AI领域的几个概念:机器学习、深度学习和大模型“随着AI时代的到来，越来越多的概念值得我们关注。在本文中，作者介绍了人工智能、机器学习、深度学习和大模型的概念和关系。我们来看看，也许屏幕前的你会感兴趣。
以上简单描述了传统产品经理向AI产品经理进化的机遇和挑战。今天，我们将继续了解人工智能的概念和分类，并介绍AI领域两个非常重要的概念:机器学习和深度学习。最后说一下最近爆的大模型，看看这个明星选手在AI的大网中处于什么位置。
一、什么是人工智能
人工智能(AI)是指利用机器来完成目前人类智能必须完成的所有任务。它本质上是基于学习能力和推理能力的不断进步，来模仿人类思维、认知、决策和行动的过程。
AI的核心目标是通过机器学习和深度学习等技术，使计算机能够从数据中学习，并独立进行推理和决策。
从产品经理的角度来说，传统的功能实现需要产品经理预设业务场景，规划功能的逻辑细节，然后交给技术人员进行编码实现。如果最终函数与预期效果一致，那就是一次非常成功的迭代。
看似没什么问题，但当我们跳出来往下看，发现整个屏幕都是以“如果…那么…”的形式硬编码了需求。虽然给了用户“所见即所得”的确定性，但很多场景都是“平淡”的，不“智能”的。很多人类一眼就能得到答案，却很难达到预期的效果。
在AI技术的帮助下，我们可以将那些“枯燥”的功能交给聪明的“人”，他们不仅可以完成自己的工作，还可以继续学习和成长，独自进行逻辑推理，做出更好的决策。
整个系统瞬间就活跃起来。虽然“不确定性”更多，但也突破了天花板，有无限可能。
根据AI的能力和智能，人工智能可以分为三个层次:ANI、AGI和ASI。
ANI(弱人工智能)主要是被编程来执行单一的任务，它通常只能针对特定的领域或任务表现出类似于人类智能的能力。比如手机地图导航、网购商品推荐就是ANI的典型应用。AGI(General Artificial Intelligence)是一种无需特定编码知识和应用领域就能处理许多甚至泛化问题的人工智能技术。它具有推理、计划、解决问题、抽象思考、快速学习和从经验中学习的能力。AGI更像是一台万能的电脑，可以像人类一样应对各种任务和环境。与AGI相比，ASI(超级人工智能)不仅需要一些人类的能力，还需要独立思考和解决问题的能力。ASI不仅在智能上超越了AGI，还扩展了应用范围，以应对更复杂多样的任务。
人工智能包括自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)、机器学习、深度学习、数据挖掘和机器人技术。这些分支在处理不同类型的数据和任务时各有优势。
例如，自然语言处理(NLP)主要侧重于自然语言的理解和生成，而计算机视觉(CV)则侧重于图像和视频的识别和理解。机器学习和深度学习允许计算机通过训练数据独立做出决策和预测。数据挖掘从大量的数据中挖掘出有用的信息，机器人学利用AI技术构建一个可以执行各种任务的自动化系统。
我们主要关注机器学习和深度学习。
二、什么是机器学习？
机器学习是一种人工智能技术。机器通过学习大量过去已知的数据，逐渐具备从数据中发现接近现实的规律的能力，并通过这些规律预测未来的一些情况，从而实现自主学习和预测的能力。
在建模过程中，机器学习根据数据是否被明确标注，可以分为监督学习、非监督学习和半监督学习三种。
监督学习:从标记数据中学习规则和模式，用于未知数据的预测和分类。无监督学习:从未标记数据中学习规则和模式，用于对未知数据进行聚类和降维。半监督学习(Semi-supervised learning):将监督学习和非监督学习相结合，利用少量的已标记数据和大量的未标记数据进行学习。
根据机器学习的应用场景，可以分为三类:分类问题、回归问题和聚类问题。
分类问题:机器学习可以通过学习已知类别的数据，对未知类别的数据进行分类。例如，在垃圾邮件识别中，机器学习算法可以通过学习已知的垃圾邮件和非垃圾邮件来判断新收到的邮件是否是垃圾邮件。分类问题的常用算法有K近邻算法、朴素贝叶斯、决策树、随机森林、支持向量机(SVM)等，后续文章会详细介绍。回归问题:机器学习可以通过学习已知的数据来预测新的数据。比如股票市场，机器学习算法可以通过学习历史股价数据来预测未来的股价。回归问题的常用算法有线性回归和逻辑回归，后续文章会详细介绍。聚类问题:机器学习可以将数据按照一定的特征进行聚类，从而将相似的数据归为一类。比如在客户分析中，机器学习算法可以通过学习客户的购买行为和偏好，将相似的客户归为一类，从而针对不同的客户群体进行有针对性的营销。聚类算法属于无监督学习，后面会介绍K-means算法。
机器学习的优势(与深度学习相比):
容易理解和实现，成本低，容易落地。适用于小规模数据。可解释性强，相对可控。适用于各种数据。机器学习的算法适用于各种数据，包括结构化数据和非结构化数据。
机器学习的缺点(与深度学习相比):
您需要手动提取特征。这需要专业的知识和经验，很难得到最好的特性，所以也是体现产品经理价值的重要环节。对数据质量要求高。机器学习的算法对数据质量要求很高。如果数据质量差，会影响预测结果的准确性。预测效果有限。机器学习算法的预测效果有限，无法处理更复杂的数据集。
第三，什么是深度学习？
深度学习是机器学习的一个分支，通过构建多层神经网络来实现自主学习和预测的能力。深度学习的核心是深度神经网络，由多级神经元组成，每一级可以提取不同的特征信息，从而实现复杂数据的学习和预测。深度学习的应用非常广泛，包括图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。
深度学习常用的算法有反向传播、卷积神经网络(CNN)、递归神经网络(RNN)、生成对策网络(GAN)，后面会详细介绍。
深度学习的优势(与传统机器学习相比):
自动特征提取。深度学习可以自动学习特征，避免手动提取特征的麻烦。适合大规模数据。深度学习的算法适用于大规模数据集。预测效果良好。深度学习的算法有很好的预测效果，可以处理更复杂的数据集。
深度学习的缺点(与传统机器学习相比):
对计算资源的要求很高。深度学习的算法需要大量的计算资源，包括计算机性能和存储空间。训练时间长。深度学习的算法需要很长的训练时间，会增加成本和时间成本。该模型可解释性差。深度学习的算法模型可解释性差，很难理解模型的内部运行机制。
第四，什么是大模式
大规模模型是指深度学习中的大规模神经网络模型，通常包含数亿甚至数十亿个参数，能够处理海量数据，具有很强的特征表达和推理能力。大规模模型的出现使得AI在语音识别、自然语言处理、图像识别等领域取得突破性进展，受到广泛关注。
大模型也属于深度学习，大模型的特点主要表现在以下几个方面:
规模巨大:大型模型包含的参数数量巨大，模型大小可以达到数百GB甚至更多。这种庞大的模型规模为模型提供了强大的表达能力和学习能力。预训练模式:大型模型通常在大规模数据集上进行预训练，这使得模型能够学习广泛的知识和模式。模型经过预训练后，只需要少量的数据微调，甚至不需要微调，就可以直接支持各种应用。多任务学习:大型模型可以同时处理多个任务，这使得模型能够学习更广泛的知识和技能。例如，语言模型可以同时学习词义、语法和语义的知识。模型架构和技术:大型模型可以采用不同的模型架构和技术来优化模型的准确性和效率。例如，变压器模型可以用于处理自然语言处理任务，而卷积神经网络可以用于处理图像识别任务。参数优化:大型模型需要进行参数优化，以提高模型的精度和效率。例如，可以使用梯度下降等优化算法来训练模型，也可以使用正则化技术来防止过拟合。数据集要求:大型模型需要处理大量数据来学习广泛的知识和模式，因此需要使用大规模数据集。同时，数据集的多样性也可以帮助模型学习更广泛的知识。
大规模模型具有很强的表达能力和泛化能力，具有广阔的应用前景。而且它有些AGI(通用人工智能)的感觉，但同时也存在计算和存储成本巨大、调试和优化困难、解释和可视化困难、部署和维护困难等问题。因此，在实际应用中，需要根据具体的任务和需要选择合适的比例模型。
动词 （verb的缩写）摘要
本文介绍了人工智能、机器学习、深度学习、大模型的概念和关系，让大家对这些术语有一个初步的印象。
下一篇文章，我将开始介绍机器学习的建模过程和专业术语，正式拉开机器学习的篇章。
机器学习作为理解AI技术的基础，是非常关键的基础，需要很多篇幅来阐述，敬请期待。
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题图来自Unsplash，基于CC0协议。"