要点速览
- 人工智能（AI）指能够完成通常需要人类智能才能完成的任务的计算机程序，比如理解文本、识别图像、翻译、推荐和决策。
- 如今你遇到的几乎所有 AI 都建立在机器学习之上：不再由人工逐条编写规则，而是让机器从海量示例中自行总结规则。
- ChatGPT、Claude、Gemini 等当前的 AI 都属于“狭义”AI：在各自领域非常强大，但并不具备与人类相当的意识，也不具备与人类相当的对世界的理解。
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人工智能的简单定义
人工智能是一组技术的统称，能让机器模仿与智能相关的某些能力：感知、学习、推理、交流或决策。这个术语由美国研究者约翰·麦卡锡（John McCarthy）于1955年提出，并在1956年夏天的达特茅斯会议上得到推广。
人工智能并没有唯一的定义，这很正常：一项技术一旦变得司空见惯，人们往往就不再称它为“AI”。20世纪90年代，能击败国际象棋冠军的程序似乎属于人工智能；如今，拼写检查器和垃圾邮件过滤器已经没人觉得稀奇，而它们其实正是人工智能的例子。
AI、机器学习、深度学习、生成式人工智能：有什么区别？
这几个概念像俄罗斯套娃一样层层嵌套。人工智能是最大的集合，后面的每个概念都是前一个的更精确的子集。
- 人工智能：总体目标，即让机器完成“智能”任务，其中也包括早期基于规则的方法。
- 机器学习（machine learning）：机器从数据中学习，而不是被逐条规则地编程。它是当今人工智能的核心。
- 深度学习（deep learning）：一类使用多层人工神经网络的学习技术。2012年以来的重大突破都来自它。
- 生成式人工智能：能够生成全新内容（文本、图像、声音、视频、代码）的深度学习模型，而不只是分类或预测。ChatGPT、Midjourney 和 ElevenLabs 都是例子。
想深入了解每个层次，可以阅读AI 是如何工作的、AI 是如何学习的，以及图像、视频和音频的生成式 AI。
你其实早已在用的 AI 例子
AI 并不是未来的技术：它已经存在于日常的大多数数字工具中，只是我们常常没有察觉。
| 场景 | AI 做了什么 | 工具示例 |
|---|---|---|
| 撰写或总结文本 | 根据指令生成并改写文本 | ChatGPT、Claude、Gemini |
| 翻译 | 结合句子上下文进行翻译 | DeepL |
| 查找信息 | 在网络上搜索，再综合信息并附上来源 | Perplexity AI |
| 创作图像 | 根据文字描述生成图像 | Midjourney、Stable Diffusion |
| 生成语音 | 把文字转换成逼真的人声 | ElevenLabs |
| 编程 | 给出建议并编写代码 | GitHub Copilot、Cursor |
| 解锁手机、整理照片 | 识别人脸、人物和物体 | 智能手机（图像识别） |
| 追剧、听音乐 | 根据你的喜好推荐内容 | 流媒体平台 |
你可以在我们的AI 工具目录中浏览数百款工具，它们按用途分类，并依据我们的标准评分。
“狭义”AI 与“通用”AI：我们走到哪一步了？
研究者把 AI 分为两大类，这一区分可以避免许多误解。
- 狭义 AI（也称“弱 AI”）：为特定任务而设计。目前所有的系统都属于这一类，即便是看起来非常全能的对话助手也不例外。
- 通用 AI（AGI，artificial general intelligence）：一种假设中的 AI，能像人类一样灵活地适应任何智力任务。它目前并不存在，专家们对它的定义、对它何时出现（如果会出现的话）也没有共识。
AI 擅长什么，不擅长什么
了解 AI 的长处与短板，才能聪明地使用它。
| AI 通常非常擅长 | AI 通常比较薄弱 |
|---|---|
| 在海量数据中发现规律 | 核实自己所说内容的真实性 |
| 改写、总结、翻译、分类 | 在全新情境中进行可靠的推理 |
| 快速生成初稿（文本、图像、代码） | 了解训练之后发生的事件，除非它去网上搜索 |
| 不知疲倦地处理重复性任务 | 做出伦理判断或需要承担责任的决定 |
为什么 AI 这几年进步得这么快？
AI 的基本思想可以追溯到20世纪40年代至80年代。2012年前后发生的变化，是三个要素汇聚到了一起：
- 海量数据
互联网、智能手机和社交网络产生了数量巨大的文本、图像和视频。2009年发布的 ImageNet 等带标注的图像数据库发挥了决定性作用。
- 大幅提升的算力
最初为电子游戏设计的图形处理器（GPU），被证明非常适合训练神经网络。2012年，AlexNet 网络仅用两块消费级显卡就完成了训练。
- 更好的算法
更高效的训练技术，以及2017年由谷歌研究人员发表的 Transformer 架构，使人们得以构建强大得多的语言模型。
这一演进过程的详细时间和相关人物，请见人工智能发展史。
零基础该从哪里入手？
理解 AI 的最好办法就是亲自使用它，同时保持批判的眼光。找一个免费的助手，用在具体任务上（总结一篇文章、改写一封邮件），然后务必核对结果。我们精选的免费 AI 工具可以让你零成本上手，新手指南则会告诉你正确的使用习惯。
常见问题
用一句话说，人工智能的定义是什么？
人工智能是一系列技术的总称，让机器能够完成通常与人类智能相关的任务，例如理解文本、识别图像、翻译或做决策。
人工智能和机器学习有什么区别？
人工智能是总的领域；机器学习是其中的一类技术，机器通过示例学习，而不是遵循人工编写的规则。目前大多数 AI 都建立在机器学习之上。
ChatGPT 是真正的智能吗？
ChatGPT 是一种语言模型类的生成式 AI：它基于海量文本，通过预测最可能出现的词来生成文字。它非常有用，但并不像人类那样理解世界，也可能自信满满地出错。
人工智能是谁发明的？
并没有唯一的发明者。艾伦·图灵（Alan Turing）在1950年奠定了理论基础，“人工智能”这个术语则归功于约翰·麦卡锡（John McCarthy），他在1955年提出该术语，并于1956年在达特茅斯会议上推广开来。
人工智能会取代人类吗？
当前的 AI 自动化的是任务，而不是整个职业，而且它仍需要人来监督。它对就业的影响因行业而异，经济学家之间也存在争论。学会使用 AI，如今已是一项有用的技能。