AI 基础概念

AI

1. 基础模型 - 全能工匠

基础模型就像是一位拥有各种基础技能的工匠，例如绘画、雕刻、雕塑。但如果你需要他帮你制作一个木质家具，他可能需要花时间来学习一下，以调整自己的技能。

2. 生成式人工智能 - 艺术家

生成式人工智能是一位艺术家。这位艺术家研究过大量的艺术作品，并从中学会了创作。然后，他可以创作出新的、与他所看过的作品相似的艺术品。

关于“尸块拼接”：

生成式人工智能并不是把看过的作品直接进行拼接，而是学习这些作品的风格和规则。首先，AI 会对大量的艺术作品进行「观察」，就像学生在美术馆里参观各种艺术作品，在这个过程中，它会记住这些艺术作品里的各种元素（色彩、形状、构图等）。然后，再通过数学模型和算法，去理解这些艺术元素将如何组成一幅画。最后，它会根据自己对规则的理解和掌握，选择各种元素进行组合，把一幅 AI 画作创作出来。

3. 大语言模型 - 作家

大语言模型是一位精通任何语言的作家，他通过大量的阅读和学习掌握了语言的规则，然后就可以利用这些知识写文章，或者解答问题。

4. 强化学习 - 训练一只狗

强化学习就像是训练一只狗，让狗尝试做一些动作，坐下或握手，然后对狗做得好的动作给予奖励，对狗做得不好的动作给予惩罚。最终，狗就能学会通过做出正确的动作来获取奖励。

5. 深度学习 - 多层过滤器

深度学习就像是一个多层的过滤系统。每一层过滤器都会提取出不同的信息，然后将这些信息传递给下一层。比如在图像识别中，第一层可能会检测边缘和色彩，第二层可能会检测形状，第三层可能会检测物体等等。

6. 自然语言处理 - 翻译员

自然语言处理 (NLP) 像是一位翻译员，可以理解并翻译各种语言。但和普通的翻译不同，他不仅可以翻译语言，还可以理解语言的情感，比如一句话是开心的还是悲伤的。

7. 监督学习 - 学生和老师

监督学习就像是一个在老师的指导下学习的学生。老师给学生一些问题和对应的答案（就像数据和标签），然后学生通过学习这些问题和答案来理解它们之间的关系，最终就可以举一反三，解答新的问题。

8. 无监督学习 - 考古

无监督学习就像是一个考古学家研究一堆古老的文物，但他没有任何关于这些文物的信息，他只能根据文物的特征来对它们进行分组，比如将所有的石器放在一起，所有的陶器放在一起。最终总结出规律。

9. 迁移学习 - 学外语

迁移学习就像是学外语，但不是简单的学一门新的语言，而是在已经学会一门外语的情况下，学习第二门外语。虽然这两种语言是不同的，但它们有很多共同的结构和词汇。所以，这个学习者可以利用他已经学到的英语知识来帮助他学习法语。

10. 神经网络 - 公司的组织架构

神经网络就像是一个公司的组织结构。在这个公司里，有各种部门（层），每个部门有很多员工（神经元）。每个员工根据他收到的信息（输入）和他的职责（权重）来做决定，然后将结果传递给下一个部门。

11. 卷积神经网络 - 图像处理实验室

卷积神经网络（CNNs）就像是一个专业的图像处理实验室。图像先经过一系列的滤镜（卷积层）来提取特征（比如边缘，纹理），然后这些特征被组合和优化，以识别更复杂的对象（人脸，车辆）。

12. 循环神经网络 - 电影

循环神经网络（RNNs）像是一部正在播放的电影，每一个场景（当前输入）都会对下一个场景（下一个输入）产生影响，并且会受到之前所有场景（历史信息）的影响。

13. 生成对抗网络 - 真钞和伪钞

生成对抗网络（GANs）就像是一个伪钞制造者（生成器）和一个银行柜员（判别器）之间的博弈。伪钞制造者试图制造出尽可能真实的伪钞，而银行柜员的任务是识别出真钞和伪钞。两者在这个过程中不断提升自己的技能。

14. Transformer 模型 - 头脑风暴

Transformer 模型就像是一个会议室里的讨论。在讨论过程中，每个人（词）不仅仅是说出自己的想法，而且还要听取其他人的观点，并对自己的观点进行调整。

15. BERT - 学霸

BERT 是班里最聪明的学霸，他可以在一秒钟读完整篇文章的全部内容（双向），而不是像普通学生那样从前到后，来理解每一个词的含义。