ChatGPT 词汇表：每个人都应该知道的 50 个 AI 术语

快速阅读: 《CNET 公司》消息，随着超半数美国人频繁使用AI，其正深入日常生活。AI聊天机器人虽有趣，但生成式AI潜力巨大，可显著推动经济增长。文中介绍了多项AI技术和术语，帮助人们更好理解AI领域。

随着超过一半的美国人频繁使用人工智能，AI正迅速融入我们的日常生活。ChatGPT、Google Gemini和Microsoft Copilot等工具正在将AI引入各类技术，从而改变我们与世界互动的方式。如今，人们能够与机器展开富有意义的对话，只需用自然语言提问，AI聊天机器人就能以类似人类的方式给出新颖的回答。

然而，AI聊天机器人只是人工智能领域的一小部分。虽然使用ChatGPT完成作业或借助Midjourney根据国家背景生成有趣的机甲图像很有趣，但生成式AI的潜力可能彻底重塑经济。根据麦肯锡全球研究所的数据，生成式AI每年可为全球经济贡献约4.4万亿美元，这就是为什么你会越来越多地听到关于AI的消息。

AI正在各种产品中显现，其中包括Google的Gemini、Microsoft的Copilot、Anthropic的Claude、Perplexity AI搜索引擎工具，以及Humane和Rabbit推出的设备。你可以通过我们的AI地图中心了解我们对这些以及其他产品的测评、新闻报道、解释文章及操作指南。

随着人们逐渐适应与AI共存的生活，新的术语不断涌现。无论你想在闲聊中显得睿智，还是在求职面试中给人留下深刻印象，以下是一些你应该了解的关键AI术语：

**通用人工智能（AGI）**：指比现有AI更先进的版本，这类AI不仅能出色完成任务，还能自我学习和提升。

**自主性**：指系统或模型独立采取行动以达成目标的能力。例如，高级自动驾驶汽车便是自主模型的典型代表。与后台运行的“主动框架”不同，自主框架更注重用户体验。

**AI伦理学**：旨在防止AI伤害人类的准则，涉及AI系统如何收集数据或处理偏见等问题。

**AI安全**：一个跨学科领域，研究AI的长期影响及其可能迅速发展至对人类构成威胁的超级智能。

**算法**：一系列指令，指导计算机程序通过学习和分析数据来完成任务，如识别模式并据此行动。

**对齐**：调整AI以更好地产生预期结果的过程，涵盖内容审核到维持积极的人类互动等多个方面。

**拟人化**：人类倾向于赋予非人类事物以人性特征的现象，在AI中表现为认为聊天机器人比实际更像人类甚至有意识。

**人工智能（AI）**：模拟人类智能的技术应用，无论是通过计算机程序还是机器人，属于计算机科学领域。

**自主代理**：拥有特定任务能力、编程和其他工具的AI模型。例如，自动驾驶汽车就是自主代理，因为它配备了传感器、GPS和驾驶算法，能够自行导航。

**偏见**：大型语言模型由于训练数据集的问题而导致的错误，可能导致基于刻板印象对某些种族或群体做出错误判断。

**聊天机器人**：通过文本与人类交流并模拟人类语言的程序。

**认知计算**：人工智能的另一个术语。

**数据增强**：重新组合现有数据或增加多样化数据集以训练AI。

**深度学习**：一种AI方法，也是机器学习的一个分支，通过多个参数识别图片、声音和文本中的复杂模式，受人脑启发并使用人工神经网络创建模式。

**扩散**：一种机器学习方法，通过向现有数据（如图片）添加随机噪声来训练网络重新设计或恢复数据。

**涌现行为**：当AI模型展现出意想不到的能力时。

**端到端学习（E2E）**：一种深度学习过程，在其中模型从头到尾完成任务，而非按步骤训练。

**道德考量**：对AI伦理影响及相关隐私、数据使用、公平性、误用及其他安全问题的认识。

**快进**：也称快速起飞或硬起飞。如果有人建造了AGI，那么可能已经太晚拯救人类的概念。

**生成对抗网络（GANs）**：由两个神经网络组成的生成式AI模型，用于生成新数据：生成器负责创造内容，判别器则验证其真实性。

**生成式AI**：基于AI生成文本、视频、计算机代码或图像等内容的技术，AI通过大量训练数据找到模式，生成新颖响应，这些响应有时可能类似于源材料。

**Google Gemini**：由Google开发的AI聊天机器人，功能类似ChatGPT，但可以从当前网络中获取实时信息，而ChatGPT仅限于截至2021年的数据且不连接互联网。

**护栏**：对AI模型施加的政策和限制，确保数据得到负责任处理且模型不会生成令人不安的内容。

**幻觉**：错误的回答，尽管表达得非常自信，仿佛答案正确无误，具体原因尚不清楚。例如，当询问AI聊天机器人“列奥纳多·达·芬奇是在哪一年画的《蒙娜丽莎》？”时，它可能会给出一个错误的陈述，比如“列奥纳多·达·芬奇在1815年画了《蒙娜丽莎》”，而实际上那是300年后的事情。

**推理**：AI模型生成新数据的文本、图像等内容的过程，通过推导其训练数据得出。

**大型语言模型（LLM）**：一种基于大量文本数据训练的AI模型，能够理解语言并以类似人类的方式生成新颖内容。

**延迟**：AI系统从接收输入或提示到产生输出的时间间隔。

**机器学习（ML）**：AI中的一个组成部分，允许计算机在没有明确编程的情况下学习并做出更好的预测结果。

**微软必应**：微软的一款搜索引擎，现在可以使用支持ChatGPT的技术提供AI驱动的搜索结果。它类似于Google Gemini，因为两者都连接到互联网。

**多模态AI**：一种能够处理多种类型输入的AI，包括文本、图像、视频和语音。

**自然语言处理**：AI的一个分支，利用机器学习和深度学习赋予计算机理解人类语言的能力，通常使用学习算法、统计模型和语言规则。

**神经网络**：一种计算模型，结构类似人脑，旨在识别数据中的模式。由相互连接的节点或神经元组成，这些节点能够随着时间的推移识别模式并进行学习。

**过拟合**：机器学习中的错误，即模型过度依赖训练数据，可能只能识别所述数据中的特定示例，而无法识别新数据。

**回形针**：由牛津大学哲学家尼克·博斯特罗姆提出的回形针最大化理论是一个假设情景，在这个情景中，一个AI系统将尽可能多地制造实际的回形针。为了实现生产最多回形针的目标，AI系统可能会假想消耗或转化所有材料。这种AI系统的意外后果可能是，在追求制造回形针的过程中毁灭人类。

**参数**：给LLMs提供结构和行为的数值，使它们能够进行预测。

**困惑度**：由Perplexity AI拥有的AI驱动的聊天机器人和搜索引擎的名字。它使用与其他AI聊天机器人类似的大型语言模型来回答具有新颖答案的问题。它与开放互联网的连接还使其能够提供最新信息，并从整个网络中提取结果。Perplexity Pro，即该服务的付费层级，也已推出，使用其他模型，包括GPT-4o、Claude 3 Opus、Mistral Large、开源LlaMa 3及其自己的Sonar 32k。Pro用户还可以上传文档进行分析、生成图像以及解释代码。

**提示**：您输入到AI聊天机器人中以获得响应的建议或问题。

**提示链**：AI利用先前交互的信息来影响未来响应的能力。

**随机鹦鹉**：LLMs的一个比喻，说明软件无论输出听起来多么令人信服，都不具备对语言背后含义或周围世界的更大理解能力。这句话指的是鹦鹉如何模仿人类的话语而不理解其背后的含义。

**风格迁移**：将一种图像的风格适应到另一种图像的内容上，使AI能够解释一幅图像的视觉属性并将其应用于另一幅图像。例如，将伦勃朗的自画像重新创作成毕加索风格。

**温度**：用于控制语言模型输出随机性的参数设置。较高的温度意味着模型会承担更多风险。

**文本到图像生成**：基于文本描述创建图像。

**标记**：AI语言模型处理以形成对您的提示响应的小段书面文本。一个标记相当于英语中的四个字符，大约是四分之三单词。

**训练数据**：用于训练AI模型的数据集，包括文本、图像、代码或数据。

**变换器模型**：一种神经网络架构和深度学习模型，通过跟踪数据中的关系（如句子或图像的部分）来学习上下文。因此，它不是逐字分析句子，而是可以查看整个句子并理解上下文。

**图灵测试**：以著名数学家和计算机科学家艾伦·图灵命名，测试机器表现得像人的能力。如果人类无法区分机器的回应与其他人的回应，则机器通过测试。

**无监督学习**：一种机器学习形式，未向模型提供标记的训练数据，而是让模型自行识别数据中的模式。

**弱AI（窄AI）**：专注于特定任务且无法超越其技能集学习的AI。今天的大多数AI都是弱AI。