定義人工智能的10個關鍵術語
從大數(shù)據(jù)到ChatGPT,這里有10個定義人工智能的關鍵術語。
人工智能是機器,尤其是計算機系統(tǒng)對人類智能過程的模擬。人工智能的具體應用包括專家系統(tǒng)、自然語言處理、語音識別和機器視覺。人工智能的采用不僅受到計算能力的提高和新算法的推動,還受到現(xiàn)在可訪問數(shù)據(jù)的增長的推動。本文將討論定義2023年人工智能的10個關鍵術語。
大數(shù)據(jù)
經過統(tǒng)計分析以獲得詳細見解的海量數(shù)據(jù)集。這些數(shù)據(jù)可能涉及數(shù)十億條記錄,需要強大的計算機處理能力。數(shù)據(jù)集有時會鏈接在一起,以查看一個域中的模式如何影響其他領域。數(shù)據(jù)可以結構化為固定字段,也可以非結構化為自由流動的信息。對大數(shù)據(jù)的分析,通常使用人工智能,可以揭示模式、趨勢或潛在的關系,這些都是研究人員以前沒有發(fā)現(xiàn)的。
聊天機器人
聊天機器人,或對話代理或虛擬助理,是一種能夠根據(jù)上游編寫的對話腳本與用戶對話的系統(tǒng)。其作用是最大限度地回答互聯(lián)網(wǎng)用戶、客戶或工作人員經常提出的問題。因此,可以自動化重復性任務,讓員工更好地利用時間。
ChatGPT
ChatGPT界面建立在GPT-3.5之上。GPT-3.5是OpenAI開發(fā)的一種重要語言模型,其在大量的互聯(lián)網(wǎng)文本數(shù)據(jù)上進行訓練,并經過微調,以執(zhí)行廣泛的自然語言任務。如,GPT-3.5針對語言翻譯、文本摘要和問答等任務進行了微調。
云機器人
這是一個機器人技術領域,其試圖調用云技術,如云計算、云存儲和其他以融合基礎設施和機器人共享服務的好處為中心的互聯(lián)網(wǎng)技術。當連接到云時,機器人可以受益于云中現(xiàn)代數(shù)據(jù)中心強大的計算、存儲和通信資源,這些數(shù)據(jù)中心可以處理和共享來自各種機器人或代理(其他機器、智能對象、人類等)的信息。人類還可以通過網(wǎng)絡將任務遠程委托給機器人。
深度學習
深度學習是另一個依賴人工神經網(wǎng)絡的人工智能領域。這種方法鼓勵計算機和其他設備在實踐中學習,就像人一樣。因為神經網(wǎng)絡有隱藏層,所以創(chuàng)造了“深度”這個詞。為了自動化預測分析,使用了算法層次結構。深度學習已在包括航空航天和軍事在內的各個行業(yè)獲得關注,以識別來自衛(wèi)星的事物、通過識別員工靠近機器時的危險情況來確保員工安全、癌細胞檢測等。
邊緣計算
邊緣計算使計算更接近數(shù)據(jù)源,從而減少延遲、帶寬和能源使用。開發(fā)人員和企業(yè)可以在邊緣使用人工智能顯著降低實時數(shù)據(jù)處理的基礎設施要求。為了避免系統(tǒng)故障,用于自動駕駛系統(tǒng)的智慧城市、工廠和汽車企業(yè)集成了這項技術。
游戲人工智能
游戲人工智能是一種使用算法來代替視頻游戲中的隨機性的人工智能。這是一種由非玩家角色使用的計算行為,用于生成類似人類的智能和玩家在比賽中采取的反應性行為。它是搜索次數(shù)最多的人工智能術語之一。
GPT-4
GPT-4是Open AI深度學習工作的最新模型,是擴展深度學習的重要里程碑。GPT-4也是第一個GPT模型,它是一個相當大的多模式模型,這意味著它接受圖像和文本輸入并發(fā)出文本輸出。
大型語言模型(LLM)
LLM使用機器學習算法來預測人類語言、代碼,甚至執(zhí)行情感分析。未來的LLM,不僅僅是反芻文字,很可能會反映情感。
機器學習
機器學習是人工智能的組成部分之一。該術語指的是機器(例如聊天機器人)被賦予自動學習能力的過程。因此,該系統(tǒng)開發(fā)了破譯互聯(lián)網(wǎng)用戶意圖的能力,以提供適應性響應并做出有效決策。
- 使用 eSIM 簡化物聯(lián)網(wǎng)連接:優(yōu)化管理并降低成本
- 現(xiàn)代智能計量的蜂窩連接
- 自動化2025:重塑世界的四大自動化力量
- 你的手機號碼有了“防火墻”!一文讀懂號碼保護服務業(yè)務試點→
- 2025年智能交通將如何重塑城市交通
- 預測性維護在數(shù)據(jù)中心運營中的應用
- 相干光技術在數(shù)據(jù)中心的應用
- 將數(shù)據(jù)轉化為光:光纖收發(fā)器終極指南
- 工信部規(guī)劃700號段用于號碼保護服務業(yè)務,它到底有哪些用處?
- 寶馬推出自動充電機器人;Meta研發(fā)AI聊天機器人 可主動互動提供情緒價值——2025年07月04日
免責聲明:本網(wǎng)站內容主要來自原創(chuàng)、合作伙伴供稿和第三方自媒體作者投稿,凡在本網(wǎng)站出現(xiàn)的信息,均僅供參考。本網(wǎng)站將盡力確保所提供信息的準確性及可靠性,但不保證有關資料的準確性及可靠性,讀者在使用前請進一步核實,并對任何自主決定的行為負責。本網(wǎng)站對有關資料所引致的錯誤、不確或遺漏,概不負任何法律責任。任何單位或個人認為本網(wǎng)站中的網(wǎng)頁或鏈接內容可能涉嫌侵犯其知識產權或存在不實內容時,應及時向本網(wǎng)站提出書面權利通知或不實情況說明,并提供身份證明、權屬證明及詳細侵權或不實情況證明。本網(wǎng)站在收到上述法律文件后,將會依法盡快聯(lián)系相關文章源頭核實,溝通刪除相關內容或斷開相關鏈接。