你应该知道的29个人工智能术语
探索人工智能（AI）感觉就像进入了一个由混淆的技术术语和荒谬的术语组成的迷宫。难怪即使是熟悉人工智能的人也会发现自己在困惑中挠头。本文创建了一个全面的人工智能词汇表，为您提供必要的知识。从人工智能本身到机器学习和数据挖掘，我们将用简单明了的语言解码所有重要的人工智能术语。
无论你是好奇的初学者还是人工智能爱好者，了解以下人工智能概念将使你对人工智能的有深
入的了解。
1.算法（Algorithm）
算法是机器为解决问题或完成任务而遵循的一组指令或规则。
2.人工智能（Artificial Intelligence）
人工智能是机器模仿人类智能并执行通常与智能体相关的任务的能力。
3.人工通用智能（Artificial General Intelligence）
AGI，又称强人工智能，是一种具有与人类相似的高级智能能力的人工智能。虽然人工通用智能曾经主要是一个理论概念和丰富的研究场所，但许多人工智能开发人员现在相信，人类将在未来十年的某个时候达到AGI。
4.反向传播（Backpropagation）
反向传播是神经网络用来提高精度和性能的一种算法。它的工作原理是计算输出中的误差，通过网络将其传播回来，并调整连接的权重和偏差以获得更好的结果。
5.偏差（Bias）
人工智能偏差是指一个模型比其他模型更频繁地做出某些预测的趋势。偏差可能是由于模型的训练数据或其固有假设造成的。
6.大数据（Big Data）
大数据是一个术语，用于描述太大或太复杂而无法使用传统方法处理的数据集。它涉及分析大量信息，以提取有价值的见解和模式，从而改进决策。
7.聊天机器人（Chatbot）
聊天机器人是一种可以通过文本或语音命令模拟与人类用户对话的程序。聊天机器人可以理解并生成类似人类的响应，使其成为客户服务应用程序的强大工具。
8.认知计算（Cognitive Computing）
认知计算是一个人工智能领域，专注于开发模仿人类认知能力的系统，如感知、学习、推理和解决问题。
9.计算学习理论（Computational Learning Theory）
人工智能的一个分支，研究机器学习的算法和数学模型。它专注于学习理解机器如何获取知识、做出预测和提高性能的理论基础。
10.计算机视觉（Computer Vision）
计算机视觉是指机器从数字图像和视频中提取视觉信息的能力。计算机视觉算法广泛应用于物体检测、人脸识别、医学成像和自动驾驶汽车等领域。
11.数据挖掘（Data Mining）
数据挖掘是从大型数据集中获取有价值知识的过程。它使用统计分析和机器学习技术来识别数据中的模式、关系和趋势，以改进决策。
12.数据科学（Data Science）
数据科学涉及使用科学方法、算法和系统从数据中提取见解。它比数据挖掘更全面，涵盖了广泛的活动，包括数据收集、数据可视化和解决复杂问题的预测建模。
13.深度学习（Deep Learning）
深度学习是人工智能的一个分支，它使用多层人工神经网络（神经网络中的互连节点）从大量数据中学习。它使机器能够执行复杂的任务，如自然语言处理、图像和语音识别。
14.生成型人工智能（Generative AI）
Generative AI描述了可以创建文本、音频、视频和模拟的人工智能系统和算法。这些人工智能系统从现有数据中学习模式和示例，并利用这些知识创造新的和原始的输出。
15.幻觉（Hallucination）
人工智能幻觉是指一个模型产生了事实上不正确、无关或荒谬的结果。这种情况的发生可能有几个原因，包括缺乏上下文、训练数据的限制或体系结构。
16.超参数（Hyperparameters）
超参数是定义算法或机器学习模型如何学习和行为的设置。超参数包括学习率、正则化强度和网络中隐藏层的数量。您可以根据需要修改这些参数来微调模型的性能。
17.大型语言模型（Large Language Model）
LLM是一种在大量数据上训练的机器学习模型，它使用监督学习在给定的上下文中产生下一个令牌，以对用户输入产生有意义的上下文响应。“大”一词表示语言模型使用了大量参数。例如，GPT模型使用数千亿个参数来执行广泛的NLP任务。
18.机器学习（Machine Learning）
机器学习是机器在没有明确编程的情况下进行学习和预测的一种方式。这就像给计算机提供数据，并通过识别数据中的模式使其能够做出决策或预测。
19.神经网络（Neural Network）
神经网络是一种受人脑启发的计算模型。它由相互连接的节点或神经元组成，按层组织。每个神经元接收来自网络中其他神经元的输入，使其能够学习模式并做出决策。神经网络是机器学习模型中的一个关键组成部分，使其能够在一系列任务中脱颖而出。
20.自然语言生成（Natural Language Generation）
自然语言生成涉及从结构化数据中创建人类可读的文本。NLG在内容创建、聊天机器人和语音助手方面都有应用。
21.自然语言处理（Natural Language Processing）
自然语言处理是机器解释、理解和响应人类可读文本或语音的能力。它被用于各种应用程序，包括情感分析、文本分类和问答。
22.开放人工智能（OpenAI）
OpenAI是一个人工智能研究实验室，成立于2015年，总部位于美国旧金山。该公司开发和部署的人工智能工具看起来与人类一样智能。OpenAI最知名的产品ChatGPT于2022年11月发布，因其能够提供广泛主题的答案而被誉为最先进的聊天机器人。
23.模式识别（Pattern Recognition）
模式识别是人工智能系统识别和解释数据中模式的能力。模式识别算法在人脸识别、欺诈检测和语音识别中有着广泛的应用。
24.递归神经网络（Recurrent Neural Network）
一种可以使用反馈连接处理顺序数据的神经网络。正则化网络RNN可以保留以前输入的记忆，适用于NLP和机器翻译等任务。
25.强化学习（Reinforcement Learning）
强化学习是一种机器学习技术，人工智能主体通过试错的互动来学习做出决策。代理根据其行为从算法中获得奖励或惩罚，引导其随着时间的推移提高性能。

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