與志同道合的伙伴們一起前進，前方還有指路明燈。

    在張俊平看來，這個世界上，就沒有更美好的事情了。

    弱人工智能是只能在特定的領(lǐng)域或任務(wù)中表現(xiàn)出人類的智能，而強人工智能已經(jīng)能夠在任何領(lǐng)域或任務(wù)中表現(xiàn)出人類的智能，甚至超過人類的智能。

    至于超人工智能，這種在所有領(lǐng)域或任務(wù)中遠遠超越人類的智能程序，雖然有這個劃分，但在場所有人都十分懂事的沒有提及這個層級的人工智能開發(fā)工作。

    “AI算法的分類方式多，不同的學(xué)習(xí)機制、功能用途以及模型結(jié)構(gòu)，已經(jīng)有著許多科學(xué)家在專研。比如咱們大夏新科的語音精靈也是弱人工智能領(lǐng)域的項目成果。

    從線性回歸到邏輯回歸，還有決策樹、隨機森林、支持向量機、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、如多層感知器……

    還有無監(jiān)督學(xué)習(xí)的聚類算法、K均值、層次聚類、自編碼器……

    按照模型復(fù)雜度和更新方式，批處理算法下，批量梯度下降訓(xùn)練的經(jīng)典機器學(xué)習(xí)模型，能夠?qū)崟r適應(yīng)新數(shù)據(jù)流的在線學(xué)習(xí)算法，還有基于多層次非線性變換構(gòu)建的復(fù)雜模型深度學(xué)習(xí)算法。

    以上這些都只是我做的一個簡要概述，并未窮盡所有可能的分類和對應(yīng)的算法。

    實際的研發(fā)過程中，許多智能AI算法會根據(jù)具體應(yīng)用場景和技術(shù)發(fā)展而不斷演進和創(chuàng)新。

    而我目前比較中意的有兩種，一種是生成式AI大模型，在自然語言處理領(lǐng)域中，經(jīng)過大規(guī)模訓(xùn)練能夠根據(jù)輸入自動生成輸出文本的深度學(xué)習(xí)模型。

    這類模型主要運用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，并且大多基于自回歸或變分自編碼器等框架設(shè)計而成，只不過太考驗數(shù)據(jù)資源庫的優(yōu)秀程度，也十分考驗服務(wù)器運算性能。”

    雖然在場的都是數(shù)學(xué)專家、教授級別的精英人物，但有部分人都是術(shù)業(yè)專攻，所以周瑜不厭其煩的為大家都進行著科普。

    人無完人，更何況是在專業(yè)領(lǐng)域進行深耕的這部分精英，他們對專業(yè)以外其他領(lǐng)域的認知，可以說非常普通，甚至對某些領(lǐng)域的認知，還比不過普通大學(xué)生。

    生成式AI大模型的關(guān)鍵在于它們能夠利用大量數(shù)據(jù)進行自我學(xué)習(xí)，捕捉到數(shù)據(jù)分布的復(fù)雜性，并通過高效復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)實現(xiàn)高質(zhì)量的文本生成。

    哪怕沒有腦海中的神秘晶體傳授知識，周瑜依靠前世的記憶也知道，隨著智能AI技術(shù)的發(fā)展，這些模型發(fā)展下去，會從文本生成，擴展到代碼生成、音視頻內(nèi)容生成等多個領(lǐng)域。

    除此之外，還有基于深度學(xué)習(xí)的人工智能模型，能夠在工業(yè)領(lǐng)域、生化醫(yī)藥等需要數(shù)據(jù)處理分析的領(lǐng)域，大展拳腳。

    學(xué)習(xí)AI算法，尤其是深度學(xué)習(xí)和機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，需要扎實的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。