摘要: 了解人工智能的基础与应用层，人工智能（AI）如何运作，以及AI的实际应用。探索AI学习和创作工具，解锁未来科技。

人工智能的基础和应用层

我是人工智能领域的在读博士生，平时会与我老婆（文科生）讨论人工智能的各种应用，例如人脸识别技术和CHAT GPT。为了让她更容易理解，我通常会用生活中的例子来解释。

提到人工智能（AI），很多人会想到一些“科幻”场景或者日常生活中的语音助手，例如手机里的“小爱同学”或智能家居里的“天猫精灵”。这些都是AI的应用层，但实际上，AI的世界远比这些应用更广阔和深入。

让我们先了解一下AI的基础层。基础层就像人的心脏和大脑，为AI提供运行的基本能力。比如，你家的电视通过AI智能推荐系统向你推荐一部热门电视剧，背后就是机器学习的功劳。这个系统会根据你的观影记录和类似的观众喜好，为你做个性化的推荐。还有自然语言处理（NLP）等技术，让语音助手能够理解你的指令。例如，当你告诉“小爱同学”：“明天早上八点叫我起床”，它能准时叫你起床。

接下来是应用层。应用层是AI如何利用基础层的能力解决现实问题，即AI的“上岗工作”。在电商平台上，AI可以根据你的购物记录和浏览习惯，为你推荐可能感兴趣的商品。在医疗领域，AI可以辅助医生读取和分析X光片或MRI图像，提供更准确的诊断。在交通方面，AI可以控制智能红绿灯，根据路况自动调整红绿灯的时间，减少拥堵。

基础层是AI能“听得懂、看得见、学得会”的地方，而应用层则是AI用这些能力去完成具体任务的场所。在电视剧推荐的例子里，机器学习和数据分析就是基础层的代表。当AI利用这个推荐能力帮你找到感兴趣的电视剧，或者在电商平台、医疗诊断和交通管理等方面帮你解决问题时，这就是应用层的表现。

基础层和应用层的内容远比上述提到的要多得多。

上图是一篇学术论文中的插图，它展示了人工智能分为两大层：基础层和应用层。

很好地解释了基础层和应用层的关系，就像现实生活里打开电视需要电视信号塔、卫星和电缆等传输信号的基础设施一样。没有这些基础设施，电视节目就无法传输。

当你打开电视并选择一个节目或频道时，你实际上正在与应用层交互。这里的应用层包括电视节目、用户界面和遥控器等。

这两个层次之间有明显的区别。基础层的东西你很难直接感知，比如信号塔的位置或卫星的信道，因为这些都是已经部署好的，你也没有必要了解其中的细节。而应用层则更加直观，比如各种电视节目，你可以通过遥控器自由选择，可以观看网络直播，也可以点播电影。

人工智能的基础层和应用层与此非常相似。基础层是人工智能的“引擎”，负责处理运算、数据存储和其他基本任务。包括硬件（例如服务器、GPU、TPU）、底层软件（例如操作系统、数据库管理系统）、网络（例如云计算资源、数据中心）以及基础算法（例如机器学习算法、深度学习网络）。应用层更关注如何将人工智能与实际应用结合起来。这一层包括特定领域的应用程序、用户界面、高级数据分析和业务逻辑。它通常是普通用户最直接接触到的部分，例如刷脸支付和语音翻译。

即使你对人工智能的技术细节不感兴趣，了解基础层和应用层已经足够应对大多数内容。

其次，如果你对人工智能感兴趣，我推荐使用像CHAT GPT这样的软件，因为它比其他人工智能应用更简单有趣。而知乎知学堂开设的人工智能介绍课程非常适合作为入门课程，让你全面了解和学习人工智能，无论是工作还是学习都会受益良多。

将人工智能的结构细分为更多层次可以提供更深入的理解。在基础层和应用层之间，通常还存在三个额外的层次：感知层、认知层和决策层。这些层次起到桥梁作用，处理更复杂和高级的任务，连接基础设施和最终应用。

这种分层模型就像家里的电路系统。你可以想象高压电流从发电站开始，但在到达你家之前，需要经过多个步骤来转换电流。这些转换步骤就类似于人工智能中的感知层、认知层和决策层。

简单来说，就像电流需要被“整理”和“调整”才能供家里使用一样，人工智能的不同层也有类似的角色。感知层就像电流的“接收器”，负责收集信息；认知层是“处理器”，负责理解这些信息；最后，决策层就像“执行器”，根据收到的信息做出决策。这些层一起工作，确保人工智能从基础设施到最终应用顺利运行。

整个体系的高性能运作依赖于这些层之间的协调和优化。就像一个精密的机器，每个部件都必须精确地运转，才能确保整体的高效和准确。这种综合性也展示了人工智能跨学科和领域的潜力，从计算机科学和工程到认知科学、社会科学甚至伦理学，都有其应用和影响。

如果我们将这种层级结构应用到自身和社会中，可能会发现一些令人惊奇的相似之处。就像人工智能从基础层到应用层需要精密协调，我们的社会也需要各个部分——从个体到社群，再到更大的社会制度——共同努力，创造一个更加和谐、高效的环境。最终，人工智能不仅是一种技术革命，更是一面镜子，反映出我们如何组织、理解和优化复杂系统的多维能力。