在科技飞速发展的今天，人工智能（AI）已不再是一个陌生的词汇。从我们日常使用的智能语音助手，到为我们推荐感兴趣内容的算法，AI早已悄然融入我们生活的方方面面。当我们深入了解AI领域时，常常会被一些专业术语搞得晕头转向，这些术语就像行业“黑话”，让人摸不着头脑。今天，就让我们一起来揭开这些AI黑话的神秘面纱。

一、基础概念类黑话

1.1 AI（Artificial Intelligence）
AI即人工智能，它指的是由计算机系统执行的通常需要人类智能才能完成的任务，像视觉识别、语言理解、决策制定等，其目的是让机器能够像人类一样感知、学习、推理和决策 。比如，我们使用的智能扫地机器人，它能自动识别房间的布局，规划清扫路线，避开障碍物，这背后就运用了AI技术。
1.2 机器学习（Machine Learning）
机器学习是AI的一个分支，它通过算法让计算机系统从数据中学习模式和规律，从而能够对新数据进行预测或决策。比如，电商平台通过分析用户的购买历史数据，为用户推荐他们可能感兴趣的商品，这就是机器学习在实际生活中的应用。常见的机器学习方法包括监督学习、无监督学习和强化学习。监督学习就像是老师手把手教学生，给学生提供带有正确答案的学习资料（标注数据），让学生学习如何根据输入数据得出正确的输出；无监督学习则更像是学生自己探索学习，没有明确的答案，主要是从数据中发现潜在的模式和结构；强化学习有点像游戏闯关，智能体通过与环境进行交互，根据环境反馈的奖励或惩罚信号来不断调整自己的行为，以达到获得最大奖励的目的 。
1.3 深度学习（Deep Learning）
深度学习是机器学习的一个子领域，基于人工神经网络的深度结构进行学习，能够自动从大量数据中提取特征，适用于图像识别、语音识别、自然语言处理等复杂任务。它的网络结构就像一个多层的蛋糕，每一层都对输入的数据进行不同层次的特征提取。以图像识别为例，第一层可能提取图像的边缘、线条等简单特征，随着层数的增加，逐渐提取出更复杂、更抽象的特征，比如物体的形状、类别等 。像我们常用的人脸识别技术，就是深度学习在图像识别领域的典型应用。
1.4 神经网络（Neural Network）
神经网络是一种模仿人脑神经元结构和功能的计算模型，由大量的神经元节点和连接它们的边组成，通过调整连接的权重来学习数据中的模式，是深度学习的基础。简单来说，它就像一个复杂的神经元网络，每个神经元就像是一个小的计算单元，它们相互连接，通过传递和处理信息来完成各种任务。当我们输入数据时，数据会在这个网络中传递，经过各个神经元的处理，最终输出我们想要的结果 。

二、模型相关黑话

2.1 大语言模型（Large Language Model，LLM）
大语言模型是一种基于海量文本数据训练的深度学习模型，它能够理解和生成自然语言文本，可以完成复杂对话、文本创作、知识问答等任务 。我们熟知的ChatGPT、文心一言等都是大语言模型的代表。你可以把它想象成一个知识渊博的超级助手，它读过海量的书籍、文章，掌握了丰富的知识，当你向它提问或请求帮助时，它能快速理解你的需求，并给出准确、详细的回答。比如，你让它写一篇关于旅游的文章，它能迅速组织语言，从景点介绍、美食推荐到旅游攻略，为你提供一篇内容丰富的文章。
2.2 参数（Parameter）
参数可以理解成大模型的“脑细胞网络”，是模型内部可调节的变量数量，决定模型复杂度和学习能力。参数越多，模型能够学习到的知识和模式就越多，其学习能力就越强，但同时也需要更多的计算资源和数据来训练。举个例子，Deepseek-R有671B参数，对比人类大脑就可想象成在人脑中植入6710亿个神经元 ，如此庞大的参数数量，使得模型具备了强大的学习和处理能力。
2.3 Token
Token是文本的离散化表示，类似于人类语言中的“词汇片段”，其粒度由分词算法决定。比如，“人工智能”可能被分词为“人工”和“智能”或保留为单一Token。Token是大语言模型处理文本的最小语义单位，它将原始文本转化为模型能够识别的数字编码，是语言理解与生成的基础。若将它放在物理世界里作比较的话，Token就是大模型世界里的“原子” ，所有的文本处理都是基于这些“原子”进行的。
2.4 预训练（Pre - training）与微调（Fine - tuning）
预训练是大型语言模型通过自监督学习在大规模无标注文本数据上训练的过程，其核心目标是让模型学习通用的语言表征能力。就好比小孩上学前读百科全书，首先是输入海量信息，不“挑食”什么都看；其次自编练习题；第三步练就“通用脑回路”，不当专家，而是建立基础认知。通过预训练，模型能够学习到语言的通用知识、语法结构、语义表达等。
微调则是基于预训练模型，使用特定领域或任务的标注数据进一步调整参数，使其适配下游任务的过程。微调的本质是迁移学习，即利用预训练阶段习得的通用知识，通过少量目标数据的针对性训练，快速提升模型在特定场景下的性能。打个比方，预训练模型就像是一个全能选手，而微调就像是让这个全能选手针对某个特定项目进行专项训练，使其在这个项目上表现得更加出色。比如，一个经过预训练的通用语言模型，在经过医疗领域的文本数据微调后，就可以更好地处理医疗相关的问答、诊断辅助等任务 。

三、技术架构与算法黑话

3.1 Transformer架构
Transformer是一种广泛应用于自然语言处理任务的神经网络架构，因其自注意力机制而能够高效处理序列数据中的长距离依赖关系，成为自然语言处理领域的主流架构 。Transformer最初由谷歌在2017年的一篇论文中提出，我们可以把它认为是一位“超级翻译官”，它能够同时处理输入序列中的所有单词，并根据上下文关系进行理解和生成。其架构的核心组件“自注意力机制”，能够根据输入序列中不同位置的关系，计算出每个位置的“注意力权重”，从而更好地理解上下文信息 。简单来说，以前的模型在处理长文本时，很难记住前面的内容，而Transformer架构通过自注意力机制，让模型能够关注到文本的不同部分，更好地理解整个文本的含义。
3.2 CNN（Convolutional Neural Network）
CNN即卷积神经网络，是一种深度学习网络，广泛应用于图像和视频识别中，其核心是卷积层，能够自动提取图像的局部特征。在图像识别中，它可以通过卷积层中的卷积核在图像上滑动，提取图像的边缘、纹理、形状等各种特征，然后通过池化层对特征进行压缩，减少数据量，最后通过全连接层进行分类或其他任务的输出。比如，在识别猫和狗的图像时，CNN可以学习到猫和狗的不同特征，从而准确地判断出图像中的动物是猫还是狗 。
3.3 RNN（Recurrent Neural Network）
RNN即循环神经网络，它是一种专门处理序列数据的神经网络，能够逐帧解析语音信号生成文本，甚至预测股价波动趋势。与其他神经网络不同，RNN具有记忆能力，它可以记住之前处理过的信息，并将这些信息用于当前的决策。在处理文本时，它会依次读取每个单词，并根据之前读取的单词和当前的单词来理解文本的含义。但是，传统的RNN在处理长序列数据时会遇到梯度消失或梯度爆炸的问题，为了解决这个问题，人们又提出了LSTM（长短期记忆网络）和GRU（门控循环单元）等改进版本 。

四、应用与发展相关黑话

4.1 AIGC（Artificial Intelligence Generated Content）
AIGC即人工智能生成内容，指利用AI技术自动生成的文本、图像、音频或视频内容，可应用于内容创作、广告、娱乐等领域，以提高创作效率和个性化内容。比如，现在一些AI绘画工具，用户只需要输入一些描述性的文字，就能生成一幅精美的画作；还有一些AI写作助手，可以帮助作者快速生成文章大纲、段落内容等。AIGC的出现，极大地改变了内容创作的方式，为创作者提供了更多的灵感和可能性 。
4.2AGI（Artificial General Intelligence）
AGI即通用人工智能，指的是能够执行任何智能任务的AI系统，与人类智能相当，具有自主学习、推理和适应新任务的能力。目前，虽然AI在很多领域都取得了显著的进展，但距离真正的AGI还有很大的差距。AGI不仅要具备强大的计算和学习能力，还要能够理解情感、解决跨领域问题，甚至超越人类创造力 。一旦实现AGI，它将对人类社会产生深远的影响，可能会改变我们的生活、工作和学习方式。
4.3 智能体（Agent）
智能体是在AI中，指能够感知环境并做出决策以实现特定目标的系统或实体，它可以是软件程序，也可以是具有物理形态的机器人 。比如，自动化任务的软件智能体可以根据预设的规则和条件，自动完成一些重复性的工作；客户服务的聊天机器人也是一种智能体，它能够理解用户的问题，并提供相应的回答和解决方案。OpenAI将智能体定义为“以大语言模型为大脑驱动的系统，具备自主理解、感知、规划、记忆和使用工具的能力，能够自动化执行完成复杂任务的系统” 。我们可以把智能体与大语言模型形象地比作生物体与其大脑，智能体有手有脚，可以自己干活自己执行，而大语言模型就是它的大脑，为它提供决策和指导。
通过对这些AI黑话的解读，相信大家对AI领域有了更深入的理解。当然，AI领域的知识远不止这些，随着技术的不断发展，还会有新的概念和术语出现。希望大家能够保持好奇心，不断学习，跟上AI发展的步伐，更好地利用AI技术为我们的生活和工作服务。