2023 巅峰之作 | AIGC、AGI、GhatGPT、人工智能大语言模型的崛起与挑战

文章目录

• 01 《ChatGPT 驱动软件开发》
• • 内容简介
• 02 《ChatGPT原理与实战》
• • 内容简介
• 03 《神经网络与深度学习》
• 04 《AIGC重塑教育》
• • 内容简介
• 05 《通用人工智能》
• • 目　　录

2023年是人工智能大语言模型大爆发的一年，一些概念和英文缩写也在这一年里集中出现，很容易混淆，甚至把人搞懵。

LLM：Large Language Model，即大语言模型，旨在理解和生成人类语言。LLM的特点是规模庞大，包含成百、上千亿的参数，可以捕捉语言的复杂模式，包括句法、语义和一些上下文信息，从而生成连贯的、有意义的文本。ChatGPT、GPT-4、BERT、文心一言等都是典型的大型语言模型。

GPT：Generative Pre-training Transformer，是OpenAI开发的一种基于Transformer的大规模自然语言生成模型。

AIGC：Artificial Intelligence Generated Content，即AI生成内容。指的是利用AI技术生成的内容，比如AI写文章、画画甚至做视频等等。

AGI：Artificial General Intelligence，即通用人工智能。AGI的目标是创造一个能像人类一样思考、学习、执行多种任务的系统，成为全能的“超级大脑”，未来可能在任何领域都超越人类。

除了概念之外，如果你想进一步了解这些技术的细节和进展，推荐你读这几本书。

01 《ChatGPT 驱动软件开发》

$$《ChatGPT驱动软件开发》$$
AI 在软件研发全流程中的革新与实践
推荐语：中国IT领军者陈斌新作，详解ChatGPT在软件研发全流程的应用，大幅提升研发效率，塑造工程师AI时代竞争优势。

02 《ChatGPT原理与实战》

$$《ChatGPT原理与实战》$$
大型语言模型的算法、技术和私有化
推荐语：BAT资深AI专家和大模型技术专家撰写，MOSS系统负责人邱锡鹏等多位专家鼎力推荐！系统梳理并深入解析ChatGPT的核心技术、算法实现、工作原理、训练方法，提供大量代码及注解。

03 《神经网络与深度学习》

$$《神经网络与深度学习》套装$$
推荐语：豆瓣评分9.5！复旦大学邱锡鹏教授力作，周志华、李航联袂推荐！深受好评的深度学习讲义蒲公英书正式版！系统整理深度学习的知识体系，由浅入深地阐述深度学习的原理、模型以及方法。更适合中文读者的深度学习图书。

《神经网络与深度学习：案例与实践》作为邱锡鹏老师出品的《神经网络与深度学习》配套案例，与《神经网络与深度学习》深度融合，从实践角度诠释原书理论内容。复旦大学邱锡鹏教授、百度飞桨研发团队联袂奉献。

04 《AIGC重塑教育》

$$《AIGC重塑教育：AI大模型驱动的教育变革与实践》$$

推荐语：
领跑ChatGPT时代教育和学习行动指南
全面助力教师、家长、学生在未来竞争中遥遥领先
高途教育科技集团大学生业务总经理刘文勇撰写
多位教育家、企业家鼎力推荐
配套视频讲解，持续更新AIGC领域前沿知识

05 《通用人工智能》

$$《通用人工智能：初心与未来》$$

推荐语：人手一本的人工智能著作。至少从 20 世纪 50 年代起，人们就开始大肆宣传可能很快就会创造出一种能够与人类智能的全部范围和水平相匹配的机器。现在，我们已经成功地创造出了能够解决特定问题的机器，其准确度达到甚至超过了人类，但我们仍然无法获得通用智能。这本书想和大家探讨一下还需要做什么样的努力才能不仅获得专用智能，还能获得通用智能。

如果你对智能感兴趣，想了解更多关于如何建造自主机器的知识，或者担心这些机器突然有一天会以一种被称为“技术奇点”的方式统治世界，请阅读本书。

目　　录

译者序
前言
第1章　引言：智能、人工和自然1
1.1　人类智能的诞生4
1.2　计算智能6
1.3　自然智能6
1.4　通用智能中的普遍性8
1.5　专用智能、通用智能和超级智能9
1.6　参考文献12
第2章　人类智能15
2.1　智力测试16
2.2　解决问题17
2.2.1　结构良好的问题18
2.2.2　形式化问题21
2.3　洞察力问题25
2.4　人类智能的怪癖30
2.5　结论34
2.6　参考文献34
第3章　物理符号系统：智能的
　　　　符号方法37
3.1　图灵机和图灵测试38
3.2　达特茅斯暑期研讨会（1956年） 41
3.3　表示42
3.4　通用智能的定义51
3.5　结论52
3.6　参考文献52
第4章　计算智能与机器学习55
4.1　专家系统的局限性55
4.2　概率推理57
4.3　机器学习58
4.4　感知器和感知器学习规则62
4.5　机器学习入门65
4.6　强化学习70
4.7　总结：机器学习系统的几个例子71
4.8　结论71
4.9　参考文献72
第5章　人工智能的神经网络方法 74
5.1　神经网络基础76
5.2　海豚生物声呐的例子78
5.3　全脑假说82
5.4　结论86
5.5　参考文献86
第6章　人工智能的最新进展89
6.1　Watson92
6.2　Siri和同类应用程序93
6.3　AlphaGo97
6.4　无人驾驶技术100
6.5　扑克游戏102
6.6　结论104
6.7　参考文献105
第7章　构建智能模块107
7.1　知觉与模式识别108
7.2　歧义性110
7.3　智力和语言111
7.4　常识116
7.5　常识的表示117
7.6　参考文献120
第8章　专业知识123
8.1　专业知识的来源128
8.2　智商和专业知识128
8.3　流体和晶体智力129
8.4　专业知识的获取130
8.5　参考文献135
第9章　智能黑客与TRICS137
9.1　通用智能的表征146
9.2　结论149
9.3　参考文献149
第10章　算法：从人到计算机151
10.1　最佳决策：使用算法来指导
　　人类行为156
10.2　博弈论165
10.3　参考文献166

第11章　机器人危机是否即将
　　　　　到来168
11.1　超级智能169
11.2　超级智能的担忧171
11.3　与世界互动175
11.4　参考文献180
第12章　通用智能183
12.1　定义智能184
12.2　实现通用智能185
12.2.1　通用人工智能的草图186
12.2.2　更多关于刺猬的故事190
12.2.3　通用智能不是算法
　　　　优化192
12.2.4　智能和TRICS192
12.2.5　迁移学习194
12.2.6　风险带来智能197
12.3　通用智能中的创造力198
12.4　通用智能成长199
12.5　全脑仿真200
12.6　类比201
12.6.1　当前范式的其他
　　　　局限性202
12.6.2　元学习203
12.6.3　洞察力204
12.7　通用人工智能概述207
12.8　参考文献209

随着技术的不断进步和应用的不断拓展，人工智能大语言模型将为各个领域带来更多的创新和机遇。无论是LLM、GPT、AIGC还是AGI，它们都在推动着人工智能技术的发展和应用，为人类社会带来了巨大的变革和影响。

在实际应用中，大型语言模型LLM已经在多个领域展现出了强大的能力。例如，在智能客服领域，LLM可以通过理解用户的问题并生成准确的回答来提供更好的服务体验。在新闻写作领域，LLM可以根据给定的主题和关键词生成连贯、有逻辑的新闻报道。在教育领域，LLM可以为学生提供个性化的学习建议和辅导。这些应用不仅提高了工作效率，还为用户提供了更好的体验和服务。

GPT系列作为自然语言生成模型的代表，也在各个领域发挥着重要的作用。例如，在广告文案生成领域，GPT可以根据产品的特点和目标受众生成吸引人的广告文案。在文学创作领域，GPT可以根据给定的主题和风格生成文学作品。在语音合成领域，GPT可以将文本转化为自然流畅的语音输出。这些应用不仅提高了创作效率，还为人们提供了更多个性化、多样化的选择。

AIGC作为利用AI技术生成内容的一种方式，也在不同领域展现出了巨大的潜力。例如，在音乐创作领域，AIGC可以根据给定的风格和主题生成原创的音乐作品。在艺术创作领域，AIGC可以根据给定的图像或描述生成艺术作品。在视频制作领域，AIGC可以根据给定的场景和角色生成逼真的视频片段。这些应用不仅提高了创作效率，还为人们提供了更多个性化、多样化的创作选择。

AGI作为人工智能领域的终极目标，虽然目前还没有完全实现，但研究人员们正不断努力探索和突破这一领域。一旦AGI实现，它将能够在任何领域都超越人类的能力，为人类社会带来巨大的变革和影响。然而，AGI的实现也面临着许多挑战和伦理问题，需要我们认真思考和解决。