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当谈到AI时，你是不是感到充满好奇和迷茫?在当今数字化、智能化的世界里，AI已经嵌入到我们的生活中。随着ChatGPT技术的广泛应用，你每次在报道或文章中看到大量的人工智能、深度学习、机器学习这些词是否会觉得云里雾里，这些技术概念的复杂程度经常让人望而生畏，难以理解。要在这个数字化的时代获得成功，理解人工智能是必不可少的一课。这篇文章会以最简单明了的方式为你讲解人工智能领域使用频率最高的28个术语，帮助你对人工智能有一个全面的认识，希望你在AI时代做一个会AI的人。Algorithms(算法):
指的是给机器(如人工智能、神经网络等)提供的一组规则或指令，帮助它们自己学习。常见的算法类型有分类、聚类、推荐和回归。Artificial intelligence(人工智能): 是指机器模拟人类的智能和行为的能力，例如做出决策和执行任务。Artificial neural network (ANN)(人工神经网络):
是一种模仿人脑工作方式的学习模型，用于解决传统计算机系统难以处理的任务。Chatbots(聊天机器人):
是用来模拟与人类用户进行对话的机器人。它们可以通过文本聊天、语音命令或两者结合进行交流，是具备人工智能能力的计算机程序中常用的界面。Classification(分类): 是一种让机器根据训练数据为数据点分配类别的算法。Cluster analysis(聚类分析):
是一种无监督学习方法，用于探索分析数据中的隐藏模式或分组。聚类算法可以根据数据的相似特征将其分成不同组。Cognitive computing(认知计算): 是指模仿人脑思维方式的计算模型，通过数据挖掘、自然语言处理和模式识别等技术实现自主学习。Convolutional neural network (CNN)(卷积神经网络): 是一种用于识别和理解图像的神经网络。Data mining(数据挖掘): 是指分析数据集，发现其中隐藏的有用模式。Data science(数据科学):
是一门跨学科的领域，结合统计学、信息科学和计算机科学等知识，通过对结构化或非结构化数据进行科学方法、系统和流程的分析，提供洞察和解决问题。Decision tree(决策树): 是一种基于树状结构的模型，用来表示决策及其可能的结果，类似于一个流程图。Deep learning(深度学习): 是指机器通过层层信息传递的人工神经网络，自主模拟人类思维模式的能力。Fluent(流畅): 描述一种可以随时间变化的条件。Game AI(游戏人工智能): 是一种专门用于游戏的人工智能。它使用算法来替代随机性，让非玩家角色表现得更像人类一样智能，作出基于反应的动作。Genetic algorithm(遗传算法):
是一种基于遗传和自然选择原理的进化算法，用于寻找最优或近于最优解决方法，可以解决那些传统方法需要很长时间才能解决的难题。Heuristic search techniques(启发式搜索技术): 是通过排除错误选项来缩小问题最优解搜索范围的方法。Knowledge engineering(知识工程): 是专注于构建基于知识的系统的领域，包括科学、技术和社会各个方面。Logic programming(逻辑编程):
是一种编程范式，根据已有的事实和规则进行计算。例如，LISP和Prolog是用于人工智能编程的逻辑编程语言。Machine intelligence(机器智能): 是一个总称，涵盖机器学习、深度学习和经典学习算法等内容。Machine learning(机器学习):
是人工智能的一个分支，专注于使用算法让机器能够自学习，并在遇到新数据时做出相应改变，而无需进行显式的编程。Machine perception(机器感知):
是指机器接收和解释外部世界数据的能力，类似于人类使用感官来感知世界。通常需要使用硬件设备，也可以通过软件来实现。Natural language processing(自然语言处理): 是让计算机能够理解和处理人类语言的能力。Recurrent neural network (RNN)(递归神经网络):
是一种神经网络类型，用来理解序列信息、识别模式，并根据这些计算生成输出。Supervised learning(有监督学习):
是一种机器学习方法，其中输出数据集用于训练机器生成期望的算法，类似于老师监督学生学习的过程。比起无监督学习更为常见。Swarm behavior(群体行为): 用数学模型来描述，是由个体按照简单规则行动形成的一种新颖行为，不需要有中央协调。Unsupervised learning(无监督学习): 是一种机器学习算法，用于从没有标记响应的输入数据集中进行推断。其中，最常见的方法是聚类分析。 熟练掌握人工智能知识与技能，将在这个数字化时代获得巨大优势。你现在已经完成了人工智能入门这第一步。 在这个万物相连的智能世界，人工智能正在以超乎想象的速度发展着。要跟上进步的步伐，持续学习与实践很重要。
今天，我们正处于一个过渡点，接下来AI将无处不在。ChatGPT引发的AI浪潮，在规模上与工业革命、电力的发明相当。 未来的竞争，不是人与人工智能AI的竞争，而是掌握AI的人，与未掌握AI的人之间的竞争。先人一步，掌握当下最流行的AI工具和知识，能让你在未来的生活和职场中具备超级竞争力。
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