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随着百度、阿里、字节跳动、谷歌、微软和几乎所有其他公司进入人工智能领域，要跟上最新的术语可能会很困难。这个术语表有帮助。ChatGPT，来自Op

 

随着百度、阿里、字节跳动、谷歌、微软和几乎所有其他公司进入人工智能领域，要跟上最新的术语可能会很困难这个术语表有帮助ChatGPT，来自OpenAI的AI聊天机器人，以其惊人的回答能力，可能是你对人工智能的第一次接触。

从写诗、写简历到融合食谱，ChatGPT的能力被形容为拥有强大自动补全功能的加强版

但是，AI聊天机器人只是人工智能领域的一部分当然，让ChatGPT帮助做家庭作业或让Midjourney根据原产国创作迷人的机甲图片是很酷的，但它的潜力可以完全改变经济格局根据麦肯锡全球研究所的数据，这个潜力每年可能为全球经济带来4.4万亿美元的价值，这也是为什么你应该预计会越来越多地听到关于人工智能的消息。

随着人们越来越习惯与人工智能交织在一起的世界，新的术语随处可见所以，无论你想在酒会上显得聪明或在求职面试中给人留下印象，以下是一些你应该了解的重要的人工智能术语人工通用智能（Artificial General Intelligence, AGI）：指的是比当前所知的人工智能更先进的概念，它可以比人类更好地执行任务，并且能够教导和提升自身的能力。

人工智能伦理学：旨在防止人工智能对人类造成伤害的原则，通过确定人工智能系统如何收集数据或处理偏见等手段来实现人工智能安全性：关注人工智能的长期影响以及它如何突然发展为可能对人类具有敌意的超级智能的跨学科领域。

算法：一系列指令，使计算机程序能够以特定方式学习和分析数据，例如识别模式，从中学习并完成任务对齐（Alignment）：调整人工智能以更好地产生期望的结果这可能涉及内容的调节，也可能涉及与人类的积极互动维持良好关系。

拟人化（Anthropomorphism）：当人类倾向于赋予非人对象人类特征时在人工智能中，这可能包括相信聊天机器人比其实际上更像人类和更有意识，例如相信它会快乐、难过，甚至完全是有感知能力的人工智能（Artificial Intelligence, AI）：利用技术模拟人类智能，可以是在计算机程序或机器人中实现的。

这是计算机科学领域的一个目标，旨在构建能够执行人类任务的系统偏差（Bias）：在大型语言模型中是指由训练数据引起的错误这可能导致根据刻板印象错误地将某些特征归属于某些种族或群体聊天机器人（Chatbot）：通过文本与人类进行通信的程序，模拟人类语言。

ChatGPT：由OpenAI开发的使用大型语言模型技术的聊天机器人认知计算（Cognitive Computing）：人工智能的另一个名称数据增强（Data Augmentation）：对现有数据进行重新组合或添加更多多样化的数据，以训练人工智能。

深度学习（Deep Learning）：人工智能的一种方法，也是机器学习的一个子领域，它使用多个参数来识别图像、声音和文本中的复杂模式该过程受到人类大脑的启发，利用人工神经网络创建模式扩散（Diffusion）：一种机器学习方法，将现有的数据（例如照片）添加随机噪声。

扩散模型通过训练其网络来重新设计或恢复那张照片新兴行为（Emergent Behavior）：当一个人工智能模型表现出意外的能力时端到端学习（End-to-end Learning, E2E）：一种深度学习过程，其中模型被指示从开始到结束执行任务。

它不是按顺序训练完成任务，而是从输入中学习并一次性解决问题伦理考虑（Ethical Considerations）：意识到人工智能的伦理影响以及与隐私、数据使用、公平性、滥用和其他安全问题相关的问题Foom：也称为快速启动或快速进展。

这个概念指的是如果有人构建了一个AGI，可能已经为拯救人类来不及了生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）：由两个神经网络组成的生成型人工智能模型：生成器和判别器。

生成器创建新内容，判别器检查其真实性生成型人工智能（Generative AI）：一种使用人工智能生成文本、视频、计算机代码或图像的技术人工智能会被提供大量的训练数据，找到模式生成自己的新颖回应，有时可能与源材料相似。

Google Bard：谷歌的一个聊天机器人，功能类似于ChatGPT，但可以从当前网络上获取信息，而ChatGPT仅限于截至2021年的数据且不连接到互联网。

防护栏（Guardrails）：对人工智能模型施加的政策和限制，以确保数据得到负责任地处理，并且模型不会创建令人不安的内容幻觉（Hallucination）：人工智能的错误回应这可能包括生成型人工智能以自信的口吻提供不正确的答案。

其中原因尚不完全清楚例如，当问一个聊天机器人“莱昂纳多·达·芬奇什么时候画了《蒙娜丽莎》？”时，它可能回答错误的说“莱昂纳多·达·芬奇在1815年画了《蒙娜丽莎》”，而实际上它是在300年前画的大型语言模型（Large Language Model, LLM）：基于海量文本数据进行训练的人工智能模型，以理解语言并生成类似于人类语言的新颖内容。

机器学习（Machine Learning, ML）：AI的一个组成部分，允许计算机在没有明确编程的情况下学习和提供更好的预测结果可以与训练集结合使用以生成新内容Microsoft Bing：微软的搜索引擎，现在可以利用支持ChatGPT的技术提供基于人工智能的搜索结果。

类似于Google Bard，它连接到互联网多模态人工智能（Multimodal AI）：一种可以处理多种类型输入的人工智能，包括文本、图像、视频和语音自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）：利用机器学习和深度学习来使计算机能够理解人类语言的人工智能分支，通常使用学习算法、统计模型和语言规则。

神经网络（Neural Network）：一种类似于人脑结构的计算模型，旨在识别数据中的模式由互连的节点（或神经元）组成，可以识别模式并随着时间推移进行学习过拟合（Overfitting）：机器学习中的错误，它过于接近训练数据，可能只能识别特定数据集中的特定示例，而无法识别新数据。

参数（Parameters）：为LLMs（大型语言模型）提供结构和行为的数值，使其能够进行预测Prompt链式回应（Prompt Chaining）：人工智能利用先前互动的信息来影响未来的回应随机鹦鹉（Stochastic Parrot）：用于说明LLMs的类比，无论其输出听起来多么令人信服，该软件都无法理解语言背后的更大含义或周围的世界。

这个短语是指鹦鹉能够模仿人类的语言，但无法理解其背后的含义风格迁移（Style Transfer）：使一个图像的风格适应另一个图像的能力，使人工智能能够解释一个图像的视觉属性并将其应用于另一个图像例如，采用伦勃朗的自画像，并以毕加索的风格重新创造它。

温度（Temperature）：设置的参数，用于控制语言模型输出的随机程度较高的温度意味着模型更加冒险文本转图像生成（Text-to-Image Generation）：根据文本描述创建图像训练数据（Training Data）：用于帮助人工智能模型学习的数据集，包括文本、图像、代码或其他数据。

Transformer模型：一种神经网络结构和深度学习模型，通过跟踪数据之间的关系（如句子或图像部分）进行语境学习因此，它可以一次性地分析整个句子而不是逐个单词分析，从而理解上下文图灵测试（Turing Test）：以著名的数学家和计算机科学家艾伦·图灵命名，该测试用于测试机器模仿人类行为的能力。

如果一个人无法区分机器的回应与另一个人的回应，那么机器通过了测试弱人工智能（Weak AI，也称为Narrow AI）：专注于特定任务并且不能超出其技能范围的人工智能零样本学习（Zero-shot learning）：一种测试，模型需要在没有所需训练数据的情况下完成任务。

例如，只接受对虎进行训练的模型需要识别狮子#北京头条##人工智能#