什么是人工智能？
人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是计算机科学的一个分支，致力于创造能够执行通常需要人类智能才能完成的任务的系统。这些任务包括：理解自然语言、识别图像、做出决策、学习新知识等。
虽然"人工智能"这个概念在1956年就被提出，但真正的突破是在近十年，得益于大数据、强大的计算能力（尤其是GPU）和算法的进步，AI技术取得了飞跃式发展。
🤖 AI的三个层次
弱AI：专注于特定任务，如语音识别、图像分类（当前水平）
强AI：具有人类级别的通用智能（尚未实现）
超级AI：超越人类的智能（理论概念）
机器学习：让机器自己学习
机器学习是实现人工智能的主要方法。与传统编程不同，机器学习不是告诉计算机具体怎么做，而是给它大量数据，让它自己找出规律。
监督学习
给机器标记好的数据进行学习。比如给它看100万张标记了"猫"或"狗"的图片，它就能学会区分猫和狗。
无监督学习
让机器自己在数据中发现模式和结构，不需要人工标记。常用于客户分群、异常检测等场景。
强化学习
通过试错和奖励机制让机器学习。AlphaGo就是用强化学习训练的——它通过不断与自己对弈，学会了下围棋。
📊 数据驱动
AI模型的性能很大程度上取决于训练数据的质量和数量
⚡ 算力需求
训练大型AI模型需要数千块GPU，耗电量惊人
🔄 迭代优化
模型需要不断调优参数才能达到最佳效果
🎯 泛化能力
好的模型能处理它没见过的新数据
深度学习：模仿人脑的神经网络
深度学习是机器学习的一个子领域，它使用被称为"神经网络"的算法结构。神经网络的灵感来自人脑的神经元结构——由大量简单的计算单元（人工神经元）相互连接组成。
"深度"指的是神经网络有很多层。浅层网络可能只有2-3层，而现代深度学习模型可能有数百甚至数千层。更深的网络可以学习更复杂的特征和模式。
卷积神经网络（CNN）
专门用于处理图像的神经网络。它通过"卷积"操作提取图像的特征，如边缘、纹理、形状等。CNN在图像识别、人脸检测、医学影像分析等领域取得了巨大成功。
循环神经网络（RNN）
专门处理序列数据的网络，如文本、语音、时间序列。它的特点是有"记忆"，能记住之前处理过的信息。
Transformer架构
2017年Google提出的革命性架构，彻底改变了自然语言处理领域。ChatGPT、GPT-4等大语言模型都基于Transformer。它的核心创新是"注意力机制"，让模型能够关注输入中最重要的部分。
大语言模型：AI的新纪元
2022年ChatGPT的发布标志着AI进入了一个新时代。大语言模型（LLM）通过在海量文本数据上训练，学会了理解和生成人类语言，展现出惊人的能力：
- 对话能力：能够进行流畅、有逻辑的对话
- 文本创作：写文章、诗歌、代码、剧本
- 知识问答：回答各种领域的问题
- 逻辑推理：进行一定程度的推理和分析
- 代码生成：帮助程序员编写和调试代码
💡 GPT-4的规模
GPT-4据估计有超过1万亿个参数，训练数据包含了互联网上的大量文本。训练一次的成本可能超过1亿美元！
AI的应用场景
智能助手
Siri、小爱同学、天猫精灵等智能助手使用语音识别和自然语言处理技术，让我们能用语音控制设备、查询信息。
自动驾驶
自动驾驶汽车使用计算机视觉、雷达、激光雷达等传感器，配合AI算法，实现环境感知、路径规划和车辆控制。
医疗诊断
AI可以分析医学影像，帮助医生发现早期癌症、眼底病变等疾病。在某些领域，AI的诊断准确率已经超过了人类专家。
内容创作
DALL-E、Midjourney、Stable Diffusion等AI可以根据文字描述生成图像；Sora可以生成视频；各种AI写作工具可以辅助内容创作。
AI的局限与挑战
- 幻觉问题：AI可能会编造看起来合理但实际错误的信息
- 偏见问题：AI可能继承训练数据中的偏见
- 可解释性：深度学习模型是"黑箱"，难以解释决策原因
- 能耗问题：训练和运行大模型需要大量能源
- 安全风险：AI可能被用于生成虚假信息、网络攻击等
未来展望
AI技术仍在快速发展。未来我们可能会看到：更强大的多模态AI（同时处理文本、图像、音频、视频）、更高效的模型架构、更好的人机协作模式，以及AI在科学研究、药物发现、气候变化应对等领域的更广泛应用。