人工智慧入門術語 懶人包一次看！
編譯／莊閔棻
隨著人工智慧（AI）越來越進步、盛行， AI將在未來成為我們生活中不可或缺的一部分。根據麥肯錫全球研究所的數據，AI甚至有潛力每年為全球經濟帶來 4.4 兆美元的價值。
然而對於很多非科技專業人士來說，有些術語可能會令人感到困惑。而若是要了解該技術能為我們做些什麼，並不被時代進步拋在後頭，我們就必須有一些基礎知識才行。因此，外媒就彙編出一份對理解AI有用的詞語和概念清單，讓我們可以更了解ChatGPT、Bing和Bard等人工智慧聊天機器人。
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- 人工智慧（AI）
在電腦程式或機器人技術中，使用技術模擬人類的智慧。其旨在建構可以執行人類任務的系統。
- 認知計算（Cognitive computing）
認知計算可以說是AI的另一個術語。不過，目前無論是學術界還是工業界，他們對認知計算都沒有一個統一的定義。
- 通用AI（AGI）
這一概念提出比我們今天所知的AI又更先進的版本，其智慧可以媲美人類甚至是更勝一籌。
- 弱AI，又名狹義AI
專注於特定任務並且無法學習超出其技能範圍的AI。大部分今天的AI都是弱AI。
- AI倫理（AI ethics）
旨在防止AI傷害人類的原則，透過確定AI系統應如何收集數據或處理偏見等手段實現。
- AI安全（AI safety）
一個跨學科的領域，專注於關注AI的長期影響，以及它如何突然發展為可能對人類產生敵意的超級智慧。
- 演算法（Algorithm）
一系列指令，允許電腦程式以特定方式學習和分析數據，並從中學習、自行完成任務。
- 擬人論（Anthropomorphism）
所謂的擬人論指的就是，人們傾向於將類似人類的品質或特徵賦予AI聊天機器人的論點。用戶可能會因為它非常善於模仿人類的語言，而誤認為AI是有生命的。
- 偏見（Bias）
AI和人一樣，可能會回答出帶有偏頗或有「個人意見」的思想。而如果一個大型語言模型的輸出被模型的訓練數據所歪曲，就會出現這種錯誤。如，一個模型把特定的特徵或職業與某個種族或性別連結起來，導致不準確的預測或令人反感的反應。
- 聊天機器人
通過模擬人類語言說話方式與人類交流的程式。
- 參數（Parameters）
定義大型語言模型的結構和行為的數值，如幫助它猜測下一個詞的線索。一般認為，像GPT-4這樣的系統有數以千億的參數。
- 深度學習（Deep learning）
AI的一種學習方法，也是機器學習的一個子領域，其使用多個參數識別圖片、聲音和文本中的複雜模式。
- 神經網路（Neural network）
一種數學系統，以人腦為模型，透過尋找數據中的統計模式學習技能。其由多層人工神經元組成： 第一層接收輸入數據，最後一層輸出結果。即使是創建神經網路的專家也不一定了解這中間發生了什麼。
- 生成式AI（Generative AI）
一種創造內容的技術，包括文本、圖像、影片和電腦程式等。這可以說是現在AI界的未來之星，如，聊天機器人和圖像生成器都是生成式AI。
- 護欄（Guardrails）
為確保數據得到負責任的處理，並且模型不會創建令人不安的內容，而對AI模型施加的政策和限制。
- 大型語言模型（Large language model、LLM）
一種神經網路，透過分析整個網路的大量文本學習技能的AI模型。大型語言模型其經過大量文字訓練，能夠閱讀、回答問題或生成新的文字。
- 幻覺（Hallucination）
大型語言模型中的一個現象。由於訓練數據和架構的限制，系統提供出事實不符、不相關或無意義的答案。
- 多模態AI（Multimodal AI）
一種可以處理多種類型輸入的AI，包括文本、圖像、影片和語音。
- 自然語言處理（Natural language processing:）
大型語言模型用來理解和生成人類語言的技術，包括文本分類和情感分析。自然語言處理讓電腦可以把輸入的語言變成有意義的符號和關聯，然後根據目的再進行處理。
- Transformer模型（Transformer model）
一種對理解語言有用的神經網路架構，其不必一個一個地分析單詞，而是可以一次看完整個句子。作為AI的一個突破，它使模型能夠理解語境和語言中的長期依賴關係。Transformer模型使用一種叫做self-attention的技術，它使模型能夠專注理解對句子的含義很重要的特定詞語。
- 圖靈測試（Turing test）
以著名數學家和電腦科學家艾倫·圖靈的名字命名，該測試可以測試機器有多像人類。 若是機器可以讓一個人無法區分期反應是機器還是人，機器就通過該測試。
參考資料：CNET
※更多ChatGPT相關訊息，請參考【生成式AI創新學院】。
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