什么是人工智能它如何工作以及如何训练

在过去的六个月中，我们目睹了一种不断增长的文化现象，其中包括ChatGPT等聊天机器人和 Midjourney 等成像器。

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然而，值得注意的是，人工智能 (AI) 和机器学习模型已经陪伴我们一段时间了。

在本文中，我们将超越聊天机器人，探索各种类型的人工智能以及这项技术如何融入我们的生活。

AI的学习流程是怎样的?

所有机器学习的基本核心在于称为训练的过程，该过程涉及将大量数据输入计算机程序，有时还附有描述该数据性质的标签和一系列指令。

这些指令可以采取多种形式，例如：“识别所有包含面部的图像”或“对这些声音进行分类”。随后，程序将立即在所提供的数据中查找模式，以完成委托给它的任务。

很可能在此过程中您可能需要一些帮助，例如收到诸如“这不是一张脸”或“这两个声音不同”之类的反馈。然而，程序从数据和反馈中学习的内容成为AI模型，其技能由训练材料定义。

什么是聊天机器人?

将聊天机器人想象成一只鹦鹉。他是一个模仿者，能够重复他所听到的单词，并对它们的上下文有一定的了解，但不能完全理解它们的含义。聊天机器人做类似的事情，但水平要高得多。

这些聊天机器人 是一种称为大型语言模型 (GML)的人工智能，经过大量文本训练。

GML 不仅能够分析单个单词，还能够分析整个句子，将段落中单词和短语的使用与训练数据中的其他示例进行比较。

通过对单词和句子进行数十亿次比较，它可以读取问题并生成答案，其工作方式与手机上的预测文本非常相似，但规模要大得多。

GML 的神奇之处在于它们能够自行学习语法规则并理解单词的含义，而无需人工帮助。

AI如何生成新图像?

想象一下变色龙的插图，其皮肤图案突出显示。最近，图像识别已经让位于，这些模型已经获得了像变色龙一样操纵图案和颜色的能力。

这些图像生成可以将从数百万张照片和图画中学到的视觉模式转化为完全原始的图像。可以要求人工智能创建从未发生过的事物的摄影图像，例如在火星表面行走的人。

或者，您也可以对图像的风格进行创意控制，例如要求：“创作一幅英格兰足球队经理的肖像，但具有毕加索的艺术风格”。

将现有图像转换为全新图像

在最新的人工智能中生成这些新图像的过程从随机着色像素的集合开始。

人工智能会仔细检查这些随机点，寻找在训练过程中学到的模式的线索，然后使用这些模式将各种对象和元素塑造成最终图像。

这些图案通过添加更多层点、保留那些形成所需图案的点并丢弃其他点来逐渐细化，直到最终出现类似于所要求的图像。