人工智能是一门研究如何使计算机表现出智能行为，例如完成像从照片判断人的年龄这类无法明确编程的任务的科学。它是让电脑在不被编程的情况下能够自己学习的研究领域，像 Genie 模型通过机器学习能从大量视频中自己找出规律并理解内容。
人工智能（Artificial Intelligence）是一门令人兴奋的科学，它研究我们如何使计算机表现出智能行为，例如做一些人类所擅长的事情。最初，查尔斯·巴贝奇（Charles Babbage）发明了计算机，用于按照一套明确定义的程序（即算法）来对数字进行运算。现代计算机虽然比19世纪提出的原始计算机模型要先进得多，但仍然遵循着相同的受控计算理念。因此，如果我们知道实现某些目标所需的每一个步骤及其顺序，就有可能编写出程序，使计算机按照我们的想法去做这些事。✅ “根据照片判断一个人的年龄”是一件无法明确编程的任务，因为我们并不知道当我们在做这件事时，是如何经过某些清晰的步骤，从而在脑海中得到一个数字的。然而，对于有些任务，我们并不能知道明确的解法。例如从一个人的照片中来判断他/她的年龄。我们之所以能做这件事，是因为我们见过了很多不同年龄的人，但我们无法明确自己的大脑具体是通过哪些步骤来完成这项任务的，所以也无法编写明确的程序让计算机来完成。这种类型的任务正是人工智能（简称AI）感兴趣的。
那么，Genie模型是怎么被聪明的大人们创造出来的呢?我们一起来看看这个过程。首先，要创造出Genie模型，科学家们需要给它一个大脑，这个大脑就是我们常说的“人工智能”。你们知道人工智能吗?它就像是一个机器人的思考方式，能让机器人像人一样思考和学习。科学家们用了一种特别的方法，叫做“机器学习”，来教会这个大脑思考。机器学习就是让计算机观察很多很多的东⻄，然后从中找出规律，慢慢学会自己解决问题。你们上学的时候，老师会给你们很多问题，让你们练习，最后你们就会做得越来越好，对吗?Genie模型学习的方式也差不多，只不过它学习的东⻄是视频。科学家们给Genie模型看了很多网络上的视频，尽管这些视频没有特别的标签告诉Genie模型里面有什么，但Genie模型通过自己的学习，能够慢慢理解视频中发生的事情，并且记住了。Genie模型有一个非常大的数字网络，我们可以叫它“模型参数”。想象一下，就像是一个巨大的钢琴，每个琴键都代表一种知识。Genie模型有大约110亿个这样的琴键，所以它知道的东⻄非常非常多。
机械学习：学习输入输出，从A到B的映射。所以一般都有个运行的AI系统，即输入A必然会输出B的软件。更系统的定义是，让电脑在不被编程的情况下，就可以自己学习的研究领域。（1959，Arthur Samuel）数据科学：分析数据集，从数据中获取一些结论与提示。挖掘数据来获取见解，输出结果往往是slide desk，如结论，PPT，项目结果。神经网络/深度学习：有输入层，输出层，中间层（隐藏层）