。2006年被后人称为深度学习元年，杰弗里·辛顿也被外界称为当代人工智能的“教父”。
- 2016年：AlphaGo击败围棋冠军 谷歌的AlphaGo击败世界围棋冠军李世石，标志着AI在高复杂性策略游戏中的突破。这一事件让人们真正意识到，AI可以在高度智能化的任务中超越人类。
- 2022年：ChatGPT 3.5问世，AI进入“对话元年” 由OpenAI推出的ChatGPT 3.5让普通人真正体验到了与AI进行自然语言交流的可能。与传统的Siri等系统不同，ChatGPT让人们第一次感到，AI不仅仅是一个机械的回答者，而是一个能够理解上下文、整合信息的智能系统。
这几个重要的时间节点显示了AI从概念到实际应用，从理论研究到商业化应用的巨大进展。
AI的本质与未来
AI的本质在于让机器具备人类解决问题的能力。今天的AI尤其是大语言模型，已经能在大量任务中超越普通人，甚至在复杂度上和人类语言相当。
AI的目标并非单纯模仿人类，而是希望实现比人类更高效、更准确的任务处理能力。随着AI技术的成熟，尤其是自然语言处理和深度学习模型的突破，我们可以预见，AI将推动人类进入一个新型的智能社会。
