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人工智能科普

回答

以下是关于人工智能的科普内容:

一、人工智能简介

人工智能(Artificial Intelligence)是一门研究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的科学。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。现代计算机虽更先进,但仍遵循相同的受控计算理念。然而,像“根据照片判断一个人的年龄”这类任务,由于我们不清楚大脑完成此任务的具体步骤,所以无法编写明确程序让计算机完成,这类任务正是人工智能感兴趣的。

二、人工智能简史

早期的程序如[Eliza],基于简单语法规则,将输入句子重新表述为问题。现代助手如 Cortana、Siri 或谷歌助手等是混合系统,使用神经网络将语音转换成文本并识别意图,再采用推理或明确算法执行操作。未来有望出现完整基于神经网络的模型独立处理对话,如最近的 GPT 和 Turing-NLG 系列神经网络在这方面取得了巨大成功。

三、新手学习 AI 的方法

学习人工智能是既刺激又富有挑战的旅程。

  1. 了解 AI 基本概念:
    • 阅读「从这里启程」部分,熟悉术语和基础概念,了解其主要分支及联系。
    • 浏览入门文章,了解历史、应用和发展趋势。
  2. 开始 AI 学习之旅:
    • 在「入门:AI 学习路径」中,找到为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。
    • 通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)上的课程,按自己节奏学习并获取证书。
  3. 选择感兴趣的模块深入学习:
    • AI 领域广泛(比如图像、音乐、视频等),可根据兴趣选择特定模块深入学习。
内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

人工智能简介和历史

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。

问:新手如何学习 AI?

学习人工智能(AI)是一个既刺激又富有挑战的旅程,它将带领你进入一个充满创新和发现的世界。如果你想开始学习AI,这里有一份详细的学习路径指南,可以帮助你从基础概念到实际应用,逐步建立起你的AI知识体系。1.了解AI基本概念:首先,建议阅读「[从这里启程](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=blkjooAlLFNtvKJ2)」部分,熟悉AI的术语和基础概念。了解什么是人工智能,它的主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)以及它们之间的联系。浏览入门文章,这些文章通常会介绍AI的历史、当前的应用和未来的发展趋势。1.开始AI学习之旅:在「[入门:AI学习路径](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ZYtkwJQSJiLa5rkMF5scEN4Onhd?table=tblWqPFOvA24Jv6X&view=veweFm2l9w)」中,你将找到一系列为初学者设计的课程。这些课程将引导你了解生成式AI等基础知识,特别推荐李宏毅老师的课程。通过在线教育平台(如Coursera、edX、Udacity)上的课程,你可以按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。1.选择感兴趣的模块深入学习:AI领域广泛(比如图像、音乐、视频等),你可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。

人工智能简介和历史

早期的此类程序,如[Eliza](https://en.wikipedia.org/wiki/ELIZA),基于非常简单的语法规则,并将输入的句子重新表述为一个问题。Cortana、Siri或谷歌助手(Google Assistant)等现代助手都是混合系统,它们使用神经网络将语音转换成文本,并识别我们的意图,然后采用一些推理或明确的算法来执行所需的操作。未来,我们可以期待一个完整的基于神经网络的模型来独立处理对话。最近的GPT和Turing-NLG系列神经网络在这方面取得了巨大成功。

其他人在问
如果我需要撰写一个以“AI对音乐行业就业岗位的影响”为主题的约3000字的科普类文章,我应该优先关注WaytoAGI 知识库中的哪些内容?
很抱歉,目前“通往 AGI 之路”知识库中没有与“AI 对音乐行业就业岗位的影响”相关的直接内容。但您可以从以下几个方面入手来撰写这篇文章: 1. 了解 AI 在音乐创作、制作、表演等方面的应用现状和发展趋势。 2. 研究 AI 技术如何改变音乐的生产流程和效率。 3. 分析 AI 对音乐创作者、演奏者、制作人等不同岗位的具体影响,包括可能的岗位替代和新岗位的产生。 4. 探讨 AI 带来的音乐版权和知识产权问题,以及对相关法律和政策的影响。 5. 关注音乐消费者对 AI 参与音乐创作和表演的接受程度和需求变化。
2024-10-19
以图像识别,为小白科普相关知识和交叉领域,并为研究生提供参考选题
图像识别是指利用计算机技术对图像进行处理和分析,以识别和理解图像中的内容。 对于小白来说,图像识别是让计算机像人一样“看懂”图像。它基于深度学习、机器学习等技术,通过对大量图像数据的学习和训练,能够自动提取图像的特征,并进行分类、识别等操作。 图像识别的应用非常广泛,比如在安防领域,用于人脸识别、车牌识别等;在医疗领域,辅助疾病诊断、医学影像分析;在交通领域,实现交通标志识别、车辆检测等。 图像识别与多个领域存在交叉,如计算机视觉,它不仅关注图像的识别,还包括图像的生成、处理等;与人工智能的其他分支如自然语言处理也有结合,实现图文转换等功能;在工业领域,与自动化生产相结合,进行产品质量检测等。 对于研究生来说,以下是一些参考选题: 1. 基于小样本学习的图像识别算法研究。 2. 融合多模态信息的图像识别模型优化。 3. 针对特定场景(如复杂环境、低光照等)的图像识别改进。 4. 图像识别在医疗诊断中的精准度提升策略。 5. 结合深度学习和传统方法的图像识别性能比较。 6. 基于新型神经网络架构的图像识别应用。
2024-10-19
Aigc科普资料
以下是关于 AIGC 的科普资料: AIGC(人工智能生成内容)是一种利用人工智能技术生成各种类型内容的应用方式。它能够通过机器学习和深度学习算法,根据输入的数据和指令生成符合特定要求的内容,在内容创作、广告、媒体等领域有着广泛的应用。 AIGC 主要分为语言文本生成、图像生成和音视频生成。语言文本生成利用马尔科夫链、RNN、LSTMs 和 Transformer 等模型生成文本,如 GPT4 和 GeminiUltra。图像生成依赖于 GANs、VAEs 和 Stable Diffusion 等技术,应用于数据增强和艺术创作,代表项目有 Stable Diffusion 和 StyleGAN 2。音视频生成利用扩散模型、GANs 和 Video Diffusion 等,广泛应用于娱乐和语音生成,代表项目有 Sora 和 WaveNet。此外,AIGC 还可应用于音乐生成、游戏开发和医疗保健等领域,展现出广泛的应用前景。 目前,我国对 AIGC 的监管框架由《网络安全法》《数据安全法》及《个人信息保护法》构成,并与《互联网信息服务算法推荐管理规定》、《互联网信息服务深度合成管理规定》、《生成式人工智能服务管理暂行办法》、《科技伦理审查办法(试行)》等形成了共同监管的形势。 GenAI(即生成式 AI)是一种能够从已有数据中学习并生成新的数据或内容的 AI 应用,利用 GenAI 创建的内容即 AIGC。 相关概念包括: 人工智能:一种目标,让机器展现智慧,Artificial Intelligence,简称 AI。 生成式人工智能 GenAI:一种目标,让机器产生复杂有结构的内容,Generative AI 简称 GenAI。 机器学习:一种手段,让机器自动从资料中找到公式。 深度学习:一种更厉害的手段,类神经网络 非常大量参数的函数。 大语言模型:是一类具有大量参数的“深度学习”模型,Large Language Models,简称 LLMs。 ChatGPT:一个应用实例,形象比喻:通过投喂大量资料预训练后,ChatGPT 会通过聊天玩“文字接龙游戏”了。英文解释:Chat 聊天,G:Generative 生成,P:Pretrained 预训练,T:Transformer 类神经网络模型。 ChatGPT 是 AIGC 技术的一个应用实例,它代表了 AIGC 在文本生成领域的进展。AGI、GenAI、AIGC 几个概念存在一定的区别。
2024-09-25
科普性质的介绍下目前大模型的优秀应用案例和实施经验
以下为目前大模型的一些优秀应用案例和实施经验: 在问答行业: Baichuan 借鉴了 Meta 的 CoVe 技术,将复杂 Prompt 拆分为多个独立且可并行检索的搜索友好型查询,使大模型能够对每个子查询进行定向知识库搜索。 利用自研的 TSF(ThinkStep Further)技术来推断和挖掘用户输入背后更深层的问题,以更精准、全面地理解用户意图。 自研 BaichuanTextEmbedding 向量模型,对超过 1.5T tokens 的高质量中文数据进行预训练,并通过自研损失函数解决了对比学习方式依赖 batchsize 的问题。同时引入稀疏检索和 rerank 模型,形成向量检索与稀疏检索并行的混合检索方式,大幅提升了目标文档的召回率,达到 95%。 在医疗行业: 涵盖疾病的诊断与预测、药物研发以及个性化医疗等方向。 例如,麻省理工学院利用 AI 发现了新型广谱抗生素 Halicin。研究者先构建由两千个性能已知的分子组成的训练集,用它们训练 AI 学习分子特点,总结规律,再对美国 FDA 已通过的六万多个分子进行分析,最终成功识别出有效分子,且实验证明效果良好。 在模型架构方面: 包括 encoderonly、encoderdecoder 和 decoderonly 等类型。 如 BERT 是 encoderonly 模型的代表,google 的 T5 是 encoderdecoder 模型的代表,众多熟知的 AI 助手包括 ChatGPT 基本属于 decoderonly 架构。 大模型的特点在于预训练数据量大,往往来自互联网上的多种来源,且参数众多,如 Open 在 2020 年发布的 GPT3 就已达到 170B 的参数。
2024-09-13
AI儿童科普演讲大纲
很抱歉,目前知识库中没有关于 AI 儿童科普演讲大纲的相关内容。但我可以为您提供一个大致的框架以供参考: 一、引言 1. 用有趣的故事或现象引入 AI 的概念 2. 提问引发孩子们的兴趣 二、什么是 AI 1. 简单解释 AI 的定义 2. 举例说明 AI 在日常生活中的应用,如语音助手、智能家电等 三、AI 的工作原理 1. 以简单易懂的方式讲解数据输入、算法处理和结果输出 2. 用形象的比喻帮助孩子们理解 四、AI 的优点 1. 提高效率、准确性 2. 解决一些复杂的问题 3. 为人们的生活带来便利 五、AI 的挑战与担忧 1. 可能导致的就业变化 2. 数据隐私和安全问题 六、未来的 AI 1. 鼓励孩子们想象未来 AI 的发展 2. 激发他们对科技的兴趣和探索精神 七、总结 1. 回顾重点内容 2. 鼓励孩子们学习科学知识,为未来做好准备 您可以根据实际情况和孩子们的年龄特点对内容进行调整和丰富。
2024-09-09
如何利用AI做科普视频
以下是利用 AI 做科普视频的一些建议和资源: 入门学习: 您可以观看以下入门视频来获取相关知识: 《ChatGPT 诞生记:先捞钱,再谈理想》,作者/来源为林亦 LYi,该视频介绍了 ChatGPT 背后的 OpenAI 公司的理想、成果与争议。链接:,发布日期为 2023 年 2 月 10 日。 《【渐构】万字科普 GPT4 为何会颠覆现有工作流》,作者/来源为 YJango,此视频讲解了 GPT 的底层原理和未来影响,抛开技术细节,少用专业名词,从整体功能上讲解了 ChatGPT 的工作原理、制造过程、涌现的能力、未来的影响以及如何应对。链接:,发布日期为 2023 年 3 月 15 日。 《终于有人把 chatGPT 说清楚了——全网最深入浅出的 chatGPT 原理科普》,作者/来源为新石器公园,该视频深入浅出地讲解了 chatGPT 的基本原理和演化过程。 工具推荐: 制作视频的最佳动画工具:用于在视频中为人脸制作动画的。 最佳语音克隆: 需注意的问题:深度伪造是一个巨大的问题,这些系统需要合乎道德地使用。 此外,在不同的教学场景中,对于 AI 的使用态度和重点也有所不同。例如在健康课中,重点可能是帮助学生设计健康活动,对于使用生成式 AI 编写代码可能不太在意;在艺术课中可能不希望使用 AI 生成的图像,但在历史课中制作信息图表展示对宏观经济学原理的理解时可能会接受。
2024-09-05
人工智能和机器学习的区别
人工智能和机器学习的区别主要体现在以下几个方面: 1. 范畴:机器学习是人工智能的一个子领域。 2. 学习方式:机器学习通过输入数据训练模型,使计算机在没有明确编程的情况下学习。模型可以是监督的(使用标记的数据从过去的例子中学习并预测未来的值),也可以是无监督的(专注于发现原始数据中的模式)。 3. 复杂程度:深度学习是机器学习的一个子集,使用人工神经网络处理更复杂的模式,可使用标记和未标记的数据进行半监督学习。 4. 应用目的:人工智能是一个更广泛的目标,旨在让机器展现智慧;机器学习则是实现这一目标的一种手段,让机器自动从资料中找到公式。 5. 技术手段:生成式人工智能是人工智能的一个子集,试图学习数据和标签之间的关系以生成新内容;而机器学习主要通过训练模型来实现学习和预测。
2024-11-21
什么是人工智能?
人工智能(Artificial Intelligence)是一门令人兴奋的科学,旨在使计算机表现出智能行为,例如完成人类擅长的任务。 最初,查尔斯·巴贝奇发明计算机用于按明确程序运算。现代计算机虽更先进,但仍遵循受控计算理念。然而,有些任务如根据照片判断人的年龄,无法明确编程,因为我们不清楚大脑完成此任务的具体步骤,这类任务正是人工智能感兴趣的。 人工智能分为 ANI(artificial narrow intelligence 弱人工智能)和 AGI(artificial general intelligence)。ANI 只能做一件事,如智能音箱、网站搜索、自动驾驶等;AGI 则能做任何人类能做的事。 机械学习是让电脑在不被编程的情况下自己学习的研究领域,是学习输入输出的从 A 到 B 的映射。 数据科学是分析数据集以获取结论和提示,输出通常是幻灯片、结论、PPT 等。 神经网络/深度学习有输入层、输出层和中间层(隐藏层)。
2024-11-21
人工智能诈骗成功多个案例
以下是为您整合的相关内容: 拜登签署的 AI 行政命令要求最强大的 AI 系统开发者与美国政府分享安全测试结果等关键信息。依照《国防生产法》,开发对国家安全、经济安全、公共卫生和安全构成严重风险的基础模型的公司,在训练模型时必须通知联邦政府,并分享所有红队安全测试的结果。国家标准与技术研究所将制定严格的标准进行广泛的红队测试,国土安全部将把这些标准应用于关键基础设施部门并建立 AI 安全与保障委员会,能源部和国土安全部也将处理 AI 系统对关键基础设施以及化学、生物、放射性、核和网络安全风险的威胁。同时,商务部将制定内容认证和水印的指导,以明确标记 AI 生成的内容,联邦机构将使用这些工具让美国人容易知道从政府收到的通信是真实的,并为私营部门和世界各地的政府树立榜样。 关于 AI 带来的风险,包括:AI 生成和传播的虚假信息可能破坏获取可靠信息的途径以及对民主机构和进程的信任;AI 工具可能被用于自动化、加速和放大高度针对性的网络攻击,增加恶意行为者的威胁严重性。 大型语言模型等技术进步带来了变革性发展,在经济和社会领域有诸多应用,例如能自动化写代码、用于交通应用、支持基因医学等,但也存在隐私风险等问题。
2024-11-20
人工智能诈骗
以下是关于人工智能诈骗的相关信息: 拜登签署的 AI 行政命令中提到,要保护美国人免受人工智能带来的诈骗和欺骗,商务部将为内容认证和水印制定指导方针,以清晰标注人工智能生成的内容。联邦机构将使用这些工具,让美国人容易知晓从政府收到的通信是真实的,并为全球的私营部门和政府树立榜样。 欧洲议会和欧盟理事会规定,特定旨在与自然人互动或生成内容的人工智能系统,无论是否符合高风险条件,都可能带来假冒或欺骗的具体风险。在特定情况下,这些系统的使用应遵守具体的透明度义务,自然人应被告知正在与人工智能系统互动,除非从自然人角度看这一点显而易见。若系统通过处理生物数据能识别或推断自然人的情绪、意图或归类,也应通知自然人。对于因年龄或残疾属于弱势群体的个人,应考虑其特点,相关信息和通知应以无障碍格式提供给残疾人。
2024-11-20
人工智能诈骗
以下是关于人工智能诈骗的相关信息: 拜登签署的 AI 行政命令中提到,要保护美国人免受人工智能带来的诈骗和欺骗,商务部将制定内容认证和水印的指导方针,以清晰标注人工智能生成的内容。联邦机构将使用这些工具,让美国人容易知晓从政府收到的通信是真实的,并为全球的私营部门和政府树立榜样。 欧洲议会和欧盟理事会规定,特定旨在与自然人互动或生成内容的人工智能系统,无论是否符合高风险条件,都可能带来假冒或欺骗的具体风险。在特定情况下,这些系统的使用应遵守具体的透明度义务,自然人应被告知正在与人工智能系统互动,除非从自然人角度看这一点显而易见。若系统通过处理生物数据能识别或推断自然人的情绪、意图或归类,也应通知自然人。对于因年龄或残疾属于弱势群体的个人,应考虑其特点,相关信息和通知应以无障碍格式提供给残疾人。
2024-11-20
人工智能诈骗技术
以下是关于人工智能诈骗技术的相关内容: 欧洲议会和欧盟理事会规定,某些人工智能系统采用潜意识成分或其他操纵欺骗技术,以人们无法意识到的方式颠覆或损害人的自主、决策或自由选择,可能造成重大伤害,特别是对身体、心理健康或经济利益产生不利影响,此类系统应被禁止。例如脑机界面或虚拟现实可能促进这种情况发生。同时,若人工智能系统利用个人或特定群体的特殊状况实质性扭曲个人行为并造成重大危害也应被禁止。若扭曲行为由系统之外且不在提供者或部署者控制范围内的因素造成,则可能无法推定有扭曲行为的意图。 拜登签署的 AI 行政命令要求最强大的人工智能系统开发者与美国政府分享安全测试结果等关键信息。依照《国防生产法》,开发对国家安全、经济安全或公共卫生和安全构成严重风险的基础模型的公司,在训练模型时必须通知联邦政府,并分享所有红队安全测试的结果。商务部将为内容认证和水印制定指导方针,以明确标记人工智能生成的内容,联邦机构将使用这些工具让美国人容易知晓从政府收到的通信是真实的,并为私营部门和世界各国政府树立榜样。 关于人工智能相关危害的可争议性或补救途径的评估中,提到了一系列高水平风险,如人工智能生成和传播的虚假信息可能破坏获取可靠信息的途径以及对民主机构和进程的信任。人工智能工具可被用于自动化、加速和放大有针对性的网络攻击,增加恶意行为者的威胁严重性。
2024-11-20