你有没有想过 Siri 如何理解你的声音，或者自动驾驶汽车如何工作？答案在于深度学习和人工神经网络。
神经网络如何工作？
神经网络的启发来自于人类大脑。它们由许多相互连接的处理和传递信息的“神经元”组成。网络中流动的数据越多，它识别模式和做出预测的能力就越强。
深度学习在日常生活中的应用
深度学习无处不在：
在能识别你脸部的智能手机中
在推荐新剧集的流媒体服务中
在实时翻译语言的翻译应用中
自然语言处理：当机器理解我们
您还记得只能使用神秘命令与计算机通信的时代吗？幸运的是，这样的时代已经过去了。得益于自然语言处理 (NLP)，我们现在可以与机器对话，就像与人类对话一样。
NLP 能做什么？
NLP 使计算机能够理解、解释甚至生成人类语言。这听起来 越南 WhatsApp 数据 可能像科幻小说，但它早已成为现实：
聊天机器人回答你的客户询问
Siri 或 Alexa 等虚拟助手可以理解你的语音命令
翻译服务在几秒钟内翻译整个文本
语言处理的挑战
语言是复杂的。只需考虑讽刺、隐喻或方言。这对于人来说不是问题，但对于机器来说却是一个真正的挑战。 NLP 系统越来越好，但仍然不够完美。
生成式人工智能：创意机器即将到来
您听说过 DALL-E 或见过 Midjourney 生成的图像吗？欢迎来到生成式人工智能的世界！
什么是生成式人工智能？
生成式人工智能是可以创建新内容的系统——无论是文本、图像、音乐还是视频。他们从海量数据中学习，然后可以独立创作新的原创作品。
ChatGPT 和 Co.：文本生成器
ChatGPT 已经风靡全球。这个人工智能聊天机器人可以写出与人类几乎难以区分的文本。他可以写诗、编写程序代码或帮助你做作业。
但要小心：这些系统虽然令人印象深刻，但它们也有其局限性。他们可以捏造事实或重现偏见。仍然需要批判性思维！
快速工程：与人工智能沟通的艺术
想象一下拥有一个无所不知、无所不能的超级智能助手。但这位助手只能理解非常精确的指令。这基本上就是快速工程的原理。
什么是提示？
简单来说，提示就是你给人工智能的指令或问题。你的提示制定得越好，你得到的结果就会越好。
有效提示工程的秘诀
具体一点：你的指示越精确，结果就越好。
提供上下文：向AI解释它应该在什么上下文中工作。
实验：尝试不同的措辞并了解哪种效果最好。
人工智能幻觉：当机器做梦时
你听说过人工智能幻觉吗？不，这与服用 LSD 的机器人无关。人工智能幻觉是指人工智能系统“编造事物”或提供虚假信息的情况。
人工智能为何会产生幻觉？
ChatGPT 等人工智能系统是基于概率的。他们尝试根据训练数据给出最可能的答案。有时这会带来有创意但却错误的结果。
如何识别人工智能幻觉？
保持怀疑：始终从其他来源验证重要信息。
注意不一致之处：幻觉信息常常自相矛盾。
询问：要求AI引用其来源或改述信息。
道德与负责任的人工智能：巨大挑战
能力越大，责任越大——这也适用于人工智能。人工智能系统越强大、越普及，其道德发展和使用问题就越重要。