“智”領未來

關于人工智能（AI） 你應該知道這些概念

算力即對數(shù)據(jù)的處理能力，以及存儲能力、數(shù)據(jù)傳輸能力等。

大模型是指具有大規(guī)模參數(shù)和復雜計算結構的機器學習模型。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡是模擬人腦神經(jīng)系統(tǒng)的計算模型。

算法是將人的邏輯思維過程與計算機的計算過程相融合來解決問題，它是數(shù)學、邏輯學與計算機深度交叉、人機融合的成果。

生成式人工智能是利用復雜的算法、模型和規(guī)則，從大規(guī)模數(shù)據(jù)集中學習，以創(chuàng)造新的原創(chuàng)內(nèi)容的AI。它能夠創(chuàng)造文本、圖片、聲音、視頻和代碼等多種類型的內(nèi)容。

“大腦”——控制芯片與算法

人類智慧的生理基礎，是在漫長進化過程中不斷完善的大腦；人類也是已知唯一可以通過語言和文字等抽象符號進行學習的物種。

智能機器人的控制芯片和算法，好比人類的大腦和不斷學習的過程。特別是隨著芯片技術的飛速發(fā)展，智能機器人的控制器性能越來越高，這讓智能機器人可以運行更加復雜的程序。

具有AI算法的智能機器人，可以進行自主、無監(jiān)督的學習，在數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)規(guī)律和結構；也可以根據(jù)特定任務進行有監(jiān)督的學習，通過對照檢測進行調(diào)整提高；在深度學習模式下，它甚至可以使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡來模擬人類大腦活動。

“眼睛”——機器視覺技術

智能機器人也可以像人類一樣有視覺，這種視覺被稱為機器視覺。要實現(xiàn)機器視覺首先要通過圖像攝取裝置，將目標轉換成圖像信號，再傳送給圖像處理系統(tǒng)；圖像處理系統(tǒng)可將像素分布、對比度、亮度、顏色等轉變成數(shù)字化信號，進而加以判斷，給出識別結果。

“鼻子”——智能傳感器

智能傳感器不同于傳統(tǒng)意義上的傳感器，它具有采集、處理、交換信息的功能，用于感知外部環(huán)境。

例如，城市里安裝的微型空氣監(jiān)測站點，能采集周圍環(huán)境數(shù)據(jù)，通過分析處理，檢測空氣中化學物質(zhì)的種類及濃度，找出有害污染源，對空氣質(zhì)量進行實時評估，并向決策者發(fā)出預警。

“手”——執(zhí)行器

智能機器人能看到、有感覺，還會思考，接下來就要付諸行動了，這時它需要執(zhí)行器，幫助它做物理動作。

例如手術機器人，甚至能在微創(chuàng)傷手術領域?qū)崿F(xiàn)高于人類能力的操控精度。醫(yī)生可以坐在手術機器人的控制臺旁，觀看病人體內(nèi)傳回的病區(qū)三維影像，操控機械臂進行移動；機械臂則可以模擬人類的手臂，做模擬手腕的靈活動作，能避免醫(yī)生手術時手部自然引發(fā)的震顫，所以更為穩(wěn)定精準。

雖然AI技術使得機器人越來越智慧、越來越能干，但我們必須意識到，智能機器人終究不是“人”，它有自己的局限性和問題，而人類的情感和思想更是獨一無二、難以模仿的。我們需要的是深度了解、合理發(fā)展并有效控制它，讓它更好地為人類服務！

（責任編輯 / 高琳 美術編輯 / 周游）