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自從今年ChatGPT爆火，原本就是風口上的AI產品經理更是吸引了大多數人的目光；越來越多的人想成為AI產品經理，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心的話題與疑問，統計下來80%是與AI相關的，80%里也有30%是關于如何轉行做AI，這大體能體現互聯網圈內的一個狀態。

開始并沒有直接回答，而是先拋出了幾個AI領域的名詞，讓線上幾千名同學回答，結果回復的答案卻寥寥無幾。

從這里可以看到大部分人，包括我在內都有一股對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習的態度，那就讓我們開啟共學之路，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的一個分支，致力于開發智能機器或軟件，使其能夠模擬人類思維過程，如學習、推理、感知、理解語言等。

機器學習（Machine Learning, ML）：機器學習是AI的一個分支，它讓計算機通過數據自動學習和改進，而無需明確編程。也就是說，機器學習算法可以從經驗中學習，并根據新數據進行調整。

深度學習（Deep Learning）：深度學習是機器學習的一個子領域，它模仿人腦神經網絡的工作方式來解決復雜問題。深度學習模型包含多層非線性處理單元，能夠處理高維度的數據，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領域。NLP技術的應用包括文本分類、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的機器學習模型，通常用于處理復雜的自然語言任務。GPT-3和BERT等就是例子。這些模型在訓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任務上表現出色。

AIGC（AI Generated Content）： AIGC指使用AI技術生成內容，包括文字、圖片、音頻、視頻等。隨著AI技術的進步，AIGC已經能產生令人難以分辨真假的內容。

Transformer： 是一種特殊的神經網絡架構，由 Google 在 2017 年提出，主要用于自然語言處理任務。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性。

GPT(Generative Pre-training Transformer)：是一個由OpenAI開發的自然語言處理 (NLP)的GPT模型。它的主要目標是理解和生成人類的自然語言。通過對大規模文本數據進行預訓練，GPT模型能學習到語言的各種模式，如語法、句法、一詞多義等，以及一些基礎的通用知識。

AGI (Artificial General Intelligence)：指的是人工通用智能。它是一種理想化的、能夠執行任何人類可以完成的智力任務的機器智能。某些理論認為 AGI 應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。

生成式對抗網絡（Generative Adversarial Networks, GANs）：GANs是由兩個神經網絡組成的系統：一個生成器（Generator）負責創建假數據，試圖騙過另一個判別器（Discriminator）。GANs在圖像生成、視頻合成等領域有廣泛應用。

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

二、5對容易混淆的名詞

1. ChatGPT和GPT有什么關系？

ChatGPT和GPT之間的關系是：ChatGPT是基于GPT技術開發的應用。

具體來說，ChatGPT是GPT在對話生成任務上的應用，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、問答系統等應用場景。

GPT（Generative Pretrained Transformer）是一個由OpenAI開發的預訓練語言模型系列。它使用Transformer架構，并通過無監督學習的方式，在大規模文本數據上進行訓練，以學習語言的統計規律和語義表示。GPT的目標是生成連貫、自然的文本，可以用于文本生成、機器翻譯、問答系統等多種自然語言處理任務。

因此，可以說ChatGPT是GPT技術的一種具體實現和應用，它利用了GPT的技術來更好地理解和生成人類對話。

2. GPT和大模型有什么關系？

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

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的機器學習模型的概念。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以億計甚至數百億個參數的神經網絡模型。這些模型通過在大規模數據集上進行訓練，能夠學習到豐富的知識和模式，并表現出強大的泛化能力。

GPT正是這樣一個大模型，它是基于Transformer架構的預訓練語言模型。從GPT-1開始，OpenAI就一直在推動GPT系列模型的發展，每個新版本都在參數量和性能上有所提升。

3. Transformer和大模型有什么關系？

Transformer 和大模型之間的關系在于，Transformer 架構是構建大模型的基礎之一。許多大模型，如 GPT、BERT、Turing-NLG 等，都是基于 Transformer 框架設計的。

4. 機器學習和深度學習有什么關系？

深度學習是機器學習的一個分支或子領域。也就是說，所有深度學習方法都屬于機器學習的范疇。

深度學習是在傳統機器學習方法的基礎上發展起來的。它通過引入多層神經網絡結構，并利用大量的數據和計算資源進行訓練，實現了對復雜模式的學習和表達。

傳統的機器學習方法包括監督學習、無監督學習和強化學習等，應用范圍廣泛，如回歸分析、聚類、分類、關聯規則挖掘等。

深度學習特別適用于處理圖像識別、語音識別、自然語言處理等領域的任務，尤其是在這些領域的復雜問題上表現優異。

5. 有監督學習和無監督學習有什么關系？

有監督學習和無監督學習是機器學習中的兩種主要學習范式，沒有直接的關系，但在實際應用中的互相配合使用。

有監督學習的目標是通過已知的輸入-輸出數據對來學習一個函數或模型，以便預測未知樣本的輸出，它需要標記好的訓練數據集，其中每個樣本都有對應的正確輸出。

無監督學習則是在沒有標簽的情況下，直接從原始數據中發現結構、模式或者聚類。只需未標記的數據集，因此在很多情況下更容易獲取足夠的數據

三、3個AI領域的趨勢預判

第一，AI agent的未來應用

隨著AI技術的不斷發展，AI agent（智能代理）將在各個領域得到廣泛應用。

在智能家居領域，AI agent可以通過學習用戶的生活習慣和偏好，自動調節家居設備的運行狀態，提供更加智能化的居住體驗；在醫療健康領域，AI agent可以根據患者的病歷和癥狀，提供個性化的診斷和治療建議，輔助醫生進行決策。

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

第二，一人企業的創業模式

一人企業是指由一個人獨立創辦和管理的企業，通過利用AI技術來提高工作效率和生產力。

在這種模式下，創業者可以利用AI工具和平臺來完成各種任務，如市場營銷、客戶服務、數據分析等。通過自動化和智能化的方式，一人企業可以節省人力成本，提高生產效率，并且更加靈活和敏捷地應對市場變化。

此外，一人企業還可以通過互聯網和社交媒體等渠道來擴大業務范圍和客戶群體。因此，一人企業將成為未來創業的一種新趨勢。

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境并做出相應的決策和行動。

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

然而，隨著人形機器人的發展，也需要考慮其對就業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，作為想要入局則者的我們，不應僅表現出一股熱情的勁頭，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，加油。