什么是人工智能？

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用简单词汇定义的含义

人工智能 (IA) 是一种允许计算机和机器模拟人类能力的技术，例如学习、理解、解决问题、做出决策、创造以及自主行动 [1]。简单来说，就是机器模仿人类心智能力的能力 [2]：人工智能设备通过学习、感知、推理和自然语言处理来执行需要人类智能的任务 [3]。

其他补充定义：Stanford 将其描述为制造智能机器（尤其是计算机程序）的科学与工程 [4]，也可以将其视为计算机科学的一个分支，旨在开发能够自主做出决策的系统 [5]。

人工智能应用可以观察并识别物体、理解人类语言、从新信息和经验中学习、提供详细的建议、在无需人类干预的情况下行动（如自动驾驶汽车），以及通过生成式人工智能生成原创内容 [6]。事实上，人工智能通过我们上传到其系统中的文本、统计数据和信息进行学习和改进 [7]。

IA、机器学习与深度学习

一种思考人工智能的简单方式是将它看作是 70 多年来产生的一系列嵌套概念 [1]：

• 人工智能 (Inteligencia Artificial)： 最广泛的概念；机器从数据中学习以进行推理、预测和行动 [8]。
• 机器学习 (machine learning)： 人工智能的一个子领域，通过训练算法在不显式编程每条规则的情况下，基于数据做出预测或决策 [1]。
• 深度学习 (deep learning)： 机器学习的一个子集，使用多层神经网络，包含一个输入层、数百个隐藏层和一个输出层。由于不需要人类干预，它可以处理大量未标记的数据，并且在今天驱动着大多数人工智能应用 [1]。

生成式人工智能便是在此基础上运行的：深度学习模型根据用户的指令创建原创的文本、图像、视频或音频 [6]。

应用与益处

人工智能存在于日常生活中：语音助手、音乐和视频推荐、垃圾邮件过滤器、地图、面部识别、欺诈检测和客户服务聊天机器人。在记录在案的使用案例中，重点包括利用自然语言处理回答咨询的聊天机器人、通过分析交易模式进行欺诈检测、根据购买历史进行个性化营销，以及筛选简历的人力资源平台 [1]。其益处包括自动化重复任务、改善决策、减少人为错误、保持 24 小时一致运行，以及降低危险工作中的物理风险 [1]。

风险与伦理

了解这项技术如何运作，对于发挥其优势并降低其风险至关重要 [9]。主要风险包括：

• 数据： 易受投毒、操纵、偏见或导致泄露的网络攻击的影响。
• 模型： 攻击者可以通过更改架构、权重或参数来损害其完整性。
• 运行： 模型漂移、偏见和治理失效。
• 伦理与法律： 带有偏见的训练数据可能会加强性别或种族刻板印象，例如在招聘决策中 [1]。

因此，AI 伦理研究如何通过一个确保工具安全且符合伦理的治理体系，来优化其有益影响并降低风险 [1]。

结论

AI 是机器模拟人类智能的能力 [2]，是一门不断发展的学科 [10]，构建在机器学习和深度学习的连续层之上 [1]。了解其运作方式是发挥其优势并降低其风险的最佳途径 [9]。