人工智能考研，人工智能考研考哪些科目
2022年11月，美国的OpenAI公司，发布了基于GPT-3.5大模型的聊天机器人程序ChatGPT， 短短五天注册用户数量就超过了100 万，60日后月活更是直接破亿，成为史上增长最快的消费者应用，引起了全社会的广泛关注，其中，英伟达的CEO黄仁勋直接断言：“我们正处在AI的iPhone时刻！”
于是从3月以来，国内的百度、阿里、商汤等企业，也陆续发布了自己的人工智能大模型，而每一轮发布会，几乎都能引发大家的热烈讨论，并激起相关企业的股票异动。
那么，人工智能究竟有什么魔力，能引发如此高的社会关注呢？
一、什么是人工智能
1.什么是人工智能
人工智能，也就是AI（Artificial Intelligence）是研究、模 拟人类智能的理论、技术，以及应用系统，赋予机器模拟、延伸、扩展类人智能，实现会听、会看、会说、会思考等功能，本质上是对人的意识和思想过程的模拟。
从技术发展阶段来看，人工智能主要可以分为四个层次，运算智能、感知智能、认知智能和意识智能，目前我们正处于第三代人工智能，也就是认知智能阶段，而终极探索目标是机器的意识智能。
2.从小模型到大模型
而从1956 年，“人工智能”概念首次被提出以来，人工智能发展已经历经 60 余年。而2006 年，深度学习理论的突破，更是带动了人工智能第三次浪潮的加速进展。
其中，在这轮浪潮的前期，AI 模型都是针对特定应用场景需求，来进行训练，也就是通常所说的小模型。因为小模型的通用性差，换到另一个应用场景中，往往并不适用，需要重新训练，这牵涉到很多调参、调优的工作和成本。 同时，由于模型训练需要大规模的标注数据，在某些应用场景中，存在数据量少，训练出来的模型精度不理想的情况，最终导致 AI 研发成本高，效率低的情况。
而过去 5 年，随着数据，算力和算法的提升，AI 技术也有了变化，从过去的小模型，发展到了大模型的兴起。所谓的大模型，就是在大规模的无标注数据上进行训练，学习出特征和规则。相比于小模型，大模型的泛化能力强，基于大模型进行应用开发，将大模型进行微调，也就是利用下游特定任务上的小规模标注数据，进行二次训练，或者不进行微调，就可以完成多个应用场景的任务。这有效降低 AI 应用研发门槛，也能解决在应用场景数据量少，模型精度低的问题。
小模型与大模型对比
更重要的是，大模型具备涌现能力，也就是说当模型规模达到某个阈值时，模型对某些问题的处理性能突然呈现快速增长。
大模型的涌现能力
也正是基于这种能力，才有了ChatGPT这种现象级应用的出现。
3.AIGC
从产品模式来看，ChatGPT属于生成式人工智能技术（AIGC）的一种，与传统的决策/分析式AI相比，生成式AI并非通过简单分析已有数据，来进行分析与决策，而是在学习归纳已有数据后进行演技创造，基于历史进行模仿式、缝合式创作，生成全新的内容。
AI模式发展历程
二、为什么要看人工智能？
以上是对人工智能的介绍，下面我们就来讲一下为什么要看人工智能。原因主要有两点，一方面，AI就相当于数字经济时代的“蒸汽机”，将为很多行业带来降本增效；另外一方面，也是因为国内的AI技术仅仅落后美国1-3年，并领先于大部分的其他国家，发展潜力巨大。
人工智能考研(人工智能考研考哪些科目)
未经允许不得转载：考研培训机构 » 人工智能考研(人工智能考研考哪些科目)
