智能语音和ai智能的区别(一文读懂人工智能发展史，什么是 ChatGPT AI 人工智能？)

Posted 2023-05-29

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智能语音和ai智能的区别(一文读懂人工智能发展史，什么是 ChatGPT AI 人工智能？)

人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一种模拟人类智能的技术，其历史可以追溯到上个世纪50年代。

1943年，美国心理学家麦卡洛克和皮茨在研究人类大脑运作过程中提出了神经元模型。

1950年，图灵提出了著名的图灵测试，该测试用于衡量机器是否能够表现出人类智能的特征。

1956年，达特茅斯会议在美国新罕布什尔州召开，标志着人工智能的诞生和研究正式开始。

1961年，英国计算机科学家彼得·诺维格和艾伦·纽厄尔发明了Lisp编程语言，Lisp语言成为AI领域的重要编程语言。

1969年，美国计算机科学家马文·明斯基和塞莫尔·派珀特在《人工智能》杂志上发表了著名的《感知机》文章，该文章引发了神经网络领域的研究热潮。

1981年，日本推出了第一款商用机器人WABOT-1。

1997年，IBM公司的Deep Blue超级计算机战胜了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，成为AI技术在复杂问题求解方面的里程碑事件。

2011年，IBM的Watson计算机战胜了美国电视智力竞赛节目《危险边缘》的前冠军，成为AI技术在自然语言处理方面的重要突破。

2016年，谷歌DeepMind的AlphaGo人工智能系统战胜了围棋世界冠军李世石，引起全球范围内对人工智能技术的高度关注和研究热潮。

直至2022年12月，ChatGPT 如梦幻一般出现在人们眼前。ChatGPT是OpenAI公司推出的一种基于深度学习的自然语言处理技术。该技术主要由OpenAI公司的科学家和工程师团队开发和推广，旨在通过使用大规模语料库和深度神经网络模型，提供更加自然、流畅和智能的自然语言交互服务。

ChatGPT的该模型采用了深度神经网络和自监督学习等技术，通过大规模语料库的预训练和微调，可以实现文本生成、对话生成、文本分类等自然语言处理任务。随着技术的不断改进和优化，OpenAI推出了一系列基于GPT技术的自然语言处理模型，包括GPT-2、GPT-3等。

其中，GPT-2模型是OpenAI在2019年推出的一种非常成功的自然语言处理模型，具有极强的生成能力和多样性。GPT-2模型可以生成具有高度连贯性和逼真性的文本，包括文章、新闻、小说、诗歌等，同时还可以实现对话生成、问题回答、文本补全等任务。

GPT-3模型是OpenAI在2020年推出的一个自然语言处理模型，它具有巨大的参数量（超过1万亿个参数）和强大的生成能力。它已经被广泛应用于聊天机器人、智能客服、文本生成、语言翻译、语言分析等多种自然语言处理任务中。此外，由于其强大的学习能力和广泛的应用场景，一些研究人员和工程师也开始对其进行改进和扩展，以进一步提高其性能和效率。

什么是人工智能？

虽然在过去数十年中，人工智能 (AI) 的一些定义不断出现，但 John McCarthy 在 2004 年的文章中给出了以下定义："它是制造智能机器，特别是智能计算机程序的科学和工程。 AI 与使用计算机了解人类智能的类似任务有关，但不必局限于生物可观察的方法"。

然而，在这个定义出现之前数十年，人工智能对话的诞生要追溯到艾伦·图灵 (Alan Turing) 于 1950 年出版的开创性作品"计算机器与智能"。在这篇论文中，通常被称为“计算机科学之父”的图灵提出了以下问题：“机器能思考吗？” 他在这篇文章中提供了一个测试，即著名的“图灵测试”，在这个测试中，人类询问者试图区哪些文本响应是计算机做出的、哪些是人类做出的。虽然该测试自发表之后经过了大量的审查，但它仍然是 AI 历史的重要组成部分，也是一种在哲学中不断发展的概念，因为它利用了有关语言学的想法。

Stuart Russell 和 Peter Norvig 随后继续发表了“人工智能：一种现代方法 ”，成为 AI 研究方面的重要教材之一。在这本书中，他们深入探讨了 AI 的四个潜在目标或定义，基于理性、思考和行动来区分计算机系统：

人类方法：

像人类一样思考的系统
像人类一样行动的系统

理想方法：

理性思考的系统
理性行动的系统

艾伦·图灵的定义可归入"像人类一样行动的系统"类别。

以最简单的形式而言，人工智能是结合了计算机科学和强大数据集的领域，能够实现问题解决。它还包括机器学习和深度学习等子领域，这些子领域经常与人工智能一起提及。这些学科由 AI 算法组成，这些算法旨在创建基于输入数据进行预测或分类的专家系统。

人工智能的类型 - 弱 AI 与强 AI

弱 AI 也称为狭义 AI 或人工狭义智能 (ANI)，是专注于执行特定任务的经过训练的 AI。弱 AI 驱动了我们现在使用的大多数 AI。 “狭窄”可能是对这类 AI 更准确的描述，因为它一点也不弱；它支持一些非常强大的应用，如 Apple Siri、Amazon Alexa、IBM Watson 自动驾驶汽车。

强 AI 由人工常规智能 (AGI) 和人工超级智能 (ASI) 组成。人工常规智能 (AGI) 是 AI 的一种理论形式，机器拥有与人类等同的智能；它具有自我意识，能够解决问题、学习和规划未来。人工超级智能 (ASI) 也称为超级智能，将超越人类大脑的智力和能力。虽然强 AI 仍完全处于理论阶段，还没有实际应用的例子，但这并不意味着 AI 研究人员不在探索它的发展。与此同时，ASI 的最佳例子可能来自科幻小说中的人物，如 HAL、超人以及 《2001 太空漫游》中的无赖电脑助手。

深度学习与机器学习

由于深度学习和机器学习这两个术语往往可互换使用，因此必须注两者之间的细微差别。如上所述，深度学习和机器学习都是人工智能的子领域，深度学习实际上是机器学习的一个子领域。

深度学习实际上是由神经网络组成的。深度学习中的“深度”指的是由三层以上的神经网络组成，包括输入和输出，可以被认为是一种深度学习算法。

深度学习和机器学习的不同之处在于每个算法的学习方式。深度学习可以自动执行过程中的大部分特征提取，消除某些必需的人工干预，并能够使用更大的数据集。您可将深度学习视为“可扩展的机器学习”，正如 Lex Fridman 在麻省理工学院的同一次讲座中提到的那样。经典的或“非深度”的机器学习更依赖于人类的干预进行学习。人类专家确定特征的层次结构，以了解数据输入之间的差异，通常需要更多结构化数据以用于学习。

"深度"机器学习则可以利用标签化数据集，也称为监督式学习，来确定算法，但不一定必须使用标签化数据集。它可以原始格式（例如文本、图像）采集非结构化数据，并且可以自动确定区分不同类别数据的特征的层次结构。与机器学习不同，它不需要人工干预数据的处理，使我们能够以更有趣的方式扩展机器学习。

人工智能应用

目前，AI 系统存在大量的现实应用。

语音识别： 也称为自动语音识别 (ASR)、计算机语音识别或语音到文本，能够使用自然语言处理 (NLP) 将人类语音转变为书面格式。许多移动设备 — 如 Siri — 都在其系统中纳入了语音识别功能，以进行语音搜索，或者提供更方便的短信服务。
客户服务： 在线虚拟客服正在取代工人客服为客户服务。他们回答各种主题的常见问题 (FAQ) ，例如送货，或为用户提供个性化建议，交叉销售产品，提供用户尺寸建议，改变了我们对网站和社交媒体中客户互动的看法。示例包括具有虚拟客服的电子商务站点上的聊天机器人、消息传递应用（例如 Slack 和 Facebook Messenger）以及虚拟助理和语音助手通常执行的任务。
计算机视觉： 该 AI 技术使计算机和系统能够从数字图像、视频和其他可视输入中获取有意义的信息，并基于这些输入采取行动。这种提供建议的能力将其与图像识别任务区分开来。计算机视觉由卷积神经网络提供支持，应用在社交媒体的照片标记、医疗保健中的放射成像以及汽车工业中的自动驾驶汽车等领域。
建议引擎： AI 算法使用过去的消费行为数据，帮助发现可用于制定更有效的交叉销售策略的数据趋势。这用于在在线零售商的结账流程中向客户提供相关的附加建议。
自动股票交易： 旨在用于优化股票投资组合，AI 驱动的高频交易平台每天可处理成千上万个甚至数以百万计的交易，无需人工干预。

总的来说，人工智能技术经历了数十年的发展，其技术和应用场景日趋成熟和多样化。目前，人工智能已经被广泛应用于图像识别、自然语言处理、智能推荐、自动驾驶、智能制造等众多领域，并成为推动经济和社会发展的重要力量。

编辑：AiChaat

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什么是人工智能？

人工智能的类型 - 弱 AI 与强 AI

深度学习与机器学习

人工智能应用

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