隨著AI時(shí)代的到來，越來越多概念值得我們關(guān)注。這篇文章里，作者就介紹了人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和大模型的概念和關(guān)系，一起來看看，或許屏幕前的你會(huì)感興趣。
上文簡述了傳統(tǒng)產(chǎn)品經(jīng)理進(jìn)化為AI產(chǎn)品經(jīng)理的機(jī)遇和挑戰(zhàn)，今天我們繼續(xù)了解一下人工智能的概念和分類，并介紹AI領(lǐng)域非常重要的兩個(gè)概念：機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)，最后還會(huì)聊一下最近爆火的大模型，看看這位明星選手處在AI這張大網(wǎng)的哪個(gè)位置。
一、什么是人工智能
人工智能（Artificial Intelligence，AI）是指用機(jī)器去實(shí)現(xiàn)所有目前必須借助人類智慧才能實(shí)現(xiàn)的任務(wù)。它本質(zhì)上是基于學(xué)習(xí)能力和推理能力的不斷進(jìn)步，去模仿人類思考、認(rèn)知、決策和行動(dòng)的過程。
AI的核心目標(biāo)是通過機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)，讓計(jì)算機(jī)能夠從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，并自主地進(jìn)行推理和決策。
從產(chǎn)品經(jīng)理的視角來看，傳統(tǒng)的功能實(shí)現(xiàn)，需要產(chǎn)品經(jīng)理預(yù)設(shè)業(yè)務(wù)場景，規(guī)劃功能邏輯細(xì)節(jié)，然后交給技術(shù)人員進(jìn)行編碼實(shí)現(xiàn)，最終功能和預(yù)想效果一致的話，就是很成功的一次迭代了。
似乎也沒什么問題，但是當(dāng)我們跳出來往下看，發(fā)現(xiàn)滿屏都是形如“如果…那么…”的需求硬編碼，雖然給了用戶“所見即所得”的確定性，但是很多場景的表現(xiàn)都顯得“木訥”，不夠“聰明”，很多人類一眼就能得到答案的問題，想達(dá)到預(yù)期效果卻難如登天。
而借助AI技術(shù)，我們可以將那些“木訥”的功能，交給一個(gè)個(gè)聰明的“人”來負(fù)責(zé)，它們不止可以完成本職工作，還能繼續(xù)學(xué)習(xí)成長，獨(dú)自進(jìn)行邏輯推理，更好的做決策。
整個(gè)系統(tǒng)瞬間就活了起來，雖然有了更多的“不確定性”，但同時(shí)也沖破了天花板，擁有了無限可能。
根據(jù)AI的能力范圍和智能化程度，可以將人工智能分為ANI、AGI和ASI三個(gè)等級(jí)。
ANI（弱人工智能）主要被編程以執(zhí)行單一任務(wù)，它通常只能針對特定領(lǐng)域或任務(wù)展現(xiàn)出類似人類智能的能力。例如，手機(jī)地圖導(dǎo)航、網(wǎng)購產(chǎn)品推薦等都是ANI的典型應(yīng)用。AGI（通用人工智能）則是在不特定編碼知識(shí)與應(yīng)用區(qū)域的情況下，應(yīng)對多種甚至泛化問題的人工智能技術(shù)。它擁有推理、計(jì)劃、解決問題、抽象思考、快速學(xué)習(xí)和從經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)的能力。AGI更像是無所不能的計(jì)算機(jī)，能夠像人類一樣應(yīng)對多種任務(wù)和環(huán)境。ASI（超人工智能）相較AGI，不僅要求具備人類某些能力，還要能夠獨(dú)立思考并解決問題。ASI不僅在智能化程度上超越了AGI，還在應(yīng)用范圍上有所擴(kuò)展，能夠應(yīng)對更加復(fù)雜和多樣化的任務(wù)。
人工智能包括自然語言處理（NLP）、計(jì)算機(jī)視覺（CV）、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器人技術(shù)等分支。這些分支在處理不同類型的數(shù)據(jù)和任務(wù)時(shí)各有優(yōu)勢。
例如，自然語言處理（NLP）主要關(guān)注于自然語言的理解和生成，計(jì)算機(jī)視覺（CV）則關(guān)注于圖像和視頻的識(shí)別和理解，機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)則通過訓(xùn)練數(shù)據(jù)來讓計(jì)算機(jī)自主地進(jìn)行決策和預(yù)測，數(shù)據(jù)挖掘則從大量數(shù)據(jù)中挖掘出有用的信息，機(jī)器人技術(shù)則利用AI技術(shù)來構(gòu)建能夠執(zhí)行各種任務(wù)的自動(dòng)化系統(tǒng)。
我們主要關(guān)注機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)。
二、什么是機(jī)器學(xué)習(xí)
機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine learning）是一種人工智能的技術(shù)，通過讓機(jī)器通過對過去已知大量數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，逐漸有能力從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)接近現(xiàn)實(shí)的規(guī)律，并通過這些規(guī)律對未來的某些狀況進(jìn)行預(yù)測，從而實(shí)現(xiàn)自主學(xué)習(xí)和預(yù)測的能力。
建模過程中，根據(jù)數(shù)據(jù)是否有明確標(biāo)簽，可以把機(jī)器學(xué)習(xí)分為監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)和半監(jiān)督學(xué)習(xí)三種類型。
監(jiān)督學(xué)習(xí)：從有標(biāo)簽的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)規(guī)律和模式，以便在未知數(shù)據(jù)上進(jìn)行預(yù)測和分類。無監(jiān)督學(xué)習(xí)：從無標(biāo)簽的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)規(guī)律和模式，以便在未知數(shù)據(jù)上進(jìn)行聚類和降維等操作。半監(jiān)督學(xué)習(xí)：將監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)相結(jié)合，利用少量有標(biāo)簽的數(shù)據(jù)和大量無標(biāo)簽的數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)。
根據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用場景，目前可以分為分類問題、回歸問題、聚類問題三大類。
分類問題：機(jī)器學(xué)習(xí)可以通過對已知類別的數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，從而對未知類別的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。比如在垃圾郵件識(shí)別中，機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以通過學(xué)習(xí)已知的垃圾郵件和非垃圾郵件，來判斷一封新收到的郵件是否是垃圾郵件。分類問題的常見算法有K近鄰算法、樸素貝葉斯、決策樹、隨機(jī)森林、支持向量機(jī)（SVM算法）等，后續(xù)文章會(huì)詳細(xì)介紹�；貧w問題：機(jī)器學(xué)習(xí)可以通過對已知的數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，從而對新的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測。比如在股票市場中，機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以通過學(xué)習(xí)歷史股票價(jià)格數(shù)據(jù)，來預(yù)測未來的股票價(jià)格�；貧w問題的常見算法有線性回歸、邏輯回歸等，后續(xù)文章會(huì)詳細(xì)介紹。聚類問題：機(jī)器學(xué)習(xí)可以將數(shù)據(jù)按照一定的特征進(jìn)行聚類，從而將相似的數(shù)據(jù)歸為一類。比如在客戶分析中，機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以通過學(xué)習(xí)客戶的購買行為和喜好，將相似的客戶歸為一類，從而對不同的客戶群體進(jìn)行針對性的營銷。聚類算法屬于無監(jiān)督學(xué)習(xí)，后續(xù)會(huì)介紹一下K均值算法（K-means）。
機(jī)器學(xué)習(xí)的優(yōu)點(diǎn)（和深度學(xué)習(xí)相比）：
易于理解和實(shí)現(xiàn)，成本較低，好落地。適用于小規(guī)模數(shù)據(jù)�？山忉屝詮�(qiáng)，相對可控。適用于各種類型的數(shù)據(jù)。機(jī)器學(xué)習(xí)的算法適用于各種類型的數(shù)據(jù)，包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。
機(jī)器學(xué)習(xí)的缺點(diǎn)（和深度學(xué)習(xí)相比）：
需要手動(dòng)提取特征。這需要專業(yè)知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)，并且很難得到最佳特征，因此這也是體現(xiàn)產(chǎn)品經(jīng)理價(jià)值的重要環(huán)節(jié)。對數(shù)據(jù)質(zhì)量要求高。機(jī)器學(xué)習(xí)的算法對數(shù)據(jù)質(zhì)量要求較高，如果數(shù)據(jù)質(zhì)量較差，會(huì)影響預(yù)測結(jié)果的準(zhǔn)確性。預(yù)測效果受限。機(jī)器學(xué)習(xí)的算法預(yù)測效果受限，無法處理較為復(fù)雜的數(shù)據(jù)集。
三、什么是深度學(xué)習(xí)
深度學(xué)習(xí)（Deep learning）是一種機(jī)器學(xué)習(xí)的分支，它是通過構(gòu)建多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來實(shí)現(xiàn)自主學(xué)習(xí)和預(yù)測的能力。深度學(xué)習(xí)的核心是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它由多個(gè)層次的神經(jīng)元組成，每一層都可以提取出不同的特征信息，從而實(shí)現(xiàn)對復(fù)雜數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)和預(yù)測。深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用范圍非常廣泛，包括圖像識(shí)別、語音識(shí)別、自然語言處理等領(lǐng)域。
深度學(xué)習(xí)常見算法有反向傳播（Backpropagation）、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）、生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）等，后續(xù)會(huì)詳細(xì)介紹。
深度學(xué)習(xí)的優(yōu)點(diǎn)（和傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)相比）：
自動(dòng)提取特征。深度學(xué)習(xí)可以自動(dòng)學(xué)習(xí)特征，從而避免了手動(dòng)提取特征的麻煩。適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)。深度學(xué)習(xí)的算法適用于大規(guī)模的數(shù)據(jù)集。預(yù)測效果較好。深度學(xué)習(xí)的算法預(yù)測效果較好，可以處理較為復(fù)雜的數(shù)據(jù)集。
深度學(xué)習(xí)的缺點(diǎn)（和傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)相比）：
計(jì)算資源要求高。深度學(xué)習(xí)的算法需要大量的計(jì)算資源，包括計(jì)算機(jī)性能和存儲(chǔ)空間。訓(xùn)練時(shí)間長。深度學(xué)習(xí)的算法需要較長的訓(xùn)練時(shí)間，這會(huì)增加成本和時(shí)間成本。模型可解釋性差。深度學(xué)習(xí)的算法模型可解釋性較差，很難理解模型的內(nèi)部運(yùn)作機(jī)制。
四、什么是大模型
大模型是指深度學(xué)習(xí)中的大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，它們通常包含數(shù)億甚至數(shù)十億個(gè)參數(shù)，可以處理海量的數(shù)據(jù)，并且具有強(qiáng)大的特征表達(dá)和推理能力。大模型的出現(xiàn)使得AI在語音識(shí)別、自然語言處理、圖像識(shí)別等領(lǐng)域取得了突破性的進(jìn)展，受到了廣泛的關(guān)注。
大模型也屬于深度學(xué)習(xí)，大模型的特點(diǎn)主要表現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：
巨大的規(guī)模：大模型包含的參數(shù)數(shù)量巨大，模型大小可以達(dá)到數(shù)百GB甚至更大。這種巨大的模型規(guī)模為模型提供了強(qiáng)大的表達(dá)能力和學(xué)習(xí)能力。預(yù)訓(xùn)練方式：大模型通常在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，這使得模型能夠?qū)W習(xí)到廣泛的知識(shí)和模式。預(yù)訓(xùn)練完成后，僅需使用少量數(shù)據(jù)的微調(diào)甚至無需微調(diào)，模型就能直接支撐各類應(yīng)用。多任務(wù)學(xué)習(xí)：大模型可以同時(shí)處理多個(gè)任務(wù)，這使得模型能夠?qū)W習(xí)到更廣泛的知識(shí)和技能。例如，語言模型可以同時(shí)學(xué)習(xí)詞義、語法、語義等多個(gè)方面的知識(shí)。模型架構(gòu)和技術(shù)：大模型可以采用不同的模型架構(gòu)和技術(shù)來優(yōu)化模型的精度和效率。例如，Transformer模型可以用于處理自然語言處理任務(wù)，而卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以用于處理圖像識(shí)別任務(wù)。參數(shù)優(yōu)化：大模型需要進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化，以提高模型的精度和效率。例如，可以使用梯度下降等優(yōu)化算法來訓(xùn)練模型，同時(shí)也可以使用正則化等技術(shù)來防止過擬合。數(shù)據(jù)集要求：大模型需要處理大量的數(shù)據(jù)才能學(xué)到廣泛的知識(shí)和模式，因此需要使用大規(guī)模的數(shù)據(jù)集。同時(shí)，數(shù)據(jù)集的多樣性也能夠幫助模型學(xué)習(xí)到更廣泛的知識(shí)。
大模型具有強(qiáng)大的表示能力和泛化能力，有著廣泛的應(yīng)用前景，而且已經(jīng)有了一些AGI（通用人工智能）的感覺，但同時(shí)也存在巨大的計(jì)算和存儲(chǔ)成本、難以調(diào)試和優(yōu)化、難以解釋和可視化以及難以部署和維護(hù)等問題。因此，在實(shí)際應(yīng)用中需要根據(jù)具體任務(wù)和需求來選擇合適規(guī)模的模型。
五、總結(jié)
本文介紹了人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和大模型的概念和關(guān)系，讓大家對這些名詞有了一個(gè)初步的印象。
下一篇文章，我會(huì)開始介紹機(jī)器學(xué)習(xí)的建模流程和技術(shù)名詞，正式拉開機(jī)器學(xué)習(xí)篇章的序幕。
機(jī)器學(xué)習(xí)作為理解AI技術(shù)的基礎(chǔ)，是非常關(guān)鍵的地基，需要大量的篇幅精雕細(xì)琢，敬請期待。
本文由 @AI小當(dāng)家 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理，未經(jīng)許可，禁止轉(zhuǎn)載
題圖來自 Unsplash，基于 CC0 協(xié)議
