ai是什么软件，ai是什么软件_主要用于做什么？

chatGPT的出现，把AI的技术浪潮推到了新高度，也使AI成功破圈，进入了普通大众的视野，哪些工作会被AI取代，传统教育是否需要变革，AI是否会终结人类等话题引发了广泛的讨论。

如果对AI的运作原理有所了解，每个人都可以对上述问题给出自己的答案。

本文尝试向普通读者解释清楚AI是什么及它背后的运作原理。

一、AI到底是啥?

1、AI也是一种计算机程序

AI是运行在计算机上的程序，与其他运行在计算机上的程序一样，接收输入数据，经过处理，产生输出数据。

如微软office的word是一个计算机程序，接收键盘输入，输出是屏幕上显示的字。

AI也是一种计算机程序，举几个日常生活里大家熟悉的AI程序。

如智能音箱，接收用户的语音输入，输出语音形式的回答。可以将智能音箱看成计算机，里面运行了语音相关的AI程序。

如支付宝的刷脸支付，接收用户的人脸图像输入，输出是人脸与账号是否匹配。可以将云端服务器看成计算机，里面运行着图像相关的AI程序。

再如打开抖音，刷到的视频经常与我们之前看过的视频内容相似。输入是我们之前的观看行为，输出是推给我们的视频。可以将手机看成计算机，抖音app或云端服务器运行着推荐相关的AI程序。

2、AI程序的特征在于具有自主决策能力

如果AI程序与普通的计算机程序没有本质区别，就不会成为一个独立的研究领域，两者的本质区别在于是否具有自主决策能力，这也是判断智能体的准则。

普通程序的输出是程序员在编写程序时就写好的，在程序运行前就已经确定了，普通程序没有自主决策能力。

AI程序的输出是程序在运行时通过自主决策产生的，不是程序员预先写好的，AI程序具有自主决策能力。

二、AI背后的运作原理

那么AI程序的运作原理是什么，它是如何获得自主决策能力的呢？

其实和我们人类一样，是通过专门的学习过程获得的。专门的学习可以让AI程序习得专门的规律或能力。之后AI程序运行时，就可以依据习得的规律或能力，自主决策输出。

我们以大数据加持下的AI为例，把AI的学习过程通俗的解释清楚。

可以用三个关键词来概括学习过程：数据，模型，模型实例(AI程序)

1、数据：

数据中蕴含了某种规律，可能是数据之间(输入数据和输出数据)的规律，也可能是数据本身的结构上的规律。

不同类型的数据(结构化数据，图像，语音，文本)，蕴含的规律不同。

2、模型:

模型是人为设计的，用来表达(或捕捉)数据中蕴含的规律的数学表达式。

人们设计了不同类型的AI模型来表达(或捕捉)不同类型数据蕴含的规律。

这里模型的概念和我们生活中理解的模型的概念是一样的。

比如我们想做兔子形状的饼干，需要先有一个兔子形状的模型。在模型里倒入面团，就会得到一个兔子形状的饼干实例。一个模型可以做很多兔子形状的饼干实例。

模型定义了具体实例的轮廓。

比如直线的模型是y=ax+b，定义了直线的轮廓是平面上的一条直的线。参数a和b的取值确定后，就可以得到一条具体的直线实例。参数a和b取不同的值，会得到不同的直线实例。

同样的，AI模型也含有很多参数，它定义了所有模型实例的轮廓，模型的所有参数取值确定后，就可以得到一个具体的模型实例也就是一个可运行的AI程序。

3、模型实例(AI程序)：

模型含有很多参数，每个参数都可以取很多不同的值，每组模型参数(每个参数都取了确定的值)都确定了一个模型实例。所以同一个模型，当参数取不同的值时，可以得到非常非常多的模型实例(AI程序)。

学习的目标就是找到最好的表达了数据中蕴含的规律的那个模型实例(AI程序)，也就是找到最好的模型实例对应的那组模型参数。

学习过程就是在很多很多组模型参数中找到最好的那组参数的过程。

为了找到最好的那组模型参数，从而得到最好的模型实例，有两个问题需要解决:

1) 要有比较模型参数哪组更好的方法，这样才能知道选哪组

比较的方法是看模型参数确定的模型实例哪个更好的表达了数据中的规律。也就是要找到方法可以评估模型实例对数据规律的表达的好坏。

2）要有寻找模型参数的方法，能在有限的时间内找到最好的参数组

前面说过，模型可能有非常非常多的参数，每个参数又可以有非常非常多的取值选择，所以模型可选的参数组会非常非常多。

在海量参数组中找出最好的那组，需要有高效的寻找策略，如果要花费十年的时间才能找到最好的模型参数，显然是不能接受的。如果没有高效的寻找策略，更大的可能是无法找到那组最优参数。

找到最好的那组模型参数，也就确定了最好的那个模型实例(AI程序)。学习过程就结束了。

模型实例(AI程序)部署到计算机上后，就可以对相似的输入数据，自主给出符合规律的输出。

总结来说，基于大数据的AI程序具有智能是指AI程序通过学习可以表达大数据中蕴含的规律，当接收到与学习阶段类似的输入数据时，能够给出符合规律的输出。

学习过程就是寻找最优的模型参数的过程，最优的模型参数是可以使模型实例最好的表达数据中规律的参数。

多模态大模型GPT4.0的发布预示了通用智能的可能性，AI技术的质变已经到来，相信以后的每一年甚至每个月都能看到令人惊叹的AI进化。

AI融入普通人的日常生活，联网的地方就有AI，这样的世界很快会到来，对于普通大众，多了解一点AI，就多了解一点世界。

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