了解AI

这是一篇关于了解AI的思维导图，人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

AI（人工智能）

• 定义
  • 研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
• 分类
  • 强人工智能
    • 够像人类一样思考、学习和解决多种问题的AI系统。
  • 弱人工智能
    • 能够执行特定任务的AI系统，例如自动驾驶汽车、语音识别和图像识别
• 核心
  • 信息抽取技术
• 发展史
  • AI从诞生至今约70年时间，而前60年AI都处于发明期。当下AI已经“发明期”逐渐进入“应用期”。
  • Al进入应用期，最大的机会应该是在传统行业中大幅度提升AI的渗透率。Al的技术壁垒在逐渐下降，AI的人才供给会越来越多，他们知道如何将AI应用落地，如何了解产业痛点、用户需求、怎么创造价值、怎么赚钱。
• 思维逻辑
  • AI的思维逻辑是一种算法和程序，可以通过机器学习和深度学习等技术进行训练和优化，从而能够自主地解决问题和做出决策。
• 工作原理
  • 数据收集和预处理
    • 数据收集
    • 数据预处理
  • 模型设计和训练
    • 模型设计
    • 模型训练
  • 模型评估和优化
    • 模型评估
    • 模型优化
  • 颠覆行业的实际应用
  • 重点：AI系统并不是一次性处理输入、处理和输出，而是一个循环迭代的流程。系统不断接收输入数据，进行分析和处理，并输出结果，以此实现自我学习和改进，从而更好地适应复杂多变的现实世界。就像一个孩子不断试错、反复学习，逐渐成长一样，AI系统也在每一次迭代中不断进步，逐渐变得更加智能和成熟。
• AI模型
  • chatGPT-OpenAI
  • 文心一言-百度
  • Gemini-谷歌
  • 通义千问-阿里
  • 智谱AI-清华大学
• 优势
  • 高效性
  • 精度高
  • 全天候、全时段工作
• 劣势
  • 高成本
  • 可靠性：例如感性思维方式
  • 道德和伦理风险
• 对未来传统行业的改变
  • 单一环节的降本提效：取代人的简单重复工作
  • 优化赋能：取代工作流程中的某一环节
  • 智能化赋能，即从一个环节切入并逐渐覆盖其他环节，最终实现全流程智能化
  • 重构整个行业的规则
• 现在的AI
  • 一个高效的搜索引擎
  • 超级强大的数据库
• 未来的AI
  • AI可能会加速世界财富的集中化；
  • AI可能会替代躺平的人，AI机器人可能会占据我们人类的地方，人类数量会减少；
  • 真正能淘汰人类的，也只有人类；
  • 人（才）的价值永远高于AI，特别是在AI成熟期
  • 我们必须抓紧时间学会使用AI
• 未来程序员职业会消失吗？ 来自chatGPT的回答： 这个职业的未来可能会发生变化，但不太可能完全消失。AI大模型的出现可以帮助简化某些编程任务，特别是在自动生成代码、自动化测试和优化等方面。这可能会减少一些传统编程工作的需求。程序员的角色不仅仅是编写代码。他们还负责设计软件架构、解决复杂问题、与团队合作以及理解客户需求等任务。这些任务需要创造性思维、逻辑思维和人类智慧，而目前的AI技术尚不能完全取代这些方面。因此，虽然AI大模型可能会改变程序员的工作方式，但是程序员仍然会继续发挥关键作用，并且需要不断适应新技术的发展。