AI入门:你必须知道的30个常用AI术语
作者：微信文章🎯从这里了解如何与AI对话
2025年AI正以前所未有的速度重塑世界，从写报告、做设计，到搞科研、开发新产品····
不懂点AI，仿佛下一秒就要被时代列车无情抛下，但当你兴致勃勃想入门接触AI的时候，是不是常常被一堆专业术语搞得一头雾水？
别担心，今天就给大家精选了30个AI领域高频的常用术语，读完后你就会对AI的基本概念有了清晰的了解，开启AI学习第一步！
一、基础模型与概念（了解AI的底层逻辑）
这一部分是打基础，让你搞清楚AI是怎么“学会”做事的，它的“大脑”是怎么工作的。
1、人工智能（AI）
AI就是让机器模拟人类的思考和行为能力，比如下棋、识别人脸、理解语音。它是一个很大的概念，涵盖了很多技术，接下来的内容会详细展开。
2、机器学习（Machine Learning）
机器学习是AI的核心方法之一。它让计算机通过“经验”来提升能力。比如你教AI看很多猫的图片，AI就会慢慢学会怎么分辨猫和其他动物。
3、深度学习（Deep Learning）
深度学习是一种通过多层神经网络模拟人脑的方式，让机器学习更复杂的任务。它特别适合处理图像、语音和自然语言，推动了AI技术的飞速发展。
4、神经网络（Neural Network）
神经网络是深度学习的核心，它由许多“神经元”构成，每个神经元负责处理信息并传递给下一个神经元。它的灵感来源于人脑。通过大量计算，神经网络能够理解复杂的数据模式。
5、参数（Parameter）
参数是神经网络中的调整值，它帮助AI“记住”学习的内容。训练时，AI会通过不断调整这些参数来提高自己的准确度。大模型的参数数量可以达到数十亿，像GPT-3就有1750亿个。
6、Transformer
Transformer是一种AI模型架构，非常擅长处理语言。它通过“注意力机制”理解不同词语之间的关系，帮助AI理解长句子或复杂语言的含义。几乎所有现代的语言模型（如GPT）都基于Transformer。
7、GPT（Generative Pre-trained Transformer）
GPT是一种非常强大的语言模型，能够生成自然流畅的文本。你可以让它帮你写文章、进行对话，甚至写代码。GPT通过“预训练”和“微调”学会了如何理解和生成语言。
8、训练（Training）
训练是指给AI提供大量数据，让它在这些数据上不断学习和优化。通过反复“练习”，AI可以从“错误”中学习，逐渐变得更加准确和智能。
9、幻觉（Hallucination）
幻觉是指AI生成的内容虽然看起来合理，但实际上是错误的或不真实的。例如，AI可能编造一些并不存在的事实或人物名字，这是因为它是基于数据的模式来生成内容，偶尔会出错。
10、AGI（通用人工智能）
AGI是一种理论中的AI，指的是具有像人类一样的通用智能，能解决任何复杂的任务。现有的AI技术大多是“专用AI”，只能在某一领域表现出色，而AGI能够像人类一样灵活适应多种场景。
二、交互与应用（你怎么和AI打交道）
有了模型，我们得与它互动，应用它来解决问题。这里讲的是怎么与AI交流、怎么用AI工具。
11、Prompt（提示词）
Prompt是给AI的指令或问题，比如“请写一首诗”或“帮我翻译这段话”。写得好，AI的回答就更精确。掌握写好Prompt的技巧，可以让你更高效地利用AI。
12、Token（令牌）
Token是AI处理文本时的基本单位，可能是一个字、一个词、甚至是一个字符。模型在理解和生成语言时，都是把句子拆成一个个Token，然后逐个分析。
13、推理（Inference）
推理指的是AI根据输入信息生成输出的过程。比如你输入一个问题，AI根据自己的知识和训练结果给出答案。推理时，AI没有再学习，而是直接“应用”已有的知识。
14、微调（Fine-tuning）
微调是基于已有的大模型，再用一些特定领域的小数据进行训练。比如你有一个通用的GPT模型，然后用法律领域的文章来微调，让它在法律方面更专业。
15、Zero-shot / Few-shot Learning
Zero-shot学习是指AI在没有看到过任何示例的情况下，直接完成任务；Few-shot学习则是只给它几个示例后让它完成任务。大模型像GPT，通常能做到这两种“低样本学习”。
16、Chain of Thought（思维链）
思维链指的是引导AI分步骤地思考问题。比如让AI一步步推理，而不是直接给出结论。这种方式可以帮助AI在解决复杂问题时更准确，尤其在数学、逻辑推理中非常有效。
17、NLP（自然语言处理）
NLP就是让计算机理解和生成人类语言的技术。比如语音识别、机器翻译、文本摘要、情感分析等，都是NLP的应用。GPT、BERT等都是基于NLP的技术。
18、多模态（Multimodal）
多模态AI不仅能处理文本，还能处理图像、声音等多种信息。比如你上传一张图片，并输入一句话，它能够同时理解图片和文字，甚至可以生成基于这些信息的回答。像OpenAI的DALLE、Google的Gemini，就属于多模态AI，它们能理解并生成文本和图片。
19、API（应用程序接口）
API是开发者用来调用AI功能的“桥梁”，让AI与其他应用程序进行互动。比如你想在自己的App中使用GPT功能，就需要通过OpenAI提供的API。
20、数据集（Dataset）
训练AI模型需要大量的“教材”，这些教材就是数据集。比如，ImageNet是一个用于图像分类的数据集，COCO则包含了大量的图片和相关标注，用于图像理解任务。
三、智能的表达与理解（AI如何“理解世界”）
AI不仅要“学习”，还得“理解”和“创造”。这一部分讲的是AI是如何感知世界，如何根据数据生成输出的。
21、生成式AI（Generative AI）
生成式AI指的是能够根据给定的输入创造出新内容的AI。比如ChatGPT能够生成文章、对话，MidJourney能够根据文字描述画出图像。这些AI能够根据输入“创作”而非简单复述已有内容。
21、Embedding（嵌入向量）
Embedding是AI将“文字”转化成“数字”的过程。每个词、每个句子都会被转换成一个向量（数字列表），然后AI用这些向量进行分析和计算。这样，AI才能在数字世界中理解语言。
22、强化学习（Reinforcement Learning）
强化学习通过让AI“试错”和接受奖励/惩罚来学习。比如让AI玩游戏，每次得分时给予奖励，失败时给予惩罚。经过多次试探，AI学会了如何优化策略，最终取得更高分。
23、自然语言生成（NLG）
NLG是让计算机“生成”自然语言的技术，像GPT就是NLG的代表。它能够根据给定的主题生成内容、文章，甚至写诗、故事。比如，你告诉它一个主题，GPT就能自动生成一篇文章。
24、图像生成（Image Generation）
图像生成是让AI根据文字描述或样本图像来“生成”新的图像。比如MidJourney和DALL·E，你输入“阳光明媚的海滩”，它们能生成你想要的图像。
25、异常检测（Anomaly Detection）
AI能够帮助我们发现数据中的“异常点”。比如在金融领域，AI可以识别出那些与正常模式不符的交易，帮助识别诈骗行为。
26、语音识别（Speech Recognition）
语音识别是AI将语音转换成文本的技术。比如Siri和Google Assistant，它们可以通过听取你的声音并将其转化为文字，理解你的需求并做出回应。
27、自动编码器（Autoencoder）
自动编码器是一种神经网络模型，通常用于图像压缩和降噪。它能够把图像数据压缩成更小的表示形式，再解压成原始的图像。它帮助AI更好地理解数据的结构。
28、分析与可解释性（Explainability）
随着AI应用越来越广泛，如何让AI的决策更透明、易懂，变得非常重要。可解释性就是让AI的“思考过程”更加清晰，帮助人们理解AI做出某个决策的原因。
29、量子计算（Quantum Computing）
量子计算是借助量子力学原理进行计算，具有极强的并行计算能力。它可以让AI在解决一些特定的复杂问题时，变得更加高效和快速。虽然离普及还有点远，但它是未来AI发展的重要方向之一。
写在最后
了解这些基础术语，就像掌握了进入AI世界的钥匙，虽然一开始看起来有点抽象，但理解这些概念会让你学习AI的过程顺畅得多。
当你敢于拥抱未知、探索可能时，你会发现：真正的进步，从不止步于眼前的挑战，而是勇敢迈向未知的未来。
AI的学习不是一蹴而就，而是一个长期不断积累和实践的过程，如果你也对AI感兴趣、想系统学习AI技术
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