人工智能是一种目标，旨在让机器展现智慧，简称 AI。它包括多种实现方法，如自上而下的方法，即对推理过程进行建模，将其形式化为计算机程序，依赖于知识表示和推理；自下而上的方法，模拟大脑中的神经元，构建人工神经网络，通过举例让其学习解决问题。
机器学习是人工智能的一个子领域，是一种让机器自动从资料中找到公式的手段。机器学习模型分为监督和无监督两种，监督模型使用标记的数据学习并预测未来值，无监督模型则专注于发现原始数据中的模式。深度学习是机器学习的一个子集，使用人工神经网络处理更复杂的模式，可使用标记和未标记的数据进行半监督学习。
生成式人工智能是人工智能的一个子集，试图学习数据和标签之间的关系以生成新内容，如自然语言、图像或音频等，其输出不是数字或类别。生成式人工智能模型使用统计模型预测预期响应，并根据训练数据生成新内容，但可能产生幻觉，即无意义或语法错误的单词或短语。
大语言模型是具有大量参数的“深度学习”模型。ChatGPT 是基于大型语言模型的对话机器人，是 AIGC 技术在文本生成领域的一个应用实例。AIGC 是利用人工智能技术生成包括文本、图像、音频和视频等内容的新型生产方式。
视频学习地址：https://youtu.be/G2fqAlgmoPo中文版本推荐[宝玉XP翻译版本](https://www.bilibili.com/video/BV15a4y1u77v/)和超正经学术君（以下是两个版本）：这个名为"生成式人工智能简介"的视频是由Gwendolyn Stripling博士主讲的。她介绍了生成式人工智能的概念，这是一种可以产生各种类型内容的人工智能，包括文本、图像、音频和合成数据。她解释了人工智能和机器学习的区别，机器学习是人工智能的一个子领域，它通过输入数据训练模型，使计算机能够在没有明确编程的情况下学习。机器学习模型可以是监督的，也可以是无监督的，监督模型使用标记的数据从过去的例子中学习并预测未来的值，而无监督模型则专注于发现原始数据中的模式。深度学习是机器学习的一个子集，它使用人工神经网络处理比传统机器学习模型更复杂的模式。这些神经网络可以使用标记和未标记的数据，从而允许半监督学习。生成式人工智能是适用于这个学科的人工智能的一个子集。它试图学习数据和标签之间的关系，以生成新的内容。生成式人工智能输出自然语言、图像或音频，而非生成式人工智能输出数字或类别。生成式人工智能模型使用统计模型预测预期的响应，并根据它们接受训练的数据的基础结构生成新的内容。他们可以根据接收到的输入生成文本、图像、音频和决策的新颖组合。生成式人工智能的力量来自于使用了Transformers，这种技术在2018年彻底改变了自然语言处理(Transformer模型的核心思想是“自注意力机制”/Self-Attention Mechanism，也被称为“自我注意力”或“注意力”。这种机制允许模型在处理一个词或短语时，同时考虑到与它相关的其他词或短语的信息。这种方式使得模型能够更好地理解语言的上下文，从而更准确地进行翻译或生成文本)。然而，Transformers也可能产生幻觉，这些是模型生成的无意义或语法错误的单词或短语。
在自上而下的方法中，我们尝试对推理过程进行建模。由于我们在推理时可以知道自己的思考步骤，因此我们可以尝试将这一过程形式化，并转化为计算机程序。这就是所谓的符号推理（symbolic reasoning）。人们的头脑中往往有一些指导决策过程的规则。例如，当医生对病人进行诊断时，他/她可能会通过发烧症状意识到病人身体内部可能有一些炎症。通过将大量规则应用于特定问题，医生有可能得出最终的诊断结果。这种方法在很大程度上依赖于知识表示和推理。从人类专家那里提取知识可能是最困难的部分，因为医生在很多情况下并不清楚自己为什么会得出特定的诊断结果。有时，他/她只是直接在脑海中浮现出解决方案，而并未经过明确的思考。类似“根据照片判断一个人的年龄”这样的任务，根本无法简化为对知识的操作。[heading2]自下而上的方法[content]我们还有另一种选择，就是模拟大脑中最简单的元素——神经元。我们可以在计算机中构建一个人工的神经网络，然后通过举例教它解决问题。这类似于新生儿通过观察周围环境来学习的过程。✅对婴儿的学习方式做一个小调研。婴儿大脑中的基本要素有哪些？那么机器学习（ML）呢？人工智能的一部分方法是基于数据来使计算机学会解决问题，这样的方法称为机器学习。我们在本课程中将不讨论经典机器学习，建议你可以学习单独的《[机器学习入门](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners)》课程。
人工智能：一种目标，让机器展现智慧，Artificial Intelligence，简称AI生成式人工智能GenAI：一种目标，让机器产生复杂有结构的内容，Generative AI简称GenAI机器学习：一种手段，让机器自动从资料中找到公式深度学习：一种更厉害的手段，类神经网络-非常大量参数的函数大语言模型：是一类具有大量参数的“深度学习”模型，Large Language Models，简称LLMsChatGPT：一个应用实例，形象比喻：通过投喂大量资料预训练后，ChatGPT会通过聊天玩“文字接龙游戏”了。英文解释：Chat聊天，G:Generative生成，P:Pre-trained预训练，T:Transformer类神经网络模型以上概念之间的关系如下图：AIGC（Artificial Intelligence Generated Content，人工智能生成内容）是利用人工智能技术生成内容的新型生产方式，包括文本、图像、音频和视频等内容。AIGC技术可以用于多种应用，如自动撰写新闻文章、生成艺术画作、创作音乐、制作视频游戏内容等。ChatGPT是AIGC技术的一个应用实例，它代表了AIGC在文本生成领域的进展。ChatGPT是美国OpenAI公司开发的一款基于大型语言模型（Large Language Model，简称LLM）的对话机器人，它能够根据用户的输入生成连贯且相关的文本回复。用户界面如下：AGI、GenAI、AIGC几个概念的区别与理解可参考下图：更多概念可问Kimi、通义千问、文心一言等大模型，也可以继续往下看，会逐步讲解更多概念。国内主要模型公司及地址如下：