AI是什么，怎么形成的？

在深入了解了AI的运作原理，并盘了众多当前市面上AI的落地产品之后，我们不妨重新回到最开始的问题。此次AI大模型究竟引发了怎样的变革？在思考这个问题之前，我想先分享下去年刚接触大模型时，困扰我的一个问题。即大模型与当下的智能语音技能的NLU存在什么差异？此前，我也曾涉足过一些语音产品的设计逻辑，知道语音技能链路其实就是把声音转为ASR，再对文本进行NLU理解，然后映射到对应的语音技能表中，最后让程序依据相应的语音技能指令完成逻辑。乍看起来，大模型能实现的，通过语音技能似乎也能达成，那我们引入大模型的意义在哪里呢？抱着这样的疑问，我尝试去理解了大模型的原理。当我在初步理解大模型的原理之后，我发现二者还是存在本质性的差别的。差别在于，后者的语音技能NLU仅是通过一系列规则、分词策略等训练而成的产物。而且NLU的运作逻辑规律都是可观测的，具有if-else式的逻辑性。而大模型，则是凭借海量的数据，在向量空间中学习知识的关联性从而形成的，其运作逻辑难以观测，已然脱离了if-else的层面。

在整体的人工智能领域中，监督学习用于标记事物，一直占据很大比例。现在生成式AI在近期快速崛起，但强化学习与无监督学习也是AI领域重要的一种工具。生成式AI由监督学习技术搭建。2010-2020年是大规模监督学习的十年，这为现代人工智能奠定了基础。生成文本会使用到大语言模型，生成的过程是，大语言模式使用监督学习不断预测下一个词语，比如，i like，它会不断预测like后的词语是什么，经过大量的数据，它可能后面带的是，beaty，或者，eating，而eating后又大概率预测会有food。这样不断地生成新的文本内容。（这需要千亿，甚至万亿级别的单词数据库）

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。