导论

科学技术被誉为第一生产力，新技术的不断涌现和发展为社会发展注入了巨大的活力。人工智能、大数据、云计算等技术的崛起，让我们的社会各个方面都发生了翻天覆地的变化。随着ChatGPT等大型语言模型的问世，人工智能领域再次成为了热门话题。本文的目的在于用通俗易懂的语言，向大家更详细地介绍人工智能。

人工智能基础知识

什么是人工智能

官方定义：

根据美国计算机协会（ACM）的定义：

"人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门研究，旨在设计和开发能够模拟、扩展和执行人类智能活动的理论和应用系统。"

通俗理解：

人工智能就是让机器像人类一样具有智能。这种智能使机器能够感知周围的环境，理解接收到的信息，学习和适应新知识，做出决策和解决问题。通过人工智能，计算机可以像人一样执行各种任务，例如理解语言、识别图像、推荐产品等，而不仅仅是执行预先编程好的指令。

人工智能的目标

人工智能的目标是使计算机系统表现出与人类相似的智能水平，甚至超越人类的智能能力。解放人类，提高生产力。

人工智能的重要分支

AI应用领域

人工智能发展史

人类与动物的显著区别在于人类具备制造和使用工具的能力。在漫长的历史长河中，我们持续不断地探索和发展先进的生产力。随着第一台计算机的发明，社会生产力得到巨大提升，人类开始畅想人工智能，基于不同时代知识、算力、数据、计算能力储备、衍生出具有相应的人工智能实现方案。虽离真正的人工智能还很遥远，从没停止过探索。从专家系统到机器学习，从机器学习发展到深度学习，再到如今的大语言模型，随着ChatGPT的出现，我们离真人工智能越来越近了。

诞生与初期探索（20世纪中叶前）

• 1943年： McCulloch 和 Pitts 提出人工神经元模型。
• 1950年代： Alan Turing 提出了图灵测试，标志着人工智能的起源。
• 1956年： 达特茅斯会议举行，正式宣告人工智能作为一门独立的学科。

早期发展（20世纪中叶至末期）专家系统时代

• 1960年代： John McCarthy 提出了“人工智能”这个术语，首次将其定义为一门学科。
• 1970年代： 人工智能的发展遇到了瓶颈，出现了所谓的“人工智能寒冬”。
• 1980年代： 专家系统等符号主义方法盛行，但在处理复杂问题上受限较大。

机器学习时代（20世纪末期至21世纪初）

• 1991年 - SVM的提出 ：Vladimir Vapnik和Corinna Cortes提出支持向量机（SVM），成为一种有效的分类方法。
• 1995年 - AdaBoost算法 ：Yoav Freund和Robert Schapire提出了AdaBoost算法，该算法被广泛应用于解决分类和回归问题。
• 1997年 - LSTM的提出 ：Sepp Hochreiter和Jürgen Schmidhuber提出了长短期记忆网络（LSTM），一种能够解决长序列依赖问题的循环神经网络结构。
• 2000年 - Boosting的理论解释 ：Yoav Freund和Robert Schapire提出了“Boosting”的理论解释，这对于后来的AdaBoost等算法的理解和应用有着重要影响。
• 2001年 - EM算法的应用 ：Xiaojin Zhu和Andrew Goldberg等人在文本处理中应用了期望最大化（EM）算法，开启了EM算法在自然语言处理中的应用之路。
• 2001年 - 基于贝叶斯方法的机器学习 ：David Heckerman等人提出了贝叶斯网络的概念，并将其应用于机器学习领域。
• 2002年 - 随机森林的提出 ：Leo Breiman提出了随机森林（Random Forest）算法，通过集成多个决策树来改善分类和回归任务的性能。
• 2003年 - K-means++算法 ：David Arthur和Sergei Vassilvitskii提出了K-means++算法，这是K-means聚类的一种改进方法，能够更好地初始化聚类中心，提高聚类效果。
• 2003年 - PageRank算法 ：谷歌创始人Larry Page和Sergey Brin提出了PageRank算法，用于评估网页在搜索引擎结果中的重要性，成为谷歌搜索引擎的核心算法之一。
• 2004年 - LDA主题模型 ：David Blei、Andrew Ng和Michael Jordan提出了Latent Dirichlet Allocation（LDA）主题模型，用于从文本数据中发现隐藏的主题结构，成为文本挖掘和信息检索领域的重要工具。
• 2005年 - 稀疏编码 ：Olshausen和Field等人提出了稀疏编码（Sparse Coding）方法，用于发现数据的高效表示方式，成为了神经科学和机器学习领域的重要研究方向。
• 2006年 - t-SNE算法 ：Laurens van der Maaten和Geoffrey Hinton提出了t-distributed stochastic neighbor embedding（t-SNE）算法，用于高维数据可视化，被广泛应用于聚类和降维任务

深度学习时代（21世纪初至今）

• 2006年：Hinton在《Science》杂志上发表了关于神经网络理念的重要文章，解决了BP神经网络算法中的梯度消失问题，并指出通过逐层初始化可以解决深度神经网络在训练上的难题。这一理论的提出重新点燃了对神经网络的研究热情，使得2006年被称为深度学习发展的元年
• 2011年：ReLu激活函数被提出，解决了Sigmoid函数的梯度消失问题，流行至今。
• 2012年：AlexNet网络改进，首次使用ReLu激活函数、Dropout技巧、最大池化等，在ImageNet图像分类大赛中取得突破。
• 2014年：VGGNet和GoogLeNet提出，VGGNet在图像定位比赛中获得第一名，GoogLeNet提出了inception模块。
• 2014年：GAN（生成对抗网络）问世。
• 2015年：谷歌发布TensorFlow开源深度学习框架
• 2015年：ResNet（残差网络）问世，解决了梯度消失和网络退化问题。
• 2016年：Facebook发布PyTorch开源深度学习框架
• 2016年：SqueezeNet和AlphaGo问世，SqueezeNet是轻量级卷积神经网络，AlphaGo击败围棋世界冠军李世石。
• 2017年：DenseNet和Transformer模型提出，Transformer在自然语言处理中取得巨大成功。
• 2018年：BERT发布，提升了多项NLP任务的性能。
• 2019年：开始进入大模型(Large Language Model，简称LLM)方案探索阶段

大模型发布时间轴

• 2022年11月12日：OpenAI发布文本对话产品ChatGPT,爆火科技圈
• 2023年2月：ChatGPT火爆出圈，开始进入大模型时代，这一年也被称为大语言模型元年
• 2023年2月：Google发布Bard对标ChatGPT，复旦大学发布“MOSS”
• 2023年3月：OpenAI开放ChatGPT API；Midjourney发布Midjourney V5; Meta开源LLaMA系列大模型；谷歌推出PaLM-E-562B；OpenAI发布GPT-4；百度发布文心一言；清华大学发布ChatGLM；斯坦福大学发布Alpaca；谷歌对话模型Bard开放测试；微软Bing接入OpenAI DALL-E模型；。
• 2023年4月：阿里发布“通义千问”大模型；昆仑万维发布“天工”。
• 2023年5月：科大讯飞发布“星火“大模型，360发布360智脑；谷歌发布PaLM二代模型；OpenAI推出ChatGPT手机APP；微软发布Windows Copilot。
• 2023年6月：百川智能发布Baichuan7B,北京智源发布全面开源的「悟道3.0」，百度「文心大模型」升级至3.5版本，
• 2023年7月：Meta发布支持商业应用的Llama 2模型系列，北大发布法律大模型ChatLaw，Wonder Studio发布
• 2023年8月：Meta AI推出OCR神器"Nougat"，能将PDF文档轻松转换为MultiMarkdown。
• 2023年9月：微软将Copilot嵌入Windows11操作系统;金山办公的WPS AI全系产品接入; OpenAI推出文生图AI工具DALL・E 3;Mistral AI发布Mistral 7B模型;腾讯发布混元大模型。
• 2023年10月：百度推出文心4.0，科大讯飞发布星火认知大模型3.0，智谱AI发布ChatGLM3，百川智能发布Baichuan2-192K，月之暗面发布KimiChat。
• 2023年11月：PIKA Labs发布文生视频产品PIKA1.0, Runway发布二代文生视频Runway Gen-2, OpenAI发布了ChatGPT和GPT-4 Turbo的重大更新，昆仑万维开源了天工Skywork-13B系列大语言模型；阿里开源了通义千问Qwen-72B；中国电信发布星辰语义。Google发布Gemini
• 2024年1月：Neuralink开始人体临床研究，Morph Studio能生成1080P短视频
• 2024年2月：OpenAI发布了文本视频生成模型Sora，暂未公测，谷歌推出Gemini 1.5, Stability AI发布Stable Diffusion 3.0

什么是机器学习

官方定义：

"机器学习是一种人工智能的分支领域，研究如何让计算机系统通过数据和经验改进性能。它利用统计学和计算机科学的技术，使计算机系统能够自动学习并改善性能，而无需明确地编程。"

通俗定义：

"机器学习是一种让计算机从数据中学习的方法，类似于人类通过经验不断改进自己的技能。通过给计算机提供大量的数据和相应的算法，它可以逐渐提高自己的表现，并在特定任务上取得更好的结果，而无需人为地进行指令编写。"

什么是深度学习

官方定义：

"深度学习是一种机器学习方法，它通过模拟人类大脑的神经网络结构，以多层次的方式对数据进行学习和抽象，从而实现对复杂模式和特征的自动识别和提取。"

通俗定义：

"深度学习是一种模拟人脑神经网络工作方式的机器学习技术。它通过构建多层次的神经网络结构，让计算机能够自动学习数据中的模式和特征，从而实现对各种任务的准确处理，如图像识别、语音识别、自然语言处理等。深度学习的核心思想是通过不断的反馈和调整，使网络逐渐优化，达到更高的性能水平。"

什么是大语言模型

官方定义：

大语言模型（Large Language Model，LLM）是一种基于Transformer的模型，其目标是理解和生成自然语言文本。这些模型通常使用深度学习技术，特别是神经网络，来处理和生成文本数据。大语言模型具有大量的参数和训练数据，使其能够对自然语言进行更准确、更智能的处理和生成。

通俗解释：

大语言模型也是一个神经网络算法模型，是属于处理文本对话的语言模型，区别于之前训练的模型是大语言模型参数量比较大，通常都在几十亿甚至几千亿的参数。随着ChatGPT的爆火以及出色的表现，证实这种"大力出奇迹"的方式是可行且有效的。

人工智能(AI)、机器学习(ML)、深度学习(DL)、大语言模型(LLM)关系

• 大语言模型(LLM)是目前深度学习(DL)中比较火爆的一种技术实现方案
• 深度学习(DL)是机器学习(ML)中一种比较好的技术实现方案
• 机器学习(ML)是人工智能(AI)的一种比较好的技术实现方案

关系

人工智能专有名词缩写

人工智能行业有很多专有名词的缩写。以下是一些常见的：

• AI - Artificial Intelligence（人工智能）
• AGI - Artificial General Intelligence（通用人工智能）
• AIGC - Artificial Intelligence Generative Content（人工智能生成内容）
• ML - Machine Learning（机器学习）
• DL - Deep Learning（深度学习）
• NLP - Natural Language Processing（自然语言处理）
• CV - Computer Vision（计算机视觉）
• RL - Reinforcement Learning（强化学习）
• GAN - Generative Adversarial Network（生成对抗网络）
• RNN - Recurrent Neural Network（循环神经网络）
• CNN - Convolutional Neural Network（卷积神经网络）
• BERT - Bidirectional Encoder Representations from Transformers（双向编码器表示转换器）
• LSTM - Long Short-Term Memory（长短期记忆网络）
• SVM - Support Vector Machine（支持向量机）
• KNN - K-Nearest Neighbors（K近邻算法）
• PCA - Principal Component Analysis（主成分分析）
• DNN - Deep Neural Network（深度神经网络）
• LDA - Latent Dirichlet Allocation（潜在狄利克雷分配）
• GPT - Generative Pre-trained Transformer（生成式预训练变换器）