人工智能术语表：初学者必知的 50 个术语

阿尔戈斯？NLPs?机器学习？有印象吗？听起来像外语，不是吗？

正如大家在过去几年中所看到的，人工智能一直在推动世界向前发展。

从自动驾驶汽车和 ChatGPT 的崛起-它无处不在。 

好消息是，您不需要成为专家也能跟上时代的步伐。

现在学习还为时不晚，但你需要先学习行话。

让我们把它分解开来，让人工智能变得简单，让每个人都能使用。

什么是人工智能词汇？

语言是沟通困惑与理解的桥梁。

虽然人工智能正在改变我们的日常生活，但掌握正确的术语并不仅仅是为了听起来聪明，而是为了真正理解重塑我们世界的技术。

把人工智能词汇想象成旅行者的短语手册。

就像知道几个关键短语可以帮助你在异国他乡游刃有余一样，了解基本的人工智能术语可以帮助你解读那些曾经完全不透明的对话、工具和技术。

这不是要背诵一本枯燥的专业术语词典。而是要获得一套实用的工具包，揭开我们这个时代最具变革性的技术运动之一的神秘面纱。

需要了解的关键人工智能术语

通过分解这些基本术语，您将获得了解人工智能及其对日常生活影响的工具：

• 机器学习:教会计算机从数据中学习，并随着时间的推移不断改进，就像人类通过经验识别模式一样。它 权力预测和适应技术 没有僵化的编程。

• 神经网络:这些相互连接的节点受人脑启发，可处理和适应数据，实现面部识别和语言翻译等高级应用。

• 自然语言处理（NLP）:结合语言学和人工智能，帮助计算机理解和生成人类语言，捕捉上下文、语气和细微的交流差别。

• 深度学习:机器学习的一个子集，通过多层次处理复杂数据，揭示深层模式，建立人类无法企及的复杂联系。

• 生成式人工智能:其中一个 最常见的人工智能类型.它们是根据学习到的数据创建新内容（从图像到文本）的系统，将计算与创造力融为一体，以激发和增强人类的创新能力。

人工智能术语表：详细解释

无论您是初学者还是希望加深理解，这些术语都将帮助您清晰、自信地驾驭人工智能这个迷人的世界。

学期	使用示例	说明
算法	"这里使用的算法可确保更快的搜索结果"。	人工智能在解决问题或做出决策时遵循的一套规则或指令。
人工智能（AI）	"人工智能正在彻底改变医疗诊断"。	计算机科学的一个分支，使机器能够模仿人类智能。
自动化	"自动化减少了 90% 的人工数据输入"。	利用人工智能执行重复性任务，尽量减少人工干预。
大数据	"大数据分析有助于识别客户趋势"。	通过计算分析大型数据集，揭示模式和趋势。
聊天机器人	"我们的聊天机器人全天候处理客户的基本咨询"。	专为自然语言对话设计的人工智能软件。
深度学习	"深度学习让人工智能能够识别复杂的图像模式"。	利用神经网络模仿人脑并处理大量数据的机器学习子集。
生成式人工智能	"生成式人工智能为我们创建了整个营销活动"。	根据训练数据模式生成文本、图像或音乐等内容的人工智能系统。
神经网络	"神经网络为我们的语音识别功能提供动力"。	模仿人脑分析和处理数据的互联层系统。
机器学习	"机器学习模型在处理更多数据的过程中不断改进"。	训练算法以识别模式，并随着更多数据的提供而改进任务。
微调	"对这一模型的微调提高了其翻译准确性"。	调整预先训练的模型，使其在专门任务中发挥更好的性能。
强化学习	"强化学习教会机器人高效地分拣包裹"。	一种机器学习方法，系统通过奖励或惩罚来改进决策。
自然语言处理（NLP）	"NLP使人工智能能够实时理解人类语言"。	机器理解和处理人类语言的能力。
文本到语音	"文字转语音技术让所有用户都能阅读电子书籍"。	将书面文字转换成口语
语音到文本	"语音到文本简化了会议记录的转录"。	将口头语言转化为书面文字
零距离学习	"零镜头学习能让人工智能在没有实例的情况下识别新物体"。	训练人工智能模型，使其在训练数据集中没有特定先验实例的情况下进行预测。
数据扩充	"数据扩增提高了我们训练数据集的多样性"。	增强训练数据的多样性，提高人工智能模型的性能。
迁移学习	"迁移学习帮助调整了医学成像模型"。	运用一项任务中的知识来提高另一项任务的绩效。
黑盒子人工智能	"黑盒人工智能提出了决策透明度的问题"。	决策过程不易解读的人工智能模型。
可解释的人工智能（XAI）	"可解释的人工智能阐明了系统是如何做出决定的"。	人工智能系统旨在使其决策过程透明易懂。
自然语言生成（NLG）	"NLG 用于创建财务报告摘要"。	从结构化数据或概念中创建人类可读文本。
光学字符识别 (OCR)	"OCR 允许对扫描文件进行数字编辑"。	将印刷或手写文本转换为机器可读格式的人工智能系统。
物联网	"智能冰箱等物联网设备正成为家家户户的主打产品"。	收集和交换数据的互联设备网络。
培训前	"预训练加快了模型学习特定任务的能力"。	在广泛的数据集上对模型进行初始训练，以建立基础知识。
及时工程	"及时的工程设计确保人工智能生成准确和相关的输出"。	制作查询或指令，有效引导人工智能输出。
幻觉	"人工智能的幻觉产生了错误的历史信息"	当人工智能产生不准确、不相关或无意义的输出时。
机器人	"机器人技术正在通过自动化装配线改变制造业"。	对机器进行设计和编程，使其能够自主或半自主地执行任务。
弱人工智能	"弱人工智能擅长下棋，却无法进行对话"	人工智能专门从事特定任务，缺乏通用智能。
强大的人工智能	"假设强大的人工智能可以像人类一样推理"。	具有一般智能的人工智能，能够理解和学习各种任务。
遗传算法	"遗传算法优化物流配送路线"。	受自然选择启发的人工智能算法，用于解决复杂的优化问题。
大型语言模型 (LLM)	"GPT-3是大型语言模型的一个范例"。	在海量数据集上训练的高级人工智能模型可理解和生成语言。
对话式人工智能	"对话式人工智能为我们虚拟助理的流畅互动提供了动力"。	人工智能让机器能够进行自然的、类似人类的对话。
自适应人工智能	"自适应人工智能根据用户偏好进行个性化推荐"。	能够根据不断变化的环境或输入调整运行的人工智能系统。
超参数调整	"超参数调整提高了模型的预测准确性"。	微调模型参数以提高精度和性能的过程。
知识图谱	"谷歌的搜索结果利用知识图谱提供上下文"。	显示实体间关系的结构化知识表示法。
信息检索	"信息检索为搜索引擎快速获取结果提供了动力"。	从大型数据集中高效获取信息的技术。
元学习	"元学习教会人工智能更快地适应新任务"。	"学会学习"，即人工智能提高对新任务或新环境的适应能力。
感知器	"感知器是人工智能中的一个基本神经网络单元"。	神经网络的基本构件，将输入信号处理为输出信号。
聚类	"聚类将相似的数据点分组，以便更好地进行分析"。	一种将数据组织成有意义组别的无监督学习方法。
异常检测	"异常检测发现潜在安全漏洞"。	检测偏离常规的异常模式或行为。
功能工程	"特征工程使数据集更适合人工智能模型"。	将原始数据提炼为更适合机器学习任务的格式的过程。
反向传播	"反向传播调整权重，使预测误差最小化"。	一种通过最小化预测误差来微调神经网络参数的算法。
基于规则的人工智能	"基于规则的人工智能应用预定义的规则进行决策"。	人工智能系统遵循明确的规则，而不是从数据中学习。
情感分析	"情感分析确定了客户评论的基调"。	人工智能评估文字背后的情感基调。
梯度下降	"梯度下降优化了模型的学习过程"。	用于最小化损失函数和提高模型精度的迭代算法。
贝叶斯网络	"贝叶斯网络根据条件概率预测结果"。	表示一组变量及其条件依赖关系的概率模型。
语义分析	"语义分析帮助人工智能区分银行和河岸"。	解读文本中的意义和关系的过程，而不是简单的关键词匹配。
嵌入	"单词嵌入提高了人工智能对文本上下文的理解"。	一种将数据（如文本）转换为数字表示，使其可用于机器学习的方法。
注意机制	"注意力机制帮助人工智能专注于最相关的信息"。	神经网络中的一个过程，它侧重于输入数据中最相关的部分，以提高性能。
嵌入	在人工智能模型中将单词表示为向量	一种将数据（如文本）转换为数字表示，使其可用于机器学习的方法。
注意机制	GPT-3 理解文件的长期背景	神经网络中的一个过程，它侧重于输入数据中最相关的部分，以提高性能。

谁应该学习这些人工智能术语？

人工智能术语的魅力在于其普遍相关性。

无论您是经验丰富的专业人士，还是仅仅对技术感到好奇，这些术语都正在成为一种共同语言，在各行各业和各种兴趣之间架起一座桥梁。

学习人工智能术语不仅是为了跟上时代的步伐，更是为了在人工智能日益驱动的世界中保持能力。

• 内容创作者和营销人员： 对于创意产业的从业者来说，了解人工智能为他们打开了一扇通往变革可能性的大门。这有点像大规模自动化个性化内容，通过人工智能驱动的工具产生引人入胜的创意，或利用预测分析解码受众偏好。

• 开发人员和程序员： 在科技界，人工智能术语是创新的基础。对于开发人员和程序员来说，这些术语不仅仅是流行语，它们还代表着推动新兴框架、工具和应用的概念。 

• 学生和终身学习者： 对于学生来说，熟悉人工智能术语是通往机器人、数据科学和认知计算等不同领域的机会之门。终身学习者也可以从中受益，了解人工智能如何应对现实世界的挑战，从气候建模到医疗诊断。 

了解人工智能不仅仅是知识的问题，更是在不断创新的世界中的适应能力问题。

为什么要花时间学习人工智能术语？

掌握这些概念不仅能让人听起来有所了解，还能为现代生活的每个角落带来实际优势。 

其中一个最重要的原因是，有效使用人工智能检测器等先进工具的能力得到了增强。

这些工具依靠人工智能驱动的技术来解决现实世界中的问题，例如 使人工智能生成的内容人性化 并绕过检测算法。

请在下面的小工具中试用我们的人工智能检测器和 Humanizer！

熟悉人工智能术语有助于了解此类工具的功能，并最大限度地发挥它们的作用。 

此外，学习人工智能术语 改善沟通特别是在技术与营销、设计或项目管理交叉的跨学科团队中。

无论您是与数据科学家合作，还是与非技术利益相关者讨论战略，精通人工智能语言都能消除隔阂，让工作流程更加顺畅。 

最重要的是，在 就业市场日益受到科技创新的推动适应性是关键。

了解人工智能术语可确保您无论在哪个领域都能保持竞争力，使您能够适应出现的新工具、新趋势和新挑战。

掌握人工智能词汇的最佳实践

学习人工智能术语并不是死记硬背，而是要建立一种活生生的理解。

就像学习一门新语言。

你不会只是死记硬背字典；你会沉浸其中，不断练习，并与现实世界的语境联系起来。

1. 语境为王:不要只学习定义。要了解这些术语在实际场景中是如何使用的。观看技术讲座、阅读行业博客、收听人工智能专业人士讨论这些概念的播客。

1. 动手探索:通过实验，理论与实践相结合。试用人工智能工具，使用生成式人工智能平台，看看这些术语是如何实现的。ChatGPT、DALL-E 和 GitHub 等平台为好奇的学习者提供了沙盒环境。

1. 创建自己的词汇表:创建电子或实体笔记本。写下术语，加上自己的解释，勾画出例子。书写有助于加深理解。

1. 连点成线:人工智能不是一系列孤立的术语。它是一个相互关联的生态系统。了解机器学习与神经网络的关系，NLP 与生成式人工智能的关系。了解这些关系会让学习更加直观。

了解人工智能术语有助于使用检测工具吗？

当然。知识就是力量，尤其是在使用人工智能检测工具时，如 检测不到 人工智能这在各行各业越来越普遍。

从学术机构到专业出版商，这些工具通过识别人工智能生成的内容来确保透明度、原创性和道德标准。

虽然确保您的内容通过这些检测工具至关重要，但了解它们的工作原理同样重要。

检测工具采用与生成式人工智能本身相同的尖端技术。 

这些术语不仅仅是技术术语，它们还是影响内容创建、分析和验证方式的技术支柱。

了解了这些术语，您就能更好地驾驭不断发展的人工智能检测世界，确保您的内容符合最高的原创性和质量标准。

学习人工智能术语的顶级资源

对于那些在内容创建和检测方面游刃有余的人来说，将这些资源整合在一起就能改变游戏规则：

• 无法检测的人工智能博客:本博客提供大量文章，涵盖人工智能技术、检测工具以及应对人工智能挑战的实用建议。它非常适合希望在人工智能领域保持领先地位的专业人士和学习者。

• Coursera 的人工智能课程:由行业专家和一流大学教授的综合课程，涵盖机器学习、神经网络等内容。按照自己的节奏灵活学习。

• edX 人工智能学习课程:探索顶级机构提供的深入的人工智能基础知识和专业主题。适合在人工智能教育中追求学术严谨性的学习者。

• 谷歌的人工智能学习资源:以谷歌在该领域的专业知识为后盾，为探索机器学习和 NLP 等人工智能概念提供适合初学者的指南和工具。

• 麻省理工学院开放课程人工智能部分:免费访问大学水平的人工智能课程，详细探讨算法、机器人技术等。非常适合那些希望深入学习人工智能技术概念的人。

常见问题：深入了解人工智能术语

总结：您的人工智能词汇之旅

学习人工智能术语不是终点，而是不断探索的旅程。

技术领域以迅雷不及掩耳之势发展，不断更新词汇可确保您在这一令人兴奋的领域始终掌握最新信息。

这些术语不仅仅是文字。

它们是科技与人类创造力交汇世界的窗口，为各种可能性、挑战和人工智能的惊人潜力打开了大门。

因此，要不断学习，保持好奇心，记住：每个专家都曾是决定迈出第一步的初学者。

要深入了解人工智能瞬息万变的格局和利用检测工具的实用技巧，请访问 无法检测的人工智能博客.

它是您在不断发展的人工智能世界中保持领先地位的首选资源。