- 了解人工智慧工作原理的基礎知識
人工智慧是如何工作的？
早些時候，您了解了人工智慧如何在不同領域使用，從而對我們的日常生活產生非凡的影響。讓我們更深入地瞭解 它是什麼 以及 它是如何工作的。
真正的人工智慧還沒有完全到來。目前還沒有一個系統可以完全像人類一樣思考和行動。當我們在日常生活中想到人工智慧時，我們實際上是在考慮機器學習。
當我們在這門課程中談論人工智慧時，我們實際上是在談論人工智慧的兩個子集，即機器學習和生成式人工智慧。
它們是什麼？
機器學習
是人工智慧的一個子集，機器（電腦）「學習」辨識模式，以便做出預測。
這就是 YouTube 預測您可能想觀看的下一個視頻，或者 Facebook 識別圖像中您的臉部的方式。
生成式 AI
可以生成文字、圖像和聲音。它使用 大型語言模型 ，以便能夠根據大量現有數據創建內容。
ChatGPT 和 DALL-E 是當前流行的生成式 AI 示例。
讓我們更深入地了解機器學習。
機器學習有三個主要部分
數據
使用學習演算法查找模式
預測！
資料來源：「瞭解人工智慧：麻省理工學院 K-12 學生資源中心」， 麻省理工學院媒體實驗室
數據
- 人工智慧需要 大量的 數據來學習。 AI 使用 一個數據集，而數據集只是一組非常大的數據集！在當今世界，計算機可以訪問的數據比以往任何時候都多。這就是人工智慧在過去幾年中取得如此巨大進步的原因之一。
人工智慧：
- 從數據中學習
- 並最終可以自行找到模式
- 當它接收新數據時
- 它可以做出預測
- 基於模式。
停下來討論
人工智慧從哪裡獲取數據？好吧，它從你和我那裡得到了很多。
在你的家庭中，你每天通過技術創造什麼樣的數據？
一個例子
讓我們逐步瞭解一下Google地圖如何使用 AI 為您提供前往您想去的地方的路線。將滑鼠懸停在每個框上，即可顯示 Google 地圖如何處理每個部分。
數據
數據
Google 地圖採用以下輸入進行預測。
- 當前位置
- 目的地
- 模式（步行、汽車、公共交通）
- 交通
查找模式
查找模式
Google 地圖不斷向使用Google地圖的人學習。這些數據被輸入到學習演算法中，以便谷歌地圖可以繼續改進其預測
進行預測
進行預測
根據其目前的知識，谷歌地圖會預測您到達目的地的最佳路線。它可能會為您提供不同的選擇。當您選擇一個時，它會繼續從您的選擇中學習
停下來討論
現在你試試看吧！
使用Youtube逐步完成該過程。
- 什麼是數據集？
- Youtube是如何學習的？
- 它預測了什麼？
反射
既然你已經瞭解了創建人工智慧需要什麼，你可能想考慮一下你正在解決的問題，以及人工智慧如何可能有用。
上一張幻燈片
下一張幻燈片
關鍵術語的審查
- 人工智慧 （AI） – 可以執行通常被認為只能由人類完成的任務的機器/程式設計
- 機器學習 – 人工智慧的一個子集，其中技術使用數據進行訓練並“學習”以識別模式以做出預測
- 生成式 AI – 能夠建立文字、圖像和聲音等內容的技術
- 大型語言模型 – 一種預測和生成文本的 AI 模型，使用大量數據進行訓練
- 數據集 – 用於教導 AI 識別模式和預測某些事物的資訊
其他資源
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