编译／庄闵棻

随着人工智慧（AI）越来越进步、盛行， AI将在未来成为我们生活中不可或缺的一部分。根据麦肯锡全球研究所的数据，AI甚至有潜力每年为全球经济带来 4.4 兆美元的价值。

然而对於很多非科技专业人士来说，有些术语可能会令人感到困惑。而若是要了解该技术能为我们做些什麽，并不被时代进步抛在後头，我们就必须有一些基础知识才行。因此，外媒就汇编出一份对理解AI有用的词语和概念清单，让我们可以更了解ChatGPT、Bing和Bard等人工智慧聊天机器人。

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• 人工智慧（AI）

在电脑程式或机器人技术中，使用技术模拟人类的智慧。其旨在建构可以执行人类任务的系统。

• 认知计算（Cognitive computing）

认知计算可以说是AI的另一个术语。不过，目前无论是学术界还是工业界，他们对认知计算都没有一个统一的定义。

• 通用AI（AGI）

这一概念提出比我们今天所知的AI又更先进的版本，其智慧可以媲美人类甚至是更胜一筹。

• 弱AI，又名狭义AI

专注於特定任务并且无法学习超出其技能范围的AI。大部分今天的AI都是弱AI。

• AI伦理（AI ethics）

旨在防止AI伤害人类的原则，透过确定AI系统应如​​何收集数据或处理偏见等手段实现。

• AI安全（AI safety）

一个跨学科的领域，专注於关注AI的长期影响，以及它如何突然发展为可能对人类产生敌意的超级智慧。

• 演算法（Algorithm）

一系列指令，允许电脑程式以特定方式学习和分析数据，并从中学习、自行完成任务。

• 拟人论（Anthropomorphism）

所谓的拟人论指的就是，人们倾向於将类似人类的品质或特徵赋予AI聊天机器人的论点。用户可能会因为它非常善於模仿人类的语言，而误认为AI是有生命的。

• 偏见（Bias）

AI和人一样，可能会回答出带有偏颇或有「个人意见」的思想。而如果一个大型语言模型的输出被模型的训练数据所歪曲，就会出现这种错误。如，一个模型把特定的特徵或职业与某个种族或性别连结起来，导致不准确的预测或令人反感的反应。

• 聊天机器人

通过模拟人类语言说话方式与人类交流的程式。

• 参数（Parameters）

定义大型语言模型的结构和行为的数值，如帮助它猜测下一个词的线索。一般认为，像GPT-4这样的系统有数以千亿的参数。

• 深度学习（Deep learning）

AI的一种学习方法，也是机器学习的一个子领域，其使用多个参数识别图片、声音和文本中的复杂模式。

• 神经网路（Neural network）

一种数学系统，以人脑为模型，透过寻找数据中的统计模式学习技能。其由多层人工神经元组成： 第一层接收输入数据，最後一层输出结果。即使是创建神经网路的专家也不一定了解这中间发生了什麽。

• 生成式AI（Generative AI）

一种创造内容的技术，包括文本、图像、影片和电脑程式等。这可以说是现在AI界的未来之星，如，聊天机器人和图像生成器都是生成式AI。

• 护栏（Guardrails）

为确保数据得到负责任的处理，并且模型不会创建令人不安的内容，而对AI模型施加的政策和限制。

• 大型语言模型（Large language model、LLM）

一种神经网路，透过分析整个网路的大量文本学习技能的AI模型。大型语言模型其经过大量文字训练，能够阅读、回答问题或生成新的文字。

• 幻觉（Hallucination）

大型语言模型中的一个现象。由於训练数据和架构的限制，系统提供出事实不符、不相关或无意义的答案。

• 多模态AI（Multimodal AI）

一种可以处理多种类型输入的AI，包括文本、图像、影片和语音。

• 自然语言处理（Natural language processing:）

大型语言模型用来理解和生成人类语言的技术，包括文本分类和情感分析。自然语言处理让电脑可以把输入的语言变成有意义的符号和关联，然後根据目的再进行处理。

• Transformer模型（Transformer model）

一种对理解语言有用的神经网路架构，其不必一个一个地分析单词，而是可以一次看完整个句子。作为AI的一个突破，它使模型能够理解语境和语言中的长期依赖关系。Transformer模型使用一种叫做self-attention的技术，它使模型能够专注理解对句子的含义很重要的特定词语。

• 图灵测试（Turing test）

以着名数学家和电脑科学家艾伦·图灵的名字命名，该测试可以测试机器有多像人类。 若是机器可以让一个人无法区分期反应是机器还是人，机器就通过该测试。

参考资料：CNET

※更多ChatGPT相关讯息，请参考【生成式AI创新学院】。