自然语言处理

自1956年达特茅斯会议首次提出”人工智能”概念至今，学术界对其定义仍呈现多元视角。从技术实现层面看，人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法及应用系统的一门技术科学；从功能层面理解，它指能够执行通常需要人类智能才能完成任务的机器系统，如学习、推理、感知、决策等能力。哈佛大学计算机科学家莱斯利·瓦利安特教授曾指出：…

人工智能学习语言的过程，与人类学习语言有相似之处，但其核心驱动力是数据。现代人工智能模型，尤其是大语言模型，通过在海量的文本数据上进行训练来学习语言的模式、语法和语义。这个过程通常被称为“预训练”，模型会接触到来自互联网、书籍、学术论文等来源的数十亿甚至数万亿的词汇。 在预训练阶段，模型的核心任务是预测下一个词。给定一个句子中的前几个词，模型需要猜测最可能出…

人工智能是一门研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的新技术科学。它旨在让机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。 根据能力层级，人工智能通常被划分为以下三类： 弱人工智能： 专注于完成特定任务的人工智能，如语音助手、图像识别系统。 强人工智能： 理论上具备与人类同等智能、能够执行任何人类智力任务的机器智能。 超人工智…

人工智能作为当今科技领域最热门的方向之一，吸引了无数学习者的目光。入门人工智能需要建立系统的知识体系，通常建议从以下基础开始： 数学基础：线性代数、概率论、微积分和统计学 编程技能：Python语言及其相关库(NumPy、Pandas) 理论学习：机器学习基本概念和算法原理 实践项目：通过实际案例加深理解 学习路径可以分为三个阶段：首先是打好数学和编程基础，…

人工智能作为引领新一轮科技革命的关键力量，其技术体系呈现多层次、多分支的特点。从底层基础设施到上层应用，人工智能技术主要涵盖机器学习、自然语言处理、计算机视觉、知识图谱与推理系统、机器人流程自动化五大核心领域。这些技术相互交织，共同构建起智能系统的”大脑”和”感官”，使其能够感知环境、理解语义、进行决策并执行任…

想象一下，你正在教一个孩子识别猫。你不会给他一本写满复杂公式的教科书，而是会不断地给他看各种猫的图片，并告诉他“这是猫”。经过多次学习，孩子自己就能总结出猫的特征：尖耳朵、胡须、长尾巴等等，最终在街上看到一只从未见过的猫时，也能准确认出来。 人工智能（AI）就是这个“孩子”。它不是魔法，而是一门让机器能够像人一样学习、推理、感知和解决问题的科学。它的核心是通…

人工智能（Artificial Intelligence，简称 AI）是计算机科学的一个分支，其核心目标是创造能够模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统。一个广为接受的定义是：人工智能是研究如何使机器能够智能地执行任务的科学和工程。其研究范畴广泛，主要分为以下几个层面： 弱人工智能（Narrow AI）：专注于完成特定任务，如语音识别、图像分类…

人工智能写诗的核心技术是自然语言处理（NLP），特别是其中的语言模型技术。其创作并非基于真实的“情感”或“意识”，而是通过分析海量诗歌文本数据，学习其中的词汇搭配、语法结构、意象组合和韵律模式。早期的基于规则的方法需要人工定义大量诗歌创作模板，而现代主流的深度学习方法，尤其是基于Transformer架构的大语言模型（如GPT系列），能够通过自注意力机制更灵…

人工智能作为引领未来的战略性技术，正深刻改变着人类社会的生产生活方式。根据国际数据公司最新统计，全球人工智能市场规模预计在2025年突破2000亿美元，较2020年增长近五倍。本指南将系统性地介绍人工智能的基础概念、技术原理与核心应用，帮助初学者构建完整的认知框架。 人工智能定义与发展历程 人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及…

人工智能作诗的核心技术是自然语言处理（NLP）与深度学习。简单来说，AI通过学习海量的诗歌文本数据，从中识别出诗歌的格律、意象、情感和结构模式，然后根据用户输入的主题或关键词，生成符合诗歌特征的全新文本。 其工作流程通常包含以下几个关键步骤： 数据输入与预处理： 模型首先被投喂数以万计的古典及现代诗歌，学习词汇、句法和韵律规则。 模型训练： 基于Transf…