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人工智能（AI）在日常语言中

在Everyday Studio，我们的使命是使人工智能的力量能够贴近实际，为小企业提供支持，让他们在这个变化万千的世界中蓬勃发展、出类拔萃。

当我提到人工智能（AI）时，我打赌大多数人想到的第一件事是ChatGPT...

虽然 ChatGPT 是一个惊人的工具，但它只是人工智能的众多表层应用之一。让我来解释一下。

人工智能（AI）的结构

你正在走在一个大城市里，抬头看着高耸的摩天大楼。它们是工程学的奇迹，但它们到底需要建造什么才能完成？

首先，您拥有坚实的基础，这是一切建立的基础，在人工智能中，这是数据层。这一层由大量信息组成，通常以文本，图像或音频的形式存在，AI使用这些信息进行学习。这些数据的质量和数量至关重要；就像强大的基础可以支撑更大、更复杂的建筑一样，丰富和多样化的数据可以使AI更有效地学习和处理更广泛的任务。

现在，请考虑摩天大楼的实际结构，那部分需要花费最多时间和精力来建造。在人工智能领域，这就是学习层。通过一种称为“机器学习”的过程，人工智能将收到的所有原始数据进行学习，并开始理解它。它遵循一组规则或公式，我们称之为“算法”，来识别数据中的模式或关系，就像遵循建筑设计图一样。随着建设的进行，必须做出决策。也许需要调整设计来考虑风荷载或特定窗户的视野。在人工智能世界中，在从数据中学习后，人工智能可以像建筑师调整设计一样进行预测或决策。

最后，你有摩天大楼的外部，这是一个美丽的建筑物，每个人都能看到。这是应用层，是人工智能中对我们有实际意义的部分。它是你最喜欢的应用程序上的流畅、用户友好的界面，是你在线购物时得到的智能推荐，或是像ChatGPT这样的聊天机器人所给出的惊人类似人类的回应。当你要求你的虚拟助手播放你最喜欢的歌曲或设置提醒时，你正在与应用层互动。实际上，人工智能更加复杂，背后还有更多的层次相互协作，但了解它们如何共同工作应该有助于你在模型和应用程序变得越来越成熟时更好地理解它。

美国下一个顶级（人工智能）模特

许多公司正在为谁能够生产出最好的学习层模型而展开竞争，这种模型可以用于应用程序的构建。您可以把这场战斗看作是在使用iOS或Android（或其他操作系统）之间做出选择。

OpenAI，创建了ChatGPT的实体，已经开发了一些重要的模型，正在塑造AI领域。其中之一是GPT-4，它是一种生成的预训练转换器。该模型本质上是一种自然语言处理专家，能够以惊人的准确性理解和生成类似于人类的文本。但是，OpenAI的创新并不止于文本。他们还将GPT和生成对抗网络（GAN）的多模型混合工程化，从而产生了DALL·E——一种可以从文本描述中生成特定图像的程序。就像拥有一位艺术家，他可以用语言将任何场景栩栩如生地展现出来。

与此同时，像谷歌这样的科技巨头并没有闲着。他们已经推出了自己在AI聊天界面竞技场里的竞争者，被称为BARD，它的动力来自于谷歌的Pathways Language Model 2（PaLM 2）。就像城市天际线中的每个摩天大楼都有其独特的建筑风格和工程一样，每个这样的AI模型都有其独特的运作方式。

我不会在这篇文章中深入讲述这些模型的技术细节，但重要的是要了解每个AI模型都是独特的，并且旨在在其特定功能中表现出色。就像操作系统发展成为提供多种选项以满足不同需求的方式一样，AI模型正在变得更加专业化、细致和强大，以满足我们技术先进的世界日益增长的需求。

近来，AI的话题非常热门，这主要归功于生成模型领域的极大进步。这些模型本质上像是数字艺术家——它们可以产生创意、甚至创新的内容。无论是一幅画、一段音乐还是一篇文章，这些模型都可以生成。机器模仿创造力——曾经被认为是人类独有的一种东西——这种能力真的是一个重大的飞跃，它引发了人们对AI可能性的一场热潮。

尽管有了这些重大进展，很有可能多年来您一直在接触各种形式的人工智能，而往往甚至没有意识到。

随着这些模型数量的增长，重要的是要注意每个模型具有其独特的能力和限制。就像锤子不是每项任务都有用，每个模型也不适用于每个应用程序。每个模型都是经过精心设计和完善，以执行特定的任务。例如，像ChatGPT这样的自然语言处理（NLP）模型可能非常擅长理解和生成文本，但它不适合分析图像或视频（尚未）——这是计算机视觉模型的工作。

随着我们踏入未来，其中一个主要挑战是如何在日益多元化的人工智能模型领域中导航。对于个人和企业来说，理解这些模型只是方程式的一部分。更大的挑战将是辨别哪个模型 - 从而选择哪些应用 - 能够为其特定需求和环境提供最大的价值。无论是通过聊天机器人改进客户服务，通过预测模型从数据中获得洞见，还是通过生成模型创建引人注目的视觉效果，目标是识别并利用最有效的人工智能解决方案，以满足独特需求并推动成功。