摘要: 了解AIGC的本质和意义，AI课程为你解锁人工智能的奥秘。掌握大模型的潜力，提升工作学习效率。AI课堂推出的公开课助你掌握人工智能的潜力。
AIGC有哪些？
AI的本质就是投票。
直观的来说，AI技术就是一种可以模仿人干活，但是又不是人的一种技术。
就拿CHAT GPT来说，它就是一种典型的人工智能。
图1：CHAT GPT可以模仿人类进行沟通和交流
你可以看到，CHAT GPT可以模仿人类，利用人类已有的知识和你进行沟通，并且大多数的知识都是正确的。
很神奇对吧，其实它的原理非常的简单，就是基于投票，就跟你在做出一个决定的时候，你需要在几个选择之间抉择，而AI同样需要在做出抉择。
其实人在做决定的时候也是在投票，会根据得失或者其他的考量，做出决策，AI也一样，它也会对所有潜在的答案进行投票，得票最多的那个答案就会被选出来。
跟人一样，既然是选择题，那么即使再老练的选手，都会选错，这也是为什么AI也会犯错的原因。
如果我们想要更好的了解AI，甚至更好的利用AI来辅助我们的工作学习，那我们必须要搞明白现如今最火的大模型（Large Language Model）。
特别是那些基础模型，比如CHAT GPT，Claude，Bard等等。
图2：大模型提供了更好的了解和利用AI的机会
因为只有这样，你才能够在人工智能时代至少不落于下风。
如果同样的工作，一个熟练掌握LLM的人的工作效率可能是不会LLM的人的几倍，甚至几十倍。更重要的是，一个掌握了LLM的人，很可能自己就是一个团队，自己一个人可以做以前一个人才可以做到的事情。
其实对于不是特别专业的工作，每个人都可以找到用机器学习或者人工智能来助力自己的工作或者学习。
这就是大模型的魅力，它可以放大你的能力，比如说你不擅长代码，那么它可以帮助你实现你的想法，无论什么语言它都可以做的非常棒。其实无论是从业者，还是在校的同学，都非常的建议了解一下「知乎知学堂」联合「AGI课堂」推出的【程序员的AI大模型进阶之旅】公开课，一共2天的课程，可以帮助你迅速的掌握大模型的潜力，以及它如何可以跟你的职业或者学习相结合。
图3：AI课堂提供的公开课可以帮助你掌握大模型的潜力
更专业的说法，AI的全称Artificial Intelligence，人工+智能，合起来就是人工智能。它的目的是模仿人类智能，使电脑能够实现一些人类难以完成的任务，比如自动学习、自动推理和自动解决问题。
AI技术的核心本质是让电脑模仿人类的智能，比如学习、推理和解决问题的能力。有很多不同的技术原理支撑着AI，但其中一些最重要的包括机器学习，它涉及使用算法让电脑从数据中学习，以及自然语言处理（NLP），它允许电脑理解和生成人类语言。其他重要的原理包括计算机视觉，它使电脑能够“看”和解释视觉数据，以及决策算法，它使电脑能够根据可用的信息做出决策。
说白了，人工智能就是以模仿人为目的的，看，听，说，读，写等等。
现阶段的人工智能是最初级阶段的，智能程度大部分取决于数据，也就是有多少的人工，就有多少的智能。
最终的目标是AGI，Artificial general intelligence，也就是强人工智能。
定义：
强人工智能是一种具有通用智能的机器的概念，该机器模仿人类的智能或行为，并具有学习和应用其智能来解决任何问题的能力。在任何给定的情况下，强人工智能都可以以与人类的方式思考，理解和行动，其中强人工智能与弱人工智能的最大差别就是是否拥有意识。
现阶段实现的AI其实是属于最低级的AI，也就是弱AI，AI一共被划分为三类。
- 弱人工智能 (Artificial narrow intelligence, ANI)：弱人工智能，不具备意识
- 强人工智能 (Artificial general intelligence, AGI)：强人工智能，具备初级意识
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超级人工智能 (Artificial superintelligence, ASI)：超级人工智能，意识等同或超过人类
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弱人工智能（ANI）：弱AI是迄今为止我们成功实现的唯一人工智能类型。弱AI是面向目标的，旨在执行单个任务（例如，面部识别，语音识别/语音助手，驾驶汽车或互联网搜索），并且在完成其编程要完成的特定任务时非常”聪明“。尽管这些机器看起来很智能，但它们在有限的约束和限制下运行，这就是为什么这种类型通常被称为弱AI。弱AI不会模仿或复制人类的智能，它只是基于参数和上下文来模拟人类的行为。
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超级人工智能（ASI）：超级AI，是一种假想的AI，它不仅模仿或理解人类的智力和行为。ASI是机器变得自我意识并超越人类智能和能力的地方。除了复制人类的多方面智慧之外，ASI在理论上将在我们所做的每一件事上都做得更好。数学，科学，体育，艺术，医学，业余爱好，情感关系，应有尽有。ASI具有更大的内存和更快的处理和分析数据能力。因此，超级智能的决策和解决问题的能力将远胜于人类。
总结：
人工智能分为，ANI, AGI 和 ASI三类，我们目前所能达到的仅仅是弱AI水平，而更高阶段的AGI和ASI，我们尚未触及。但可以肯定是我们当前处于人工智能时代，并且随着人工智能技术不断的发展，再辅以基础理论的不断进步，AGI甚至ASI会在不远的未来有着更加清晰的轮廓。
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