人工智能 (AI) 是一个不断发展的领域，因此它是最难明确回答的问题之一。随着技术的进步，AI 的定义也在不断变化。曾经被称为 AI 的东西现在可能看起来很初级，而今天被认为是尖端的东西明天可能就过时了。让我们探索 AI 的演变及其令人兴奋的轨迹。
早期：人工智能的预测搜索
在起步阶段，人工智能与任何形式的智能自动化都同义。例如，谷歌 加拿大 whatsapp 号码数据 推出的预测搜索被誉为人工智能的突破性发展。这些系统分析搜索模式并为用户提供预测结果，似乎理解了他们的意图。虽然这在当时具有革命性，但与人工智能的现代应用相比，现在感觉就像是一个基础层。
数学预测时
随着人工智能的成熟，它已经超越了简单的自动化。此阶段引入了基于数学运算符的人工智能，能够分析大量数据集以做出明智的数据驱动预测。企业开始利用这些工具来预测趋势、识别模式和优化决策过程。正是在这个阶段，人工智能被公认为企业的强大工具。
分支：计算机视觉 (CV) 和自然语言处理 (NLP)
人工智能最终分为两个突出的领域——计算机视觉 (CV)和自然语言处理 (NLP) ——每个领域都为人工智能领域做出了独特的贡献。
计算机视觉 (CV)：教机器看东西
计算机视觉专注于使机器能够解释和分析视觉数据。该领域为面部识别、物体检测以及最引人注目的自动驾驶汽车等应用提供支持。Waymo 等公司在自动驾驶技术领域处于领先地位，有可能在未来二十年内彻底改变交通运输。CV 展示了 AI 处理需要像人类一样感知和理解物理世界的任务的能力。
自然语言处理 (NLP)：弥合沟通鸿沟
自然语言处理旨在弥合人类语言和机器理解之间的差距。早期的 NLP 系统难以理解语言的细微差别，但先进算法的出现大大提高了它们的能力。如今，NLP 已成为聊天机器人、语音助手和翻译服务的支柱。
游戏规则改变者：Transformer 模型和硕士
Transformer架构的引入标志着 AI 的一个转折点。Transformer 通过使机器能够专注于数据的特定方面（称为“注意力机制”），彻底改变了 NLP 和其他 AI 领域。这导致了大型语言模型 (LLM)的兴起，极大地扩展了 AI 的潜力。
第一阶段：语言模型
第一批 LLM 旨在生成文本。这些模型可以生成从复杂 提升移动应用下载量的 5 种独特策略 报告到简单感谢信等各种内容。然而，它们的局限性也显而易见——它们经常像“叽叽喳喳的鹦鹉”一样，在没有真正理解信息的情况下就重复信息。
第二阶段：推理模型
下一个进化为我们带来了推理模型。与前代模型不同，推理模 原创评论 型模拟了解决问题的过程，类似于老鼠在迷宫中穿行。通过模拟数千条可能的路径并选择最佳路径，这些模型表现出一种“智能”推理。在先进的 GPU 的支持下，它们可以高效地解决复杂问题，这对从医疗保健到金融等各个行业来说都是无价之宝。
人工智能的现在和未来
当今的人工智能领域由计算机视觉、语言模型和推理模型驱动，拥有无限的商业潜力。从简化运营到实现超个性化的客户体验，生产力的提高是革命性的。然而，如果你将人工智能想象成电影《iRobot》中描绘的有感知能力的人形机器人，那么请降低你的期望——这样的能力仍然是一个遥不可及的梦想。