AI 入门百问百答
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首发时间：2024 年 4 月 8 日
更新时间：2024 年 7 月 12 日
内容出品方：Mix AI Lab
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为 AI 实验室同学持续更新 AI 新人常见的问题答疑等学习内容，为初入 AI 领域的小伙伴进行扫盲科普，本篇科普内容由大国和智能助手 Kimi 共同完成。
一、通识相关问题
1、什么是人工智能？
答：人工智能（Artificial Intelligence，简称 AI）是计算机科学的一个分支，它致力于创造能够执行通常需要人类智能才能完成的任务的智能机器或软件。这些任务包括但不限于语言理解、视觉识别、决策制定、学习和适应新环境等。
人工智能可以分为几个不同的类型，包括：
1. 弱人工智能（Narrow AI）：也称为特定人工智能，是指设计用来执行特定任务的智能系统。这些系统在其专门的领域内表现出色，但它们并不具备广泛的认知能力。大多数现有的人工智能应用，如语音助手、图像识别软件和搜索引擎，都属于弱人工智能。
2. 强人工智能（General AI）：也称为通用人工智能或全能人工智能，是指具有广泛认知能力的智能系统，其智能水平在所有领域都与人类相当或超越人类。强人工智能目前还处于理论和研究阶段，尚未实现。
人工智能的核心是机器学习（Machine Learning），这是让计算机系统通过数据和算法自我学习和改进的过程。机器学习的一个关键分支是深度学习（Deep Learning），它使用类似于人脑的神经网络结构来学习数据的复杂模式。
AI 技术的发展正在推动各行各业的变革，从医疗、教育、交通到金融和娱乐等，AI 的应用正在不断扩展，为人类社会带来深远的影响。同时，AI 的发展也引发了关于伦理、隐私、就业和安全等方面的讨论，这些问题需要社会各界共同努力来解决。
2、什么是 AIGC？
答：AIGC，即 AI Generated Content，指的是利用人工智能技术自动生成内容的新型生产方式。这一概念涵盖了多种模态的内容生成，包括音频、文本、图像、视频以及跨模态内容的创作。AIGC 的发展标志着从传统的 PGC（Professionally Generated Content，专业生成内容）和 UGC（User Generated Content，用户生成内容）向机器自动生成内容的转变。
AIGC 的快速崛起得益于深度学习模型的不断完善、开源模式的推动以及大模型探索商业化的可能性。2022 年，AIGC 的发展速度惊人，迭代速度呈现指数级增长，这在很大程度上得益于技术进步和算力设备的精进，以及互联网提供的海量数据。
AIGC 的应用场景非常广泛，它不仅能够辅助信息收集、提高写作效率，还能够支持内容分发，如通过虚拟人主播的形式发放内容，打造沉浸式体验。在电商行业，AIGC 可以通过视觉算法生成商品的三维模型，改善购物体验；在影视行业，AIGC 协助剧本创作，推动创意落地，突破表达瓶颈。
AIGC 技术的商业化和应用正在逐步成熟，但同时也面临一些挑战，包括版权问题、欺诈问题以及违禁内容的监管等。为了应对这些挑战，中国等国家和地区正在积极制定相关法律法规，以确保 AIGC 服务的安全、可靠和合规。这些法规旨在平衡技术创新与法律治理，促进 AIGC 行业的健康发展，同时保护公众利益和个人隐私。
3、大学人工智能专业学啥？
答：人工智能专业是中国普通高等学校本科专业，专业代码 080717T，学科门类工学，修学年限四年，授予学位工学学士。是一个以计算机科学为基础，由计算机、心理学、哲学等多学科交叉融合的交叉学科、新兴学科，研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。人工智能专业旨在培养人工智能产业的研究型、应用型人才，推动人工智能一级学科建设。
学生在这个专业中可以学习到以下几个方面的课程和知识：
1.
计算机科学基础：包括编程语言、数据结构、算法、计算机系统原理等，为学习更高级的人工智能课程打下基础。
2.
数学与统计学：涉及线性代数、概率论、统计学、微积分等，这些数学知识对于理解和实现机器学习算法至关重要。
3.
机器学习：学习不同类型的机器学习算法，包括监督学习、非监督学习、强化学习以及最新的深度学习技术。
4.
深度学习：深入学习神经网络的原理和架构，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、变换器（Transformer）等。
5.
自然语言处理：研究如何让计算机理解和生成人类语言，涉及语言模型、文本分析、情感识别等。
6.
计算机视觉：学习如何让计算机“看”和理解图像和视频，包括图像识别、目标检测、图像分割等。
7.
机器人学：如果人工智能专业包含机器人学，学生将学习机器人的设计、控制以及如何让机器人执行复杂任务。
8.
认知科学与心理学：了解人类思维和认知过程，以便更好地模拟和理解人工智能系统。
9.
伦理、法律和社会影响：探讨人工智能技术的伦理问题、法律法规以及对社会的潜在影响。
10.
实践项目和实习：通过实际项目和实习经历，将理论知识应用于解决真实世界的问题。
4、AI 会不会取代人类的工作？
答：AI 的发展和应用确实在改变许多行业的工作方式，它在某些领域提高了效率、减少了人为错误，并承担了一些重复性和高强度的工作。然而，AI 是否会完全取代人类的工作是一个复杂的问题，涉及技术、经济、社会和伦理等多个方面。
从技术角度来看，AI 在处理大数据、执行标准化任务和识别模式方面表现出色。在制造业、客户服务、数据分析等领域，AI 和自动化技术已经取代了一些工作。然而，AI 也创造了新的工作机会，特别是在 AI 系统的设计、开发、维护和监管方面。