自從今年ChatGPT爆火，原本就是風(fēng)口上的AI產(chǎn)品經(jīng)理更是吸引了大多數(shù)人的目光；越來越多的人想成為AI產(chǎn)品經(jīng)理，但連一些基本的知識點、名詞都沒搞懂。這篇文章，我們就來解決這個問題。

上周，參加了某老師的線上直播，他專門挑出了時下大家最關(guān)心的話題與疑問，統(tǒng)計下來80%是與AI相關(guān)的，80%里也有30%是關(guān)于如何轉(zhuǎn)行做AI，這大體能體現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)圈內(nèi)的一個狀態(tài)。

開始并沒有直接回答，而是先拋出了幾個AI領(lǐng)域的名詞，讓線上幾千名同學(xué)回答，結(jié)果回復(fù)的答案卻寥寥無幾。

從這里可以看到大部分人，包括我在內(nèi)都有一股對AI的熱情，而缺少對其深入的了解，這使得自己以為自己能力很強，實則外強中干。

那怎么解決呢？

要么逃避，要么擁抱。我想，能打開這篇文章的你肯定具備了終身學(xué)習(xí)的態(tài)度，那就讓我們開啟共學(xué)之路，夯實地基吧。

一、12個底層概念

人工智能（Artificial Intelligence, AI）：人工智能是計算機科學(xué)的一個分支，致力于開發(fā)智能機器或軟件，使其能夠模擬人類思維過程，如學(xué)習(xí)、推理、感知、理解語言等。

機器學(xué)習(xí)（Machine Learning, ML）：機器學(xué)習(xí)是AI的一個分支，它讓計算機通過數(shù)據(jù)自動學(xué)習(xí)和改進，而無需明確編程。也就是說，機器學(xué)習(xí)算法可以從經(jīng)驗中學(xué)習(xí)，并根據(jù)新數(shù)據(jù)進行調(diào)整。

深度學(xué)習(xí)（Deep Learning）：深度學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)的一個子領(lǐng)域，它模仿人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作方式來解決復(fù)雜問題。深度學(xué)習(xí)模型包含多層非線性處理單元，能夠處理高維度的數(shù)據(jù)，如圖像和語音。

自然語言處理（Natural Language Processing, NLP）：NLP是一個研究如何讓計算機理解和生成人類語言的AI領(lǐng)域。NLP技術(shù)的應(yīng)用包括文本分類、情感分析、機器翻譯等。

大模型（Large Language Models）：大模型是一種擁有大量參數(shù)的機器學(xué)習(xí)模型，通常用于處理復(fù)雜的自然語言任務(wù)。GPT-3和BERT等就是例子。這些模型在訓(xùn)練過程中會消耗大量的計算資源，但其強大的泛化能力使得它們能在許多不同的NLP任務(wù)上表現(xiàn)出色。

AIGC（AI Generated Content）： AIGC指使用AI技術(shù)生成內(nèi)容，包括文字、圖片、音頻、視頻等。隨著AI技術(shù)的進步，AIGC已經(jīng)能產(chǎn)生令人難以分辨真假的內(nèi)容。

Transformer： 是一種特殊的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，由 Google 在 2017 年提出，主要用于自然語言處理任務(wù)。它的主要特點是使用自注意力機制（Self-Attention）來處理輸入序列，這使得它能夠并行計算，并在長文本處理中保持上下文的相關(guān)性。

GPT(Generative Pre-training Transformer)：是一個由OpenAI開發(fā)的自然語言處理 (NLP)的GPT模型。它的主要目標(biāo)是理解和生成人類的自然語言。通過對大規(guī)模文本數(shù)據(jù)進行預(yù)訓(xùn)練，GPT模型能學(xué)習(xí)到語言的各種模式，如語法、句法、一詞多義等，以及一些基礎(chǔ)的通用知識。

AGI (Artificial General Intelligence)：指的是人工通用智能。它是一種理想化的、能夠執(zhí)行任何人類可以完成的智力任務(wù)的機器智能。某些理論認為 AGI 應(yīng)該具有某種程度的自我意識，并能夠識別自己的局限性，進而主動尋求改進。

ANI (Artificial Narrow Intelligence)：指的是人工狹義智能或弱人工智能。這是目前我們所熟知和普遍應(yīng)用的人工智能類型，包括語音識別、圖像識別、自然語言處理等技術(shù)。

生成式對抗網(wǎng)絡(luò)（Generative Adversarial Networks, GANs）：GANs是由兩個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成的系統(tǒng)：一個生成器（Generator）負責(zé)創(chuàng)建假數(shù)據(jù)，試圖騙過另一個判別器（Discriminator）。GANs在圖像生成、視頻合成等領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用。

強化學(xué)習(xí)（Reinforcement Learning, RL）：強化學(xué)習(xí)是一種讓智能體在與環(huán)境交互的過程中學(xué)習(xí)最優(yōu)行為的機器學(xué)習(xí)方法。智能體通過試錯法來學(xué)習(xí)，在行動后獲得獎勵或懲罰，從而逐漸優(yōu)化自己的策略。

二、5對容易混淆的名詞

1. ChatGPT和GPT有什么關(guān)系？

ChatGPT和GPT之間的關(guān)系是：ChatGPT是基于GPT技術(shù)開發(fā)的應(yīng)用。

具體來說，ChatGPT是GPT在對話生成任務(wù)上的應(yīng)用，它具有更高的自然度和交互性，可以用于聊天機器人、智能客服、問答系統(tǒng)等應(yīng)用場景。

GPT（Generative Pretrained Transformer）是一個由OpenAI開發(fā)的預(yù)訓(xùn)練語言模型系列。它使用Transformer架構(gòu)，并通過無監(jiān)督學(xué)習(xí)的方式，在大規(guī)模文本數(shù)據(jù)上進行訓(xùn)練，以學(xué)習(xí)語言的統(tǒng)計規(guī)律和語義表示。GPT的目標(biāo)是生成連貫、自然的文本，可以用于文本生成、機器翻譯、問答系統(tǒng)等多種自然語言處理任務(wù)。

因此，可以說ChatGPT是GPT技術(shù)的一種具體實現(xiàn)和應(yīng)用，它利用了GPT的技術(shù)來更好地理解和生成人類對話。

2. GPT和大模型有什么關(guān)系？

GPT與大模型的關(guān)系是：GPT是大模型家族中的一員，特別是在自然語言處理領(lǐng)域的一個重要代表。

前面我們談到GPT是一種大型語言模型，而“大模型”是一個泛指具有大量參數(shù)的機器學(xué)習(xí)模型的概念。因此，可以說GPT是大模型的一種。

“大模型”通常指的是那些擁有數(shù)以億計甚至數(shù)百億個參數(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。這些模型通過在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上進行訓(xùn)練，能夠?qū)W習(xí)到豐富的知識和模式，并表現(xiàn)出強大的泛化能力。

GPT正是這樣一個大模型，它是基于Transformer架構(gòu)的預(yù)訓(xùn)練語言模型。從GPT-1開始，OpenAI就一直在推動GPT系列模型的發(fā)展，每個新版本都在參數(shù)量和性能上有所提升。

3. Transformer和大模型有什么關(guān)系？

Transformer 和大模型之間的關(guān)系在于，Transformer 架構(gòu)是構(gòu)建大模型的基礎(chǔ)之一。許多大模型，如 GPT、BERT、Turing-NLG 等，都是基于 Transformer 框架設(shè)計的。

4. 機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)有什么關(guān)系？

深度學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)的一個分支或子領(lǐng)域。也就是說，所有深度學(xué)習(xí)方法都屬于機器學(xué)習(xí)的范疇。

深度學(xué)習(xí)是在傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)方法的基礎(chǔ)上發(fā)展起來的。它通過引入多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，并利用大量的數(shù)據(jù)和計算資源進行訓(xùn)練，實現(xiàn)了對復(fù)雜模式的學(xué)習(xí)和表達。

傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)方法包括監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)和強化學(xué)習(xí)等，應(yīng)用范圍廣泛，如回歸分析、聚類、分類、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘等。

深度學(xué)習(xí)特別適用于處理圖像識別、語音識別、自然語言處理等領(lǐng)域的任務(wù)，尤其是在這些領(lǐng)域的復(fù)雜問題上表現(xiàn)優(yōu)異。

5. 有監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)有什么關(guān)系？

有監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)中的兩種主要學(xué)習(xí)范式，沒有直接的關(guān)系，但在實際應(yīng)用中的互相配合使用。

有監(jiān)督學(xué)習(xí)的目標(biāo)是通過已知的輸入-輸出數(shù)據(jù)對來學(xué)習(xí)一個函數(shù)或模型，以便預(yù)測未知樣本的輸出，它需要標(biāo)記好的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，其中每個樣本都有對應(yīng)的正確輸出。

無監(jiān)督學(xué)習(xí)則是在沒有標(biāo)簽的情況下，直接從原始數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)結(jié)構(gòu)、模式或者聚類。只需未標(biāo)記的數(shù)據(jù)集，因此在很多情況下更容易獲取足夠的數(shù)據(jù)

三、3個AI領(lǐng)域的趨勢預(yù)判

第一，AI agent的未來應(yīng)用

隨著AI技術(shù)的不斷發(fā)展，AI agent（智能代理）將在各個領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。

在智能家居領(lǐng)域，AI agent可以通過學(xué)習(xí)用戶的生活習(xí)慣和偏好，自動調(diào)節(jié)家居設(shè)備的運行狀態(tài)，提供更加智能化的居住體驗；在醫(yī)療健康領(lǐng)域，AI agent可以根據(jù)患者的病歷和癥狀，提供個性化的診斷和治療建議，輔助醫(yī)生進行決策。

總之，AI agent將在各個行業(yè)中發(fā)揮越來越重要的作用，為用戶提供更加智能化的服務(wù)。

第二，一人企業(yè)的創(chuàng)業(yè)模式

一人企業(yè)是指由一個人獨立創(chuàng)辦和管理的企業(yè)，通過利用AI技術(shù)來提高工作效率和生產(chǎn)力。

在這種模式下，創(chuàng)業(yè)者可以利用AI工具和平臺來完成各種任務(wù)，如市場營銷、客戶服務(wù)、數(shù)據(jù)分析等。通過自動化和智能化的方式，一人企業(yè)可以節(jié)省人力成本，提高生產(chǎn)效率，并且更加靈活和敏捷地應(yīng)對市場變化。

此外，一人企業(yè)還可以通過互聯(lián)網(wǎng)和社交媒體等渠道來擴大業(yè)務(wù)范圍和客戶群體。因此，一人企業(yè)將成為未來創(chuàng)業(yè)的一種新趨勢。

第三，人形機器人的賦能與替代

人形機器人將在未來扮演越來越重要的角色。

場景一：它可以在危險和惡劣的環(huán)境中代替人類進行工作，如救援、探險等。通過搭載各種傳感器和智能算法，人形機器人可以感知環(huán)境并做出相應(yīng)的決策和行動。

場景二：它可以在服務(wù)業(yè)中提供更加個性化和高效的服務(wù)。例如，在酒店行業(yè)，人形機器人可以作為前臺接待員或客房服務(wù)員，為客人提供定制化的服務(wù)。

然而，隨著人形機器人的發(fā)展，也需要考慮其對就業(yè)市場的影響和倫理問題。因此，人形機器人的賦能與替代將是未來AI領(lǐng)域的一個重要議題。

四、最后的話

總之，這次是為了彌補大家的知識盲區(qū)，作為想要入局則者的我們，不應(yīng)僅表現(xiàn)出一股熱情的勁頭，而需要“一頭扎下去”，了解它最基本的概念，慢慢挖掘出一些混淆的知識點，然后究其本質(zhì)來進行逐步追問，以此類推，就會形成自己的個體認識，這才真正的“弄潮兒”。

希望帶給你一點啟發(fā)，加油。