前言

最近随着对大模型探讨的热度提升，人工智能也是一个被热炒的技术领域，随着资本的大量涌入，也促使人工智能在使用场景方面更广泛和更深入。那人工智能也就是我们说的AI到底是什么，机器学习又是什么？深度学习又是什么？大模型是什么？本着知其然也要知其所以然的原则，我们一块儿来探讨一下“人工智能”。

人工智能是什么？

我们在这里不使用用官方的定义，往往官方定义比较全面科学，但是对于一般人来说理解起来有一定的门槛。我认为机器模拟使用人的智能来处理解决问题的场景都叫人工智能。想象一个人使用油门刹车变速器方向盘来正常开车，这不叫人工智能。但是我们倒车使用的雷达通过滴滴声来告诉我们有危险了，这就是人工智能，他辅助我们进行决策，是继续倒车还是停止。现在汽车最基本的辅助驾驶车道保持功能也属于人工智能。

那为什么叫“人工智能”呢？

你经常听到的其他类似概念有人工耳蜗、人工降雨、人工草坪等等，他们的共同点是原来自然界就有的东西，人们通过一些技术或者工具可以制造出来的物品或者现象就叫人工XX。智能本来只属于人类和一些高级动物本拥有的，这里的智能是人们通过计算机技术加上一些基本的物理规律、数学算法、心理学、神经网络的知识等，模拟出来的，所以叫“人工智能”，英文叫Artificial Intelligence，简称AI。

人工智能和机器学习是什么关系呢？

机器学习是实现人工智能的一个手段。想拥有智能，就必须学习知识，从知识中寻找规律来解决问题。人刚刚出生的时候，还是完全没有学习的情况下，只会吃喝拉撒睡哭这些人的基因本能，这个时候还没有智能。人工智能虽然是人造的，但是也需要学习，我们说的机器学习就是智能形成的手段。

机器学习是人工智能形成的唯一方式吗？答案：不是。

这里的机器学习的核心是通过数据加上算法来寻找规律形成知识，用来做预测和决策形成所谓的”智能“，所以机器学习是基于算法和数据驱动的。还有一些基于逻辑和规则驱动形成的智能就不能算作机器学习，比如我们通过编程实现了有A逻辑加B逻辑推导出了C逻辑，同样是模拟了人的智能来解决了问题，属于人工智的范畴，但是这种手段就不是属于机器学习。所以机器学习是实现人工智能的方式，但不是唯一的方式。

深度学习是什么呢？

深度学习是机器学习的一类，他的核心是利用神经网络算法+数据来进行学习训练。机器学习还有其他的算法，比如贝叶斯算法、向量机、决策树、线性回归等等，这些就不属于深度学习的范畴。深度学习就是基于模拟神经网络的原理来学习。神经网络是有许许多多神经元组成的网络，这里边的每个神经元都可以接收输入并产生输出。神经网络是也是按照层次划分的，每一层包含许多神经元，每一层解决一类特定的问题，每一层的输入都是上一层的输出。深度学习的深度是指神经网络的层数，往往层数越多，也就是深度越深，解决的可以解决问题越高端，也就越智能，但是耗费的算力越多。就类似于用筛子来筛沙子，经过连续不同大小的网口的筛子，筛出的沙子颗粒越来越小，整个沙子越来越细腻，但是同时费的力气也越来越大。

什么是大模型呢？

大模型也叫大语言模型，是一个通过分析和学习大量的文本数据来理解和生成人类语言的复杂计算机程序，是上边深度学习的媒介，通过大语言模型来实现深度学习。举一个形象的例子说明大模型在机器学习中的工作原理。

你在学习做蛋糕。刚开始，你会跟着食谱的指示，一步步地学习如何混合材料、调节烤箱温度和时间。每次根据食谱做蛋糕后，你都会得到结果，可能是成功的，也可能是失败的。随着时间的积累，你尝试了成千上万个不同的食谱（数据点），你开始理解不同的配方之间的关系，甚至可以预测出哪些配料的组合可能会导致蛋糕失败，哪些会成功。最终，你不仅仅能够跟着食谱做蛋糕，还能够创造出自己的食谱，甚至是在别人描述蛋糕的口味和质地时，你可以想象出如何去制作它。在这里食谱就相当于是大模型，各种温度、时间、材料配比等都是作为参数，修改每个参数都会影响最终的做出来的蛋糕品质。

大语言模型的大其实就是指的参数多，参数越多，可以调节的越精细，模型就越智能。比如以上列举的做蛋糕的例子，考虑到的影响因素越多，做出好蛋糕的可能性越大。目前一般大模型的参数都已经使用十亿(B)作为单位，现在的GBT-3已经支持1750亿个参数，也就是175B。一般来说参数越多，训练出来机器越智能，但是训练的成本往往越高。

如何学习大模型AI

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

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