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Ai是什么

Answer

AI 是一门令人兴奋的科学,它是某种模仿人类思维可以理解自然语言并输出自然语言的东西,其生态位是一种似人而非人的存在。

对于没有理工科背景的人来说,把 AI 当成一个黑箱即可,只需要知道它能理解自然语言并输出自然语言。

最初,计算机是按照明确定义的程序(即算法)来对数字进行运算。但对于像“根据照片判断一个人的年龄”这类无法明确编程的任务,因为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,而这类任务正是 AI 所感兴趣的。

AI 已经渗透到各行各业,以下是一些主要应用场景:

  1. 医疗保健:包括医学影像分析、药物研发、个性化医疗、机器人辅助手术等。
  2. 金融服务:涵盖风控和反欺诈、信用评估、投资分析、客户服务等。
  3. 零售和电子商务:有产品推荐、搜索和个性化、动态定价、聊天机器人等。
  4. 制造业:包含预测性维护、质量控制、供应链管理、机器人自动化等。
  5. 交通运输:(此处未具体提及相关应用)
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

拘灵遣将 | 不会写 Prompt(提示词)的道士不是好律师——关于律师如何写好提示词用好 AI 这件事

AI是什么?作为一个不具备理工科背景的文科生,要搞清楚“AI”其实是一件很困难的事情(什么Agents、AIGC、LLM,什么符号主义、什么语义规则傻傻分不清楚),所以最好的处理方式是就把AI当成一个黑箱,我们只需要知道AI是某种模仿人类思维可以理解自然语言并输出自然语言的东西就可以。至于AI如何去理解,其实不重要。于是我们可以发现驱动AI工具和传统道教的驱神役鬼拘灵遣将有奇妙的相似之处,都是通过特定的文字、仪轨程式来引用已有资源,驱使某种可以一定方式/程度理解人类文字的异类达成自己预设的效果,且皆需要面对工具可能突破界限(发疯)的情况。当然,不熟悉道教的朋友可以把这东西理解成某种可以理解人类文字但不是人的魔法精灵/器灵之类的东西——总之,AI的生态位就是一种似人而非人的存在。AI技术再爆炸一万倍,AI的生态位也还是一种似人而非人的存在。由此,我们可以从人类各个文明的传说中,从那些古老哲人们的智慧里寻找到当下和AI、神、精灵、魔鬼这种似人非人存在相处的原则:1.当你想让祂实现愿望时,基于祂的“非人”一面,你需要尽可能的通过语言文字(足够清晰的指令)压缩祂的自由度——(1)你不仅要清晰的告诉祂需要干什么,还需要清晰的告诉祂边界在哪里。(2)你不仅要清晰的告诉祂目标是什么,还需要清晰的告诉祂实现路径方法是哪一条。(3)你不仅要清晰的告诉祂实现路径,最好还直接给到祂所需的正确的知识。

人工智能简介和历史

译者:Miranda,原文见https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/lessons/1-Intro/README.md[heading1][课前测试](https://red-field-0a6ddfd03.1.azurestaticap[content]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。✅想一想,如果人工智能得以实现,哪些任务可以被交给计算机完成?考虑金融、医学和艺术领域,这些领域如今是如何从人工智能中受益的?

问:请问 AI 有哪些应用场景?

人工智能(AI)已经渗透到各行各业,并以各种形式改变着我们的生活。以下是一些人工智能的主要应用场景:1.医疗保健:医学影像分析:AI可以用于分析医学图像,例如X射线、CT扫描和MRI,以辅助诊断疾病。药物研发:AI可以用于加速药物研发过程,例如识别潜在的药物候选物和设计新的治疗方法。个性化医疗:AI可以用于分析患者数据,为每个患者提供个性化的治疗方案。机器人辅助手术:AI可以用于控制手术机器人,提高手术的精度和安全性。2.金融服务:风控和反欺诈:AI可以用于识别和阻止欺诈行为,降低金融机构的风险。信用评估:AI可以用于评估借款人的信用风险,帮助金融机构做出更好的贷款决策。投资分析:AI可以用于分析市场数据,帮助投资者做出更明智的投资决策。客户服务:AI可以用于提供24/7的客户服务,并回答客户的常见问题。3.零售和电子商务:产品推荐:AI可以用于分析客户数据,向每个客户推荐他们可能感兴趣的产品。搜索和个性化:AI可以用于改善搜索结果并为每个客户提供个性化的购物体验。动态定价:AI可以用于根据市场需求动态调整产品价格。聊天机器人:AI可以用于提供聊天机器人服务,回答客户的问题并解决他们的问题。4.制造业:预测性维护:AI可以用于预测机器故障,帮助工厂避免停机。质量控制:AI可以用于检测产品缺陷,提高产品质量。供应链管理:AI可以用于优化供应链,提高效率和降低成本。机器人自动化:AI可以用于控制工业机器人,提高生产效率。5.交通运输:

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AI数字人
AI 数字人是运用数字技术创造出来的人,虽现阶段不能如科幻作品中的人型机器人般高度智能,但已在各类生活场景中常见,且随着 AI 技术发展正迎来应用爆发。目前业界尚无准确定义,一般可根据技术栈分为两类: 1. 真人驱动的数字人:重在通过动捕设备或视觉算法还原真人动作表情,主要用于影视行业及直播带货。表现质量与手动建模精细度及动捕设备精密程度直接相关,不过视觉算法进步使在无昂贵动捕设备时,也能通过摄像头捕捉人体骨骼和人脸关键点信息达到不错效果。 2. 算法驱动的数字人:强调自驱动,人为干预更少,技术实现更复杂。大致流程包含三个核心算法: ASR(语音识别):能将用户音频数据转化为文字,便于数字人理解和生成回应。开源代码如 openai 的 whisper(https://github.com/openai/whisper)、wenet(https://github.com/wenete2e/wenet)、speech_recognition(https://github.com/Uberi/speech_recognition)。 AI Agent(人工智能体):充当数字人大脑,可接入大语言模型,如 ChatGPT、Claude、ChatGLM、文星一言、千帆大模型、通义千问等。Agent 部分可用 LangChain 模块自定义(https://www.langchain.com/)。 TTS(文字转语音):将数字人依靠 LLM 生成的文字输出转换为语音。开源代码如微软的 edgetts(https://github.com/rany2/edgetts),只能使用预设人物声音且接口免费;VITS(https://github.com/jaywalnut310/vits)及其分支版本,可自己训练想要的人声;sovitssvc(https://github.com/svcdevelopteam/sovitssvc)专注于唱歌,如前段时间很火的 AI 孙燕姿。 除算法外,人物建模模型可通过手动建模(音频驱动)或 AIGC 方式生成人物动态效果(如 wav2lip 模型)实现一个最简单的数字人。但这种简单构建方式存在诸多问题,如如何生成指定人物声音、TTS 生成的音频如何精确驱动数字人口型及动作、数字人如何使用知识库做出某个领域的专业性回答等。
2025-01-13
AI合规审核,产品包装信息如何借助AI进行智能审核
利用 AI 进行产品包装信息的智能审核,可以参考以下类似的方法和步骤: 1. 数据收集与分析:利用 AI 工具收集和分析大量的产品包装信息数据,包括市场上已有的成功案例、相关法规要求等,以了解常见的模式和问题。 2. 关键词提取与匹配:通过 AI 提取产品包装中的关键信息,并与合规要求的关键词进行匹配,快速筛选出可能存在问题的部分。 3. 图像识别与内容审查:运用 AI 图像识别技术审查包装上的图片、图标等元素,确保其符合相关规定,同时对文字内容进行深度分析。 4. 法规库对接:将 AI 系统与最新的法规库进行对接,实时更新审核标准,保证审核的准确性和及时性。 5. 风险评估与预警:AI 可以根据分析结果评估包装信息的合规风险,并及时发出预警,提示修改。 6. 个性化审核模型:根据不同产品类型和行业特点,训练个性化的 AI 审核模型,提高审核的针对性和准确性。 7. 反馈与优化:根据审核结果和用户反馈,不断优化 AI 模型,提高审核的质量和效率。
2025-01-13
AI合规审核,产品保证信息如何借助AI进行只能审核
以下是关于借助 AI 进行产品保证信息合规审核的一些建议: 1. 建立用户的举报和响应机制:在网站建立相关投诉举报机制,如设置侵权举报按钮,简化举报流程,并建立快速响应团队,负责评估收到的侵权举报,并在必要时采取法律行动。 2. 对用户进行潜在风险提示,明确用户责任与义务:在用户协议中详细列出禁止侵权行为的条款,并明确违反协议的法律后果。通过用户教育活动,如在线研讨会、指南和常见问题解答,提高用户对版权的认识。 3. 企业应当深入钻研相关法律法规,深化版权合规流程: 定期组织知识产权法律培训,确保团队成员对相关法律法规有深刻理解,涵盖适用于 AI 生成内容的版权法、AI 创新的专利申请策略,以及对国际知识产权法律差异的理解等内容。 建立专门的法律合规团队,其职责不仅是监控,还需主动解释新法律变动对公司运营的影响,包括对新立法进行影响分析、从法律角度对产品开发提供建议,以及制定内部政策以指导公司对法律更新的响应。 制定严格的数据来源审核流程,确保所有用于训练 AI 的数据均获得明确的版权授权。对于 AI 生成的内容,应实行版权审核机制,以确保这些内容要么是原创的,要么已经得到授权使用。 4. 建立企业内容过滤与监控系统:开发或采用先进的内容识别技术,如图像识别和文本匹配,自动识别并过滤潜在的侵权内容。同时,建立内容监控小组,负责人工审核由用户生成的内容,确保过滤系统的准确性。通过结合使用技术和人工审核,提高识别侵权内容的能力,保护企业和用户免受侵权风险。
2025-01-13
如何成为AI训练师
成为 AI 训练师需要以下几个方面的努力: 1. 扎实的基础知识:就像医学生从化学和生物学基础课程开始一样,AI 训练师也需要掌握相关的基础知识,例如数学、统计学、计算机科学等。 2. 领域专业知识:针对特定的应用领域,如医疗保健,需要深入了解该领域的专业知识,包括原理、流程和实践经验。 3. 学习方式:通过正规的学校教育和实践学徒的方式,从该领域最出色的实践者那里学习,积累经验和直觉。 4. 模型训练方法:不应仅仅依靠大量的数据和生成模型,而是采用堆叠模型的方式进行训练,例如先训练生物学模型,再添加特定领域的数据点。 5. 持续学习和创新:鉴于 AI 的发展特性,要不断学习新的技术和方法,探索更有效的训练方式。 同时,利用 AI 进行教育和自学也是提升自身能力的途径,但要注意对关键数据进行核实,避免 AI 产生的幻觉导致错误。
2025-01-13
法律咨询ai、agent推荐
以下为为您推荐的法律咨询 AI 和 agent: 法信智能法律咨询:这是一个 AI 法律咨询助手,运用自然语言处理和知识图谱技术,能够解答法律问题并提供法律咨询。其市场规模达数亿美元。 Casetext:在法律领域表现出色,2023 年 4 月访问量约 479 万,2024 年 3 月增至 628 万,占比提升至 68%。它是法律赛道的领先产品,可能因提供高质量法律信息和工具而受用户青睐。
2025-01-13
AI律师,法律咨询类如何借助ai来搞定,推荐文章和工具
以下是关于法律咨询类如何借助 AI 来搞定的相关内容: 潘帅提出,使用 AI 进行数据分析时,应将各环节分开处理以优化性能和便于发现修正问题。针对复杂问题,律师可逐步深化细化提问方式。要给 AI 提供参考和学习内容,包括操作指南、行业最佳实践、案例研究等,并编写详细流程和知识。利用专业领域术语引导 AI 回答方向,如在处理合同纠纷时提示特定方面。使用 AI 回答后要进行交叉验证,结合自身专业知识筛选判断。还可指定 AI 模仿资深律师的风格,要求其提供多个例子和从多个角度思考,如给出多种诉讼策略并分析优劣。 陶力文律师认为不能期待设计一个完美的提示词让 AI 百分百给出完美答案,应把提示词当作相对完善的“谈话方案”,在对话中产生成果。对于尝试 AI 的朋友,建议多给 AI 几轮对话修正的余地,不要期望一次输入就得到想要的东西。 潘帅还提到了 PEMSSC 方法,包括个性化的风格、给参考或一定逻辑结构、从多个角度思考、总结概括、区分以及明确能力或角色,并分别举例说明了如何应用。
2025-01-13