什么是人工智能？简单介绍

人工智能 (AI) 是一个你可能在很多场合都听过的词，从科幻电影到科技新闻报道。它是现代计算领域的一个根本性概念。但它到底指什么，其真实含义又是什么呢？

简单来说，人工智能是指计算机科学的一个分支，致力于构建能够执行通常需要人类智能的任务的系统。这些任务包括学习、推理 (inference)、解决问题、感知、决策，以及对本课程很关键的理解和生成人类语言。

可以这样理解：人类从经验中学习，识别模式，做出判断，并进行交流。AI的目标是建造能够模拟这些能力的机器。

AI 的主要思想

1. 模拟智能： 主要目的是创建能表现出智能行为的非生物系统。这不一定意味着像电影里那样创造有意识的机器；通常，它指的是构建在特定任务上表现非常好的系统，而这些任务过去只能由人类完成。
2. 从数据中学习： 现代AI的很大一部分涉及机器学习 (machine learning)（ML）。ML算法不是为每种可能的情况编写明确的规则，而是允许计算机从数据中学习模式并做出预测。大型语言模型大量依赖这一原理，从海量文本数据中学习。
3. 解决问题： AI系统通常被设计用来解决特定问题，无论是规划路线、识别图像中的物体，还是翻译语言。
4. 交互： 许多AI系统被设计为与人类或环境进行交互。正是在这里，语言理解和生成变得必不可少，构成了自然语言处理（NLP）的基础，我们接下来将讨论NLP。

范围宽泛，应用具体

AI 是一个非常广泛的领域，包含许多子学科和技术。机器学习 (machine learning)就是其中一个子学科，自然语言处理是另一个方面，通常与ML有显著交集。大型语言模型则处于这些领域的交汇点。

AI、机器学习（ML）、自然语言处理（NLP）和大型语言模型（LLM）之间的关系。

认识到AI并非单一技术，而是一个概括性术语，这很重要。早期的AI更侧重于基于规则的系统（例如专家系统），而当代AI，特别是与大型语言模型相关的类型，则主要由应用于大型数据集的机器学习驱动。

将AI理解为模拟智能行为的这项整体工作，有助于理解为什么大型语言模型（它们专门处理语言使用的智能行为）被认为是该领域的一项重要进展。在下一节中，我们将把重点放在自然语言处理上，这是AI中涉及语言的具体方面。