一、名称解释

  1. 人工智能AI，Artificial Intelligence
  2. 机器学习ML：种让计算机从数据中学习的技术，包括监督学习、无监督学习和强化学习等。
    1. 深度学习DL：学习样本数据的内在规律和表示层次
    2. 计算机视觉
    3. 人工神经网络
    4. 自主计算
  3. 自然语言学习NLP：涉及语言理解、生成和翻译。自然语言处理大体包括了自然语言理解和自然语言生成两个部分
  4. 光学字符识别OCR，Optical Character Recognition：指电子设备检查纸上打印的字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程。

二、原理

  1. 机器学习
    • 数据驱动：大量数据，训练集，验证集，测试集。
    • 特征提取：如图像中的像素值、文本中的单词或句子表示，传感器读数等
    • 模型选择：线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、神经网络等
    • 成本函数：量化模型的预测与真实值之间的差异
    • 优化算法
    • 过拟合与欠拟合：过拟合在训练数据上表现良好，但在新数据上表现不佳。欠拟合，都不佳
    • 模型评估：准确率，精确率，召回率，F1分数，AUC- ROC曲线等。

三、国内外人工智能发展动态

美国在AI技术的多个方面都处于领先地位。国内目前在AI领域有大量研发投入，主要涉及基础设施建设、算法研发和应用拓展。

  1. 国外
    1. GPT-4
      • 教育行业
      • 医疗行业
      • 金融领域
        • 新闻报道、市场分析、投资建议
        • 构建金融问答系统
        • 金融风险管理，如预测市场波动，评估信用风险等
      • 娱乐行业
      • 客户服务
      • 编程和测试
    2. Gemini Ultra
  2. 国内
    • 百度文心一言
    • 腾讯混元大模型
    • 科大讯飞星火
百度
文心一言		腾讯
混元大模型		科大讯飞
星火
优势基于自然对话方式理解与执行任务涵盖了NLP、CV、多模态、文生图等多个领域，对内与腾讯的广告、微信、QQ、游戏等产品实现协同在语音识别、自然语言处理、机器翻译等方面拥有较高的准确率和稳定性。
应用场景智能客服
智能问答
内容创作		智能客服
智能推荐
内容生成		教育
医疗
办公
智能家居
用户体验文心一言界面设计简洁明了流畅、便捷用户界面设计简洁、直观，方便用户快速上手