ChatGPT是OpenAI公司的人工智能谈天机器人，它具有回答任何问题的神奇能力，这可能是你第一次打仗人工智能。从写诗，简历到领悟食谱，ChatGPT的功能被比作类固醇的自动完成功能。
但人工智能谈天机器人只是人工智能领域的一部分。当然，让ChatGPT帮助你完成家务，或者让Midjourney创造令人着迷的机甲图像是很酷的，但它的潜力可能会彻底重塑经济。根据麦肯锡环球研究所（McKinsey global Institute）的数据，这种潜力每年可能为环球经济带来4.4万亿美元的代价，这便是为什么你该当期待听到越来越多关于人工智能的说法。
随着人们越来越习气一个与人工智能交织在一起的天下，新术语层出不穷。以是，无论你是想与凡人不同，还是在求职口试中给人留下深刻印象，这里有一些主要的人工智能术语你都该当知道。
通用人工智能（简称AGI）：这个观点暗示了一种比我们本日所知的更高等的人工智能，它可以比人类更好地完成任务，同时还能教授和提升自身的能力。
人工智能伦理：旨在防止人工智能侵害人类的原则，通过确定人工智能系统该当如何网络数据或处理偏见来实现。
人工智能安全：这是一个跨学科领域，关注人工智能的长期影响，以及它如何溘然发展成对人类有敌意的超级智能。
算法：许可打算机程序以特定办法学习和剖析数据的一系列指令，例如识别模式，然后从中学习并自行完成任务。
调度：调度AI以更好地产生预期结果。这可以指从调节内容到与人类保持积极互动的任何事情。
拟人化：人类方向于授予非人类物体类似人类的特色。在人工智能中，这可能包括相信谈天机器人比实际更像人类，更故意识，比如相信它是快乐的、悲哀的，乃至是有感情的。
人工智能（简称AI）：利用技能在打算机程序或机器人中仿照人类智能。打算机科学的一个领域，旨在建立能够实行人类任务的系统。
偏差：对付大型措辞模型，由演习数据引起的缺点。这可能会导致基于刻板印象缺点地将某些特色归因于某些种族或群体。
谈天机器人：通过仿照人类措辞的文本与人类互换的程序。
ChatGPT： OpenAI开拓的AI谈天机器人，利用大型措辞模型技能。
认知打算：人工智能的另一个术语。
数据增强：稠浊现有数据或添加更多样化的数据集来演习人工智能。
深度学习：人工智能的一种方法，也是机器学习的一个子领域，它利用多个参数来识别图像、声音和文本中的繁芜模式。这个过程受到人类大脑的启示，并利用人工神经网络来创建模式。
扩散：一种机器学习的方法，它采取现有的数据，如照片。扩散模型演习它们的网络来重新设计或规复照片。
紧急行为：当AI模型表现出意外能力时。
端到端学习，或E2E：一种深度学习过程，个中指示模型从头到尾实行任务。它没有被演习成按顺序完成任务，而是从输入中学习并一次办理所有任务。
伦理考虑：意识到人工智能的伦理影响以及与隐私、数据利用、滥用和其他安全干系的问题。
天生对抗网络(GAN)：由两个神经网络组成的天生AI模型，用于天生新数据：天生器和鉴别器。天生器创建新内容，鉴别器检讨它是否真实。
天生式人工智能：一种利用人工智能创建文本、视频、打算机代码或图像的内容天生技能。人工智能被输入大量的演习数据，找到模式来产生自己的新反应，这些反应有时可能与原始材料相似。
Google Bard：谷歌的人工智能谈天机器人，功能类似于ChatGPT，但从当前网络中提取信息，而ChatGPT在2021年之前仅限于数据，并且不连接到互联网。
护栏：对人工智能模型施加的政策和限定，以确保数据得到负任务的处理，并且模型不会产生令人不安的内容。
幻觉：AI的缺点反应。可以包括天生式人工智能，天生禁绝确的答案，但自傲地说，彷佛是精确的。其缘故原由尚不完备清楚。例如，当你问一个人工智能谈天机器人：“达芬奇是什么时候画的《蒙娜丽莎》?”它可能会给出一个缺点的回答：“达芬奇是在1815年画的《蒙娜丽莎》”，而这幅画实际上已经画了300年了。
大型措辞模型（简称LLM）：一种人工智能模型，通过大量文本数据进行演习，以理解措辞并天生类似人类措辞的新内容。
机器学习(ML)：人工智能的一个组成部分，它许可打算机在没有明确编程的情形下学习并做出更好的预测结果。可以与演习集结合以天生新的内容。
微软必应：微软的一个搜索引擎，现在可以利用支持ChatGPT的技能来供应人工智能搜索结果。它与Google Bard连接到互联网类似。
多模式人工智能：一种可以处理多种输入的人工智能，包括文本、图像、视频和语音。
自然措辞处理：人工智能的一个分支，它利用机器学习和深度学习来授予打算机理解人类措辞的能力，常日利用学习算法、统计模型和措辞规则。
神经网络：一种类似人类大脑构造的打算模型，旨在识别数据中的模式。由相互连接的节点或神经元组成，可以识别模式并随着韶光的推移而学习。
过拟合：机器学习中的缺点，它与演习数据过于靠近，可能只能识别所述数据中的特定示例，而不能识别新数据。
参数：授予llm构造和行为的数值，使其能够进行预测。
提示链接：人工智能利用先前交互的信息来为未来的相应着色的能力。
随机鹦鹉：一个法学硕士的类比，解释软件对措辞背后的意义或周围的天下理解并不充分，不管输出听起来多么令人信服。这个短语指的是鹦鹉如何在不理解人类话语背后的含义的情形下模拟人类话语。
风格转移：将一幅图像的风格与另一幅图像的内容相适应的能力，许可AI阐明一幅图像的视觉属性并将其用于另一幅图像。比如伦勃朗的自画像，用毕加索的风格重新创作。
温度：设置用于掌握措辞模型输出的随机程度的参数。更高的温度意味着模型承担更大的风险。
文本到图像的天生：基于文本描述创建图像。
演习数据：用于帮助人工智能模型学习的数据集，包括文本、图像、代码或数据。
Transformer模型：一种神经网络架构和深度学习模型，通过跟踪数据中的关系（如句子或图像的一部分）来学习高下文。以是，它不是一次一个词地剖析一个句子，而是可以看全体句子并理解高下文。
图灵测试：以著名数学家和打算机科学家艾伦·图灵的名字命名，它测试机器像人类一样行为的能力。如果一个人不能区分机器的反应和另一个人的反应，那么机器就通过了。
弱AI，别号狭义AI：专注于特界说务并且不能学习超出其技能集的AI。本日的大多数人工智能都是弱人工智能。
零学习：在没有得到必要演习数据的情形下，模型必须完成任务的一种测试。一个例子是在只接管老虎演习的情形下识别狮子。
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