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ai能做什么?

Answer

AI 能做的事情非常广泛,已经深入渗透到生活的各个层面,引发了一场生产力的革命。以下是一些具体方面:

  1. 医疗保健方面:
    • 医学影像分析,辅助诊断疾病。
    • 加速药物研发,识别潜在药物候选物和设计新治疗方法。
    • 为患者提供个性化治疗方案。
    • 控制手术机器人,提高手术精度和安全性。
  2. 金融服务方面:
    • 识别和阻止欺诈行为,降低风险。
    • 评估借款人信用风险,辅助贷款决策。
    • 分析市场数据,辅助投资决策。
    • 提供 24/7 客户服务,回答常见问题。
  3. 零售和电子商务方面:
    • 分析客户数据,推荐可能感兴趣的产品。
    • 改善搜索结果,提供个性化购物体验。
    • 动态调整产品价格。
    • 提供聊天机器人服务,解决客户问题。
  4. 制造业方面:
    • 预测机器故障,避免停机。
    • 检测产品缺陷,提高质量。
    • 优化供应链,提高效率和降低成本。
    • 控制工业机器人,提高生产效率。
  5. 交通运输方面:(此处未给出具体内容)

此外,AI 还在哲学和思想层面促使人类去思考智能、人类自身以及“我”的定义,帮助人类更透彻地领悟人生的意义。同时,像 ChatGPT 这样的 AI 产品在交流体验上已经非常接近与正常人类的交流,虽然对于其是否通过图灵测试在学术界仍存在争议,但确实让很多人感到震惊。

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References

一个希望有点意思的AI分享(一)

分享嘉宾:陈禄博士分享时间:2024年12月分享地点:杭州·时照启明堂这个介绍缘起于时照老师,他希望我给时照启明堂的同学们介绍下,AI是什么?AI能做什么?这个题目挺难。如今,AI已不再局限于单一的技术和应用范畴,而是融合了众多学科知识,并深入渗透到生活的各个层面,引发了一场生产力的革命。有观点认为,AI引领的是第四次工业革命的浪潮:继蒸汽机引发的机械化变革、电力驱动的电气化革新,以及电脑普及带来的信息化浪潮之后,AI正推动着智能化时代的到来。现在的情况有点儿像是在90时代初想讲明白电脑是什么,一个是它包含的内容和概念实在非常广阔,第二是它在迅速发展变化中,在90年代初其实极少有人能预见和想象到后续计算机和互联网的发展。举这个例子也是希望大家能够有个初步印象,咱们要讨论的,是一个“大家伙”。然而,这个话题同样充满了趣味与深远的意义。AI引发的变革正以惊人的速度影响着我们的生活和工作,其发展速度远超大多数人的预期,堪称当下最“酷”的现象之一。就像探索未知世界一样,深入了解并运用AI,能为我们带来无尽的乐趣与惊喜;此外,AI的发展在哲学和思想的层面促使人类去反观和思考,到底什么是智能,什么是人,什么是“我”,AI在帮助我们更透彻地领悟人生的意义。所以,虽然我觉得这个问题很难,甚至我未必有资格来介绍,但是我觉得它实在很有趣,所以希望和大家分享一些我所知的和我的想法。目标不是说一定能有用,大家能觉得有点意思就行。

一个希望有点意思的AI分享(一)

咱们会通过一些具体的例子,让大家对AI是什么有个印象;然后会尝试介绍一些AI的技术原理,希望你能体会到AI技术的美妙和深刻;接着我们会解释如何理解”AI能做什么“这个问题;再者我们会介绍一些具体的工具案例和资料;最后我们会简单聊一些AI的未来发展以及影响。首先来看AI是什么这个问题。我们从它的父亲说起。有一部电影叫做《模仿游戏》,它讲述的就是计算机科学和人工智能之父,图灵的故事。他在二战期间构建的机器,或者说计算机的原型,破译了德军的密码。他预见了计算机的发展,并开始考虑一个很深刻的问题:“如何判断一台机器具有智能?”在他的1950年的论文中,他提出了一种被称为“图灵测试”的方法。测试中,一位人类提问者通过文字通道向两个回应者(一个是计算机,另一个是人类)连续提问。在相当长的时间内,如果提问者无法可靠地区分哪个回应者是计算机,哪个是人类,那么可以认为这台计算机具备了智能。这是一个非常经典和深刻的方法,要实现这一点其实很困难。下面是2024年春OpenAI公司发布新一代ChatGPT聊天机器人(GPT4o)产品时的发布会视频,你可以选择从9分钟开始直接看用户和ChatGPT交流的现场展示部分。如果你之前对AI没有那么关注,相信你会感到震惊。这个体验已经非常接近和正常人类的交流。事实上如果考虑到知识丰富和情绪稳定,它应该比大多数人类更适合交流;p那么,请你想象一下,如果你是提问者,你觉得ChatGPT可以跨越图灵测试吗?虽然学术界依然存在着很多争议,但是确实有很多人认为目前的AI产品已经可以通过图灵测试。事实上,这可能比绝大多数人认为的到来得早得多。也有人说,我们需要新的标准来判定AI真正拥有智慧,比如,它是否拥有自主意识?那自主意识又是什么以及如何测定呢?这是人类面临的新问题。

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案例
以下是一些 AI 在不同领域的应用案例: 活动策划方面: 1. 活动主题及内容生成:根据活动目标、参与者背景等信息,AI 可以生成合适的活动主题和内容框架建议,例如通过对话生成模型提出活动主题和议程草案。 2. 邀请函和宣传文案生成:AI 可以基于活动信息生成吸引人的邀请函和宣传文案,增强宣传效果。例如微软在 Build 大会上,使用 AI 生成了 8000 多份个性化的邀请函。 3. 现场活动管理:利用计算机视觉、语音识别等,AI 可以辅助管理活动现场的人流、秩序等。例如基于人群密度的通道引导、实时翻译等。 4. 虚拟助手:AI 对话系统可以作为虚拟活动助手,为参与者提供信息查询、问题咨询等服务。例如,Replika 提供了智能的虚拟活动助手应用。 5. 活动反馈分析:AI 可以自动分析活动反馈(文字、语音等),总结关键观点和改进建议。例如飞书和钉钉的会议总结功能。 6. 活动营销优化:基于参与者行为数据,AI 可以优化营销策略,实现个性化营销。例如,针对目标受众的定向广告投放等。 其他领域: 1. 客户服务聊天机器人中的自然语言处理:具有适应性,能根据大量数据集训练对实时客户消息做出响应,并可能随着系统学习而增加个性化;具有自主性,基于客户文本输入生成类似人类的输出,回答查询、帮助客户查找产品和服务或发送有针对性的更新,操作时几乎不需要人工监督或干预。但可能存在无意包含不准确或误导信息等监管问题。 2. 医疗保健分诊系统的自动化:具有适应性,能根据医疗数据集、患者记录和实时健康数据分析预测患者病情;具有自主性,为医疗专业人员或直接为患者生成有关患者症状可能原因的信息,并推荐潜在的干预措施和治疗方法。 扣子案例: 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9.
2025-02-22
财务与ai
以下是关于财务与 AI 的相关内容: 生成式 AI 在金融服务业具有巨大潜力,能帮助金融服务团队改进内部流程,简化财务团队日常工作。具体表现为: 1. 更动态的预测和报告: 预测方面:帮助编写公式和查询实现分析自动化,发现模式,为预测建议输入并适应模型。 报告方面:自动创建文本、图表等内容,并根据不同示例调整报告。 会计和税务方面:综合、总结并提供可能答案。 采购和应付账款方面:自动生成和调整合同、订单、发票及提醒。 2. 但生成式 AI 输出有局限性,在需要判断或精确答案领域不能完全依赖,至少需人工审查。 在将生成式 AI 应用于金融服务时,新进入者和现有参与者面临两个主要挑战: 1. 使用金融数据训练 LLMs:新进入者可能先使用公开金融数据优化模型,再用自身收集数据;现有参与者虽可利用专有数据但往往过于保守,这给新进入者带来竞争优势。 2. 模型输出准确性:金融问题答案影响大,新的 AI 模型需尽可能准确,初期人类常作为最终验证环节。 金融服务公司若用历史金融数据微调大型语言模型,能迅速回答各类金融问题。金融服务行业准备利用生成式 AI 实现五个目标:个性化消费者体验、成本效益高的运营、更好的合规性、改进的风险管理、动态的预测和报告。在现有企业与初创公司的竞争中,现有企业因专有金融数据访问权限有初始优势,但受准确性和隐私高标准限制;新进入者初期用公开数据,后逐渐生成自身数据并以 AI 作为新产品分销突破口。
2025-02-22
如何学习AI?
以下是新手学习 AI 的方法: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括其主要分支(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,了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅: 在「」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,按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。 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,可根据自己的兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎实践后的分享。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品进行互动,如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解其工作原理和交互方式,获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发对 AI 潜力的认识。 对于中学生学习 AI,建议如下: 1. 从编程语言入手学习: 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识,为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台: 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,体验 AI 的应用场景。 探索一些面向中学生的 AI 教育平台,如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识: 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目: 参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动。 尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题,培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态: 关注 AI 领域的权威媒体和学者,了解 AI 技术的最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响,培养对 AI 的思考和判断能力。 记住,学习 AI 是一个长期的过程,需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错,每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移,您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系,并能够在这一领域取得成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法,设计自己的学习路径。
2025-02-22
我是一个文科生,并且是AI方面的小白,请问如何在这学习AI
对于文科背景且是 AI 小白的您,以下是学习 AI 的建议: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括人工智能的定义、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,了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅: 在「」中,您将找到一系列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,按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。 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,您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习之后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出您的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎您实践后的分享。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品进行互动,如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解它们的工作原理和交互方式。 此外,以下是一些关于 AI 技术原理和框架的通俗易懂的内容: 1. 视频一主要回答了什么是 AI 大模型,原理是什么。 生成式 AI 生成的内容,叫做 AIGC。 相关技术名词: AI 即人工智能。 机器学习包括监督学习、无监督学习、强化学习。监督学习是有标签的训练数据,算法学习输入和输出之间的映射关系,包括分类和回归。无监督学习是学习的数据没有标签,算法自主发现规律,经典任务包括聚类。强化学习是从反馈里学习,最大化奖励或最小化损失,类似训小狗。 深度学习是一种参照人脑有神经网络和神经元的方法。神经网络可以用于监督学习、无监督学习、强化学习。 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 即大语言模型。对于生成式 AI,其中生成图像的扩散模型就不是大语言模型;对于大语言模型,生成只是其中一个处理任务,比如谷歌的 BERT 模型,可用于语义理解(不擅长文本生成),如上下文理解、情感分析、文本分类。 技术里程碑:2017 年 6 月,谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》,首次提出了 Transformer 模型,它完全基于自注意力机制(SelfAttention)来处理序列数据,而不需要依赖于循环神经网络(RNN)或卷积神经网络(CNN)。
2025-02-22
我是一位德语老师,我想用ai帮我备课生成教案,可以用什么工具
以下为您推荐一款可用于生成教案的工具——COZE 应用: 1. 访问地址:https://www.coze.cn/s/iDsBwYLF/ 2. 首页说明:启动页面有相关说明。 3. 生成教案:进入设计教案页面,等待执行完成后即可看到教案,教案是以下三个功能的基础,所有功能都以教案为中心。 4. 趣味课堂:进入趣味课堂,可根据课文内容设计课堂问答卡和针对性的教学活动,采用寓教于乐的方式激发孩子学习兴趣,比如通过 5 个问题贯穿全文与故事主线,还有课堂互动游戏。 5. 课后作业:基于教学大纲和课本重点内容设计题目,包括生字词运用、阅读理解、写作。 6. 教案 PPT:PPT 内容基于前面生成的教学大纲,您需要手动进行少许内容修正。如果对大纲内容不满意,可以重新生成大纲和 PPT。首先复制大纲内容,打开 kimi,选择 PPT;然后复制教案,在对话框粘贴,KIMI 会帮您优化大纲。点击进去后,选择喜欢的模版生成。但友情提醒,下载需要充值。
2025-02-22
雪梅100天学AI
以下是关于雪梅 100 天学 AI 的相关内容: 作者介绍: 适合纯 AI 小白:若您还在观望 AI 不知如何入手,可参考此日记。日记已近 100 天,作者从一开始的到处看到走在学习 AI 的轨道上。 学习模式:输入→模仿→自发创造。若对费曼学习法没自信,可尝试此模式。 学习内容:日记中的学习内容可能不适用,因 AI 节奏快,可去 waytoAGI 社区找感兴趣的最新内容。 学习时间:半年多时间跨度中有 100 天学习 AI,并非每天依次进行,有空时学习。 学习状态:作者 2024 年学习状态好,不仅学 AI 还看了 33 本书。若觉得 100 天难做到,能学多少算多少。 费用:学习资源免费开源。 第十一阶段:寻找继续坚持下去的动力 作者从 24 年 5 月到 25 年 2 月学完 100 天,仍觉未找到明确深耕方向,学习中易遇瓶颈,需找正反馈,开源学习日记获加油,101 天后还需更好的正反馈方式。 2024 年 12 月 31 日历史更新(归档) 雪梅 100 天学 AI 日记,分为三个阶段,适合新人参考借鉴。 Meta 首席 AI 科学家 LeCun 访谈,指出当前 AI 局限,阐述不同技术路径。 少卿的《AI 帮你赢》,强调将 AI 视为方法,提供实用应用框架。
2025-02-22