什么是 人工智能？
人工智能（Artificial Intelligence，AI）是计算机科学的一个分支，专注于创建能够执行通常需要人类智能才能完成的任务的智能系统，包括学习、推理、问题解决、感知和自然语言理解。
工作原理
人工智能涵盖了旨在模拟机器中人类认知功能的各种技术和方法。现代 AI 系统建立在机器学习算法之上，使计算机能够从数据中学习并随时间改进性能，而无需明确编程。AI 可分为窄 AI（专为特定任务设计）和通用 AI（具有人类水平智能的假设系统）。该领域融合了数学、统计学、神经科学、语言学和哲学等多个学科。
主要特点
- 通过机器学习从数据和经验中学习的能力
- 从复杂数据集中进行模式识别和特征提取
- 用于人机交互的自然语言处理
- 基于概率推理的自主决策能力
- 对新情况的适应性和持续改进能力
- 大规模数据和计算的可扩展处理
常见用途
- 聊天机器人和虚拟助手的自然语言处理
- 图像识别和自动驾驶汽车的计算机视觉
- 电子商务和流媒体平台的推荐系统
- 医疗诊断和金融预测的预测分析
- 机器人技术和工业自动化
示例
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人工智能、机器学习和深度学习有什么区别？
人工智能是最广泛的概念，涵盖任何使机器能够模仿人类智能的技术。机器学习是人工智能的子集，使用统计方法让机器从数据中学习。深度学习是机器学习的进一步子集，使用多层神经网络来学习复杂模式。
人工智能的主要类型有哪些？
人工智能通常分为窄人工智能（或弱人工智能），专为特定任务设计，如语音助手或图像识别；以及通用人工智能（或强人工智能），具有跨所有领域的人类级智能。目前，所有实际的人工智能系统都是窄人工智能。
人工智能如何从数据中学习？
人工智能系统通过各种方法学习，包括监督学习（从标记样本中学习）、无监督学习（在未标记数据中发现模式）、强化学习（通过试错和奖励学习）和自监督学习（从数据本身生成标签）。
什么是大型语言模型（LLM），它们与人工智能有什么关系？
大型语言模型是在海量文本数据上训练的人工智能系统，用于理解和生成人类语言。它们代表了人工智能的重大进步，为 ChatGPT 和 Claude 等应用提供支持。LLM 使用 Transformer 架构，可以执行写作、翻译、编程和推理等各种任务。
人工智能有哪些伦理问题？
主要的伦理问题包括算法偏见和公平性、隐私和数据保护、就业替代和经济影响、自主武器和安全、人工智能决策的透明度和可解释性，以及高级人工智能系统超越人类控制的潜在风险。