近两年，人工智能的火爆出圈，不少企业纷纷高薪抢人，AI人才紧缺，而AI算法工程师更是供不应求，很多大企业开出年薪百万来争抢高级AI人才。面对高薪资+前景好的趋势，转行AI领域的人逐渐增多。
但是转行AI并不能只依靠一股脑的热情，而缺少对其深入的了解，如果贸然前进则会使得自己浮于表面，实则外强中干。接下来就为大家介绍AI相关的一些概念。
一、12个底层概念
人工智能（Artificial Intelligence, AI）：人工智能是计算机科学的一个分支，致力于开发智能机器或软件，使其能够模拟人类思维过程，如学习、推理、感知、理解语言等。
机器学习（Machine Learning, ML）：机器学习是AI的一个分支，它让计算机通过数据自动学习和改进，而无需明确编程。也就是说，机器学习算法可以从经验中学习，并根据新数据进行调整。
深度学习（Deep Learning）：深度学习是机器学习的一个子领域，它模仿人脑神经网络的工作方式来解决复杂问题。深度学习模型包含多层非线性处理单元，能够处理高维度的数据，如图像和语音。
自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）：NLP是一个研究如何让计算机理解和生成人类语言的AI领域。NLP技术的应用包括文本分类、情感分析、机器翻译等。
大模型（Large Language Models）：大模型是一种拥有大量参数的机器学习模型，通常用于处理复杂的自然语言任务。GPT-3和BERT等就是例子。这些模型在训练过程中会消耗大量的计算资源，但其强大的泛化能力使得它们能在许多不同的NLP任务上表现出色。
AIGC（AI Generated Content）：AIGC指使用AI技术生成内容，包括文字、图片、音频、视频等。随着AI技术的进步，AIGC已经能产生令人难以分辨真假的内容。
Transformer：是一种特殊的神经网络架构，由 Google 在 2017 年提出，主要用于自然语言处理任务。它的主要特点是使用自注意力机制（Self-Attention）来处理输入序列，这使得它能够并行计算，并在长文本处理中保持上下文的相关性。
GPT(Generative Pre-training Transformer)：是一个由OpenAI开发的自然语言处理 (NLP)的GPT模型。它的主要目标是理解和生成人类的自然语言。通过对大规模文本数据进行预训练，GPT模型能学习到语言的各种模式，如语法、句法、一词多义等，以及一些基础的通用知识。
AGI (Artificial General Intelligence)：指的是人工通用智能。它是一种理想化的、能够执行任何人类可以完成的智力任务的机器智能。某些理论认为 AGI 应该具有某种程度的自我意识，并能够识别自己的局限性，进而主动寻求改进。
ANI (Artificial Narrow Intelligence)：指的是人工狭义智能或弱人工智能。这是目前我们所熟知和普遍应用的人工智能类型，包括语音识别、图像识别、自然语言处理等技术。
生成式对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）：GANs是由两个神经网络组成的系统：一个生成器（Generator）负责创建假数据，试图骗过另一个判别器（Discriminator）。GANs在图像生成、视频合成等领域有广泛应用。
强化学习（Reinforcement Learning, RL）：强化学习是一种让智能体在与环境交互的过程中学习最优行为的机器学习方法。智能体通过试错法来学习，在行动后获得奖励或惩罚，从而逐渐优化自己的策略。
二、3个AI领域的趋势预判
第一，AI agent的未来应用
随着AI技术的不断发展，AI agent（智能代理）将在各个领域得到广泛应用。
在智能家居领域，AI agent可以通过学习用户的生活习惯和偏好，自动调节家居设备的运行状态，提供更加智能化的居住体验；在医疗健康领域，AI agent可以根据患者的病历和症状，提供个性化的诊断和治疗建议，辅助医生进行决策。
总之，AI agent将在各个行业中发挥越来越重要的作用，为用户提供更加智能化的服务。
第二，一人企业的创业模式
一人企业是指由一个人独立创办和管理的企业，通过利用AI技术来提高工作效率和生产力。
在这种模式下，创业者可以利用AI工具和平台来完成各种任务，如市场营销、客户服务、数据分析等。通过自动化和智能化的方式，一人企业可以节省人力成本，提高生产效率，并且更加灵活和敏捷地应对市场变化。
此外，一人企业还可以通过互联网和社交媒体等渠道来扩大业务范围和客户群体。因此，一人企业将成为未来创业的一种新趋势。
第三，人形机器人的赋能与替代
人形机器人将在未来扮演越来越重要的角色。
场景一：它可以在危险和恶劣的环境中代替人类进行工作，如救援、探险等。通过搭载各种传感器和智能算法，人形机器人可以感知环境并做出相应的决策和行动。
场景二：它可以在服务业中提供更加个性化和高效的服务。例如，在酒店行业，人形机器人可以作为前台接待员或客房服务员，为客人提供定制化的服务。
然而，随着人形机器人的发展，也需要考虑其对就业市场的影响和伦理问题。因此，人形机器人的赋能与替代将是未来AI领域的一个重要议题。
作为想要入局则者的我们，不应仅表现出一股热情的劲头，而需要“一头扎下去”，了解它最基本的概念，慢慢挖掘出一些混淆的知识点，然后究其本质来进行逐步探索，最终形成适合企业适合自己的AI版图。
