在人工智能的浪潮中，你是否被各種專業(yè)名詞所困擾？從AI到深度學習，從監(jiān)督學習到無監(jiān)督學習，這些詞匯是否讓你感到頭皮發(fā)麻？別擔心，本文將帶你理清楚各種錯綜復雜的AI關系，讓你輕松入門AI。作為小白入門AI的第一課，這篇文章將為你揭開AI的神秘面紗，讓你對AI有更深入的了解。快來一起探索這個充滿無限可能的新世界吧！

想學習AI，但是經?？吹竭@些專業(yè)名詞AI、生成式AI、AIGC、機器學習、監(jiān)督學習，無監(jiān)督學習，深度學習、強化學習等等各種AI專業(yè)詞匯的困擾！

看到這些詞匯，是不是還沒開始學，頭皮已經發(fā)麻！

還好，今天你刷到了小俠這期作品，今天我將用一張圖帶你理清楚各種錯綜復雜的AI關系。

一、什么是AI以及AI核心知識

問題1：什么是AI？

AI的定義：

AI是指機器能夠模擬人類的智能和行為，執(zhí)行復雜的任務，如理解語言、識別圖像、進行決策等。例如，自動駕駛汽車就是一種應用AI技術的典型例子，它可以通過感知環(huán)境、理解交通規(guī)則以及做出決策來實現自主駕駛。

通過定義，我們可以認識到AI就是替代人的機器，可以是軟件形式也可以是硬件形式，軟件形式比如裝在手機里的AI聊天軟件，脫離手機使用不了，硬件形式就如掃地機器人，只能解決特定問題存在。

對AI有了初步認識，接下來看看AI是如何訓練出來的。

與傳統(tǒng)軟件或者硬件不同，AI并不是制作出來的，而是通過訓練而來，因此與傳統(tǒng)軟件最大區(qū)別是AI可以自己決定做什么，回答什么，而傳統(tǒng)軟件要完成什么任務需要有人操作。

小俠前些天分享了一篇【關于AI對未來20年個人財富影響的文章】，里面就提到AI時代，為什么稱AI為新的時代，原因就在于AI的出現，打破了我們當前生活方式和工作習慣，就如剛剛提到的，傳統(tǒng)軟件需要人操作，AI時代，軟件操作并不一定由人來完成。

回到正題，提到訓練AI就得提到機器學習相關知識，機器學習是指讓機器自我學習和自我改進的一種技術，就像人類一樣，可以從失敗中成長，訓練AI也和培養(yǎng)人一樣，讓機器從現有的知識里面進行學習。

看看上面這張圖，機器學習里面包含監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習、強化學習三種，這三種方式是讓機器學習不同知識，掌握不同能力的三種訓練方法，具體內容如下：

1）監(jiān)督學習：

是指讓機器通過已經標記好的數據或結果讓AI進行學習，并做出正確判斷，比如你教小孩子認識蘋果，你給他看一個蘋果，告訴他這是蘋果，然后再給他看另一個，問他這是什么。通過不斷的“教學”和“提問”，小孩子就能學會識別蘋果，監(jiān)督學習的原理和這個類似。

假設企業(yè)需要訓練一個客服AI，讓他準確回答客戶問題，我們就可以通過類似方法訓練AI，讓他準確識別問題并找出對應答案反饋給用戶。

2）無監(jiān)督學習：

就是讓計算機從一堆沒有標記的數據中找出規(guī)律和結構，比如讓小孩子從一堆沒有名字的玩具中，自己分類和歸納出哪些玩具是車子、哪些是動物一樣，通過多次的訓練，AI自己找出規(guī)律并做總結，從而讓AI具備掌握規(guī)律的能力。

假設你是一家電商公司的運營人員，你手頭有一大堆用戶的瀏覽、購買等相關數據，但是這些數據并沒有明確的標簽，比如哪些用戶是喜歡買時尚衣服，哪些用戶是喜歡買電子產品。 這時，你可以使用無監(jiān)督學習的方法，讓計算機自動根據用戶的行為數據，將用戶分成不同的群體，從而實現定制化營銷的目的。

3）強化學習：

是指讓計算機在不斷嘗試和錯誤中自我學習，通過相應的獎勵機制讓AI找到最佳結果的方法。 拿訓練寵物狗舉例，假設你有條小狗，你想讓它知道按鈴鐺就能獲取食物，起初寵物狗并不知道按鈴鐺與獲得食物之間存在關系，當寵物狗按到鈴鐺，你就給他食物，不管他是有意識還是無意識，時間長了，寵物狗就會發(fā)現一個規(guī)律，只要按鈴鐺，主人就會給我食物。隨后寵物狗會自我總結，驗證自己的判斷，嘗試按鈴鐺是否會獲取食物。

鈴鐺、食物一起組成了一個特定環(huán)境，在這種環(huán)境下寵物狗就能學習到獲取食物的方法。 強化學習和訓練寵物狗類似，就是給他獎勵，做錯了給與懲罰，作對了給與獎勵，多次訓練，AI就能找到規(guī)律并自我學習。

當然，有伙伴可能會問，狗獲取食物對他來說是獎勵，但是機器你總不能給他吃東西吧！

科學家也想到這個問題，方法也很簡單，就是給AI設置積分，對了給分，錯了扣分，大家平時用AI聊天工具是不是可以看到贊一下，踩一下的圖標，其實這就是大家?guī)椭髽I(yè)強化訓練他們AI的過程。

參與的越多，AI能力就越聰明。

以上三點是AI訓練較為基礎的部分，希望伙伴們看完這篇內容，面對這些專業(yè)詞匯不再陌生。

再來看看下面這張圖：

2. 什么是深度學習?

深度學習是在機器學習基礎上進一步訓練AI能力的方法，簡單來說就是讓AI模仿人類大腦，掌握學習和思考的過程，比如人類看到一張貓的照片時，我們會立刻認出這是一只貓。這是因為我們的大腦已經通過過去的經驗和學習，積累了對貓的認識。深度學習也是這樣，它會通過大量的圖片數據來學習，逐漸識別出圖片中的特征，最后就能準確地認出貓了。

生活中深度學習應用非常常見，例如刷臉支付，語音識別，自動駕駛等等場景，都是應用了AI深度學習的方法.

所以你會發(fā)現，新買的手機，掃臉解鎖偶爾會出錯，但是用的時間越長，出錯的概率越低。

AI核心圈最里面的一個圈，大語言模型，也稱之為LLM，簡單理解就是語言類的AI模型。

目前我們常說的各種AI軟件，背后就是用到大語言模型，他的主要特點是：

1）能夠理解人類自然語言。

這點在以往任何軟件中都沒出現過，傳統(tǒng)方式要識別人類語言意圖，方式是識別語句中關鍵字，比如我要洗澡，洗澡為關鍵字，軟件根據后臺有關洗澡的答案反饋一個結果給用戶。大語言模型則不同，他是通過深度學習中的 Transformer 架構來解決語義理解的問題，關于 Transformer 架構我們后面再做介紹。

2）能夠生成人類語言結果反饋給用戶。

與理解相反，就是AI能夠根據理解的語義生成人類能夠理解的語言反饋給用戶，比如讓AI寫詩，寫文章等等，都是這個能力的表現。

除大語言模型之外，還有一些垂直領域的模型，比如Stable Diffusion，擅長畫畫的繪畫模型，本草擅長中醫(yī)的中醫(yī)模型等等。

以上是有關核心圈的基礎知識，觀看到這里的伙伴，大家都理解了嗎？

如果覺得小俠分享還不錯，評論區(qū)回復“666”支持一下。

二、AIGC與AI應用層

接下來，我們看看大模型應用層相關知識，看看下面這張圖：

1. AIGC、生成式AI、Gen AI

先看看什么是AIGC？

AIGC與之相對的是UGC、PGC，AIGC指的是由AI生成的內容，包括文章，圖片，音樂，視頻等等。UGC、PGC分別指的是由用戶（普通人）生產的內容和專業(yè)人士生產的內容。

作為信息時代，任何品牌，產品想要告知用戶，都需要生產大量的內容發(fā)布到各大渠道，才能觸達用戶，比如通過直播帶貨，短視頻帶貨等等方式，因此內容生產作為當前時代是非常重要的一種手段。

剛剛提到了大語言模型和其他垂直模型，不同模型可以生產不同內容，比如繪畫的模型可以設計海報，寫文章的模型可以輸出營銷軟文，因此2023年作為AI最火熱的概念AIGC就孕育而生。

生成式AI和Gen AI與AIGC本質上并沒有什么區(qū)別，只是叫法上不一樣。

文章后面會提到AI Agent，作為時下最熱的兩個方向，小俠個人看好的是AI Agent方向，AIGC個人認為，只是超熱的概念，實際上并沒有那么高價值。

這里小俠給想深入學習AI的伙伴提個醒，AI時代想抓住AI紅利，重點研究學習方向一定要往AI Agent方向學習，AIGC只能說把AI當更高效的工具使用，并沒有發(fā)揮AI真實價值。

而AI Agent方向，能夠解決的問題實在太多，我們后面講到大模型層知識的時候再具體細聊。

2. AI應用層

AI應用層是我們絕大多數粉絲接觸最多的一個層級，伙伴們經常刷到的各種AI神器分享的視頻，都是應用層的內容，應用層主要劃分為：

1）AI效率工具。

有些是AI原生工具，比如火山寫作，Stable Diffusion，即夢，可靈等等！這些都是基于AI單獨開發(fā)出來的新型軟件，傳統(tǒng)軟件是實現不了這些功能的，因此叫AI原生工具。另外一些是AI賦能，比如飛書，釘釘，剪映等等，這些原本就有，只是融合AI，讓原本能力更加強悍。

2）聊天機器人。

英文名Chat Bot，這應該是大家接觸最廣，用的最多的AI軟件，像豆包，通義千問，文心一言，Chat GPT等等，軟件形式以自然語言交流為主，通過溝通方式解決用戶問題。

3）Prompt工具及社區(qū)。

小白可能比較陌生，Prompt指的是提示詞工程，意思就是整理能夠讓AI理解的命令，比如“假設你是一名律師”，“假設你是一名大學老師”等等，這種告訴AI的內容就是Prompt的知識。

為什么Prompt會是一門單獨的知識，主要是因為很多場景下，需要一個精準的提示詞才能夠讓AI完成目標任務你得讓AI知道它是誰，要干什么，什么能干，什么不能干等等。還有一些特定任務安排上，也需要非常明確的提示詞，AI才能真正理解你的用意，因此有對應的工具和社區(qū)。

像AI繪畫玩家口中常說的煉丹，其實也是提示詞工程的知識，只不過適用的模型是繪畫類的模型。

4）開發(fā)者社區(qū)。

與提示詞工程社區(qū)類似，都是讓大家學習交流的地方，像小俠發(fā)布的【弼小俠AI基地】，也是這個定位。

5）應用開發(fā)工具。

主要是開發(fā)AI應用的平臺，像小俠強烈推薦大家學習的Coze平臺，Dify平臺，這些平臺都是用來開發(fā)AI應用的工具平臺，里面包含了模型調用，插件調用，數據庫，知識庫等等各種開發(fā)所需要的功能。

與傳統(tǒng)軟件開發(fā)平臺不一樣，AI開發(fā)平臺都提供無代碼和低代碼兩種模式，特別適合新手學習，不用軟件開發(fā)背景，掌握相關知識都能設計出自己或者企業(yè)用的AI。

以上是有關AIGC與AI應用層相關的知識，做個總結：

應用層是普通人能抓住AI紅利的唯一機會，你可以是掌握了某些AI工具的具體使用方法，也可以是能夠熟練利用AI應用開發(fā)工具設計AI軟件，兩種方式都能讓你在AI時代找到賺錢的路徑。

小俠強烈推薦的是大家務必掌握coze或者dify等AI應用開發(fā)的知識，有了AI應用開發(fā)能力，不僅能解決自身需求，還能解決企業(yè)AI數字化升級的問題。

三、Agent與大模型層

下面我們再看看AI Agent與大模型層相關知識，看看下面這張圖：

.1. AI Agent

經常在網絡上看到Agent相關內容，那到底什么是Agent呢？

先看看AI Agent的定義：

Agent是一種具有感知、決策、行動能力的自主系統(tǒng)，關注的是AI如何在復雜環(huán)境中執(zhí)行任務和達成目標，生成式AI是其組成部分之一，但AI Agent的范疇遠大于單純的生成任務。

聽起來是不是有點抽象？

簡單理解Agent就類似傳統(tǒng)意義機器人的簡配版，相比機器人就是少了手，少了腳，不能幫你疊衣服、干家務，其他都可以幫你完成！

比如讓AI幫你訂機票，打電話給老婆告訴他今天晚上回來等等。

沒有手和腳，AI到底能做什么？

前面提到軟件形式的AI和硬件形式的AI，Agent相當于軟件形式的AI。它能通過軟件方式處理你安排他的任務，像我們日常工作大多數都是用手機、電腦辦公，絕大多數場景都不需要用到硬件設備。

假設你是一個外賣小哥，給客戶送外賣途中出現了一點小意外導致外賣無法準時送達，如果你手機里安裝了Agent實現的AI助理，這個助理就能通過定位和時間等信息，幫你呼叫客戶，告訴它外賣會延遲送達信息，并且?guī)湍惬@取客戶的理解，免得平臺處罰。

這個場景下，就是應用了Agent的能力，他能讓AI具備一定業(yè)務處理能力。

想要實現這個業(yè)務場景，需要讓AI具備定位獲取，電話獲取，撥通電話，當前任務等能力和信息，我們可以借助前面提到的AI應用開發(fā)平臺開發(fā)這類AI助理，給他配置相關技能，從而實現這種能力。

目前Agent發(fā)展速度非?？?/strong>，相應技能和配套權限正在火速發(fā)展中，小俠去年接觸到Coze平臺，平臺更新到今天，平臺能調用的權限已經超過一萬多種，足以滿足大部分業(yè)務場景。