AI的100个关键

本书为一本关于AI的科普读物。本书通过100个关键知识点，带你全面了解人工智能。本书分为8个部分，主要从AI的概念、核心技术、应用实践、未来发展与挑战、学习资源等角度全方位阐述，方便读者快速、全面了解AI是什么及对我们的生活、工作产生的影响。 本书分享的AI相关网站、图书、竞赛等内容非常实用，对于想要学习AI技术、有志将来从事相关工作的读者来说，可以减少自我摸索的时间。

李尚龙 百万畅销书作家，连续创业者，国家开放大学人工智能客座教授，加拿大多伦多大学人工智能专业学者，硅谷投资人。 代表作《人性博弈》《你只是看起来很努力》，后者畅销三百万册，被翻译成十一种语言。小说《刺》《人设》《朝前》被改编成电视剧。

AI 的进化能力——它是如何变得越来越聪明的 1.AI 不是固定的，它会进化 你有没有发现，某些软件用了几年后功能没有变化，而 AI却越来越聪明？这是因为传统软件是固定的，它不会自己变聪明，而 AI 可以通过不断学习数据，自主优化自己的能力。这种进化能力，是 AI 最大的特点之一。AI 会从过去的经验中总结规律，然后不断修正和改进自己。它越学越聪明，完全靠这三步循环： A学习：AI 靠“吃数据”变聪明 人类版：想学好数学，你得刷题，多练习才能掌握规律。 AI 版：AI 的“刷题”就是学习海量数据，比如图片、文字、声音，并从中找规律。 B 反馈：发现错了，及时纠正 人类版：你做了一道数学题，老师告诉你“答案错了”，你就知道哪里需要改进。 AI 版：AI 也是一样！当它出错时（比如把狗认成了猫），系统会告诉它“答案错了”，AI 就会调整自己的算法，下次不犯同样的错误。 C 升级：学会了，就保存起来 人类版：学会了一道题型，你下次遇到类似的题就不用再学了。 AI 版：AI 会把学到的规律“存到脑子里”（也就是模型里），直接用这些经验来解决后续问题。 2.AI 为什么会越来越聪明 A 数据越来越多 就像你做题越多，知识就越扎实。AI 接触的数据越丰富，它的判断越精准。比如 AI 早期的翻译生硬，后来通过海量文本数据和用户纠正，变得越来越自然。 B 算法越来越强 AI 背后的算法就像学习方法。科学家不断优化算法，相当于找到“高效学习”的方法，让 AI 能更快更好地总结规律。 C 硬件越来越快 AI 的“脑子”就是计算机芯片。它越快，AI 学得越快。比如过去训练一个 AI 要几个月，现在可能几天就完成。 D 自我改进 有些 AI 还能“自己教自己”，通过模拟各种情况来试验和提升，比如围棋 AI 通过与自己下棋，打败了全世界的棋手。 3.总结 AI 的进化能力就是“学得多、改得快、用得巧”。它靠海量数据“开眼界”，用算法发现错误并改进，然后把学到的知识越存越多，最终变得越来越聪明！

目录 第一部分 AI 的基本概念 01 AI是什么——让机器变聪明的技术 02 算法是什么——计算机的“思考方式” 03 AI思维是什么——从“问人”到“问 AI” 04 机器学习与 AI的关系——让机器学会经验 05 深度学习是什么——AI的“神经网络”大脑 06 大数据与 AI的关系——数据是 AI的养料 07 神经网络是什么——模仿人脑的计算方式 08 AI 的进化能力——它是如何变得越来越聪明的 09 AI有自我意识吗——现阶段仍然是工具 10 AGI是什么——未来的“超智能”目标 第二部分 AI 的核心技术 11 AI的“阅读理解”——自然语言处理 12 AI的“眼睛”——计算机视觉 13 AI的“耳朵”——语音识别 14 AI的“创意大脑”——生成式AI 15 AI的“超级大脑”——大语言模型 16 GPT是什么——生成式预训练模型 17 AI训练的过程——如何教会机器学习 18 AI推理的原理——让机器“做决策” 19 什么是强化学习——让AI学会“试错” 20 AI的记忆能力——AI是如何“记住”信息的 第三部分 AI 的应用 21 AI写作助手——AI能帮你写文章 22 AI绘画——AI如何创作艺术作品 23 AI在医疗中的应用——预测疾病、辅助诊断 24 自动驾驶——AI如何开车 25 AI与机器人——它们有什么不同 26 AI客服——AI如何回答问题 27 智能推荐系统——为什么AI知道你喜欢什么 28 AI翻译——AI如何快速翻译语言 29 AI音乐创作——AI如何作曲 30 AI在教育中的应用——个性化学习助手 第四部分 如何与 AI 互动 31 如何高效使用 ChatGPT——提问的艺术 32 提示词工程——让AI给出最佳答案 33 如何用AI进行头脑风暴——AI助你打开思路 34 如何用AI整理笔记——AI帮你做总结 35 AI可以写代码吗——让AI成为你的编程助手 36 如何用 AI 制作PPT——让AI生成演示文稿 37 如何训练自己的AI模型——AI“私人助理” 38 AI 如何帮助学习新知识——高效获取信息 39 如何利用AI提高生产力——让AI做重复性工作 40 如何判断AI的回答是否可靠——AI可能犯错 第五部分 AI 的挑战与未来 41 AI的偏见问题——AI 也可能不公平 42 AI的伦理问题——如何防止AI被滥用 43 AI会取代人类的工作吗——AI带来的机遇与挑战 44 AI会影响创意行业吗——AI如何影响艺术创作 45 AI是否能超越人类——AI的局限性 46 AI会发展出情感吗——AI的未来猜想 47 量子计算与 AI——未来计算力的爆炸式提升 48 AI能预测未来吗——数据驱动的预测能力 49 AI与隐私安全——个人信息如何保护 50 AI的下一个突破点是什么——AI的未来趋势 第六部分 AI小实验 51 让AI写一首诗——体验AI的创作能力 52 让AI设计一个 Logo——AI的设计能力如何 53 让AI写一封道歉信——AI的文字表达能力 54 用AI生成一张漫画——AI的绘画技能 55 让AI编一个笑话——AI的幽默感 56 让AI模拟一次面试——练习面试对答 57 让AI给你讲解一个复杂概念——测试AI的知识储备 58 用AI分析你的写作风格——AI如何评估文本 59 让AI推荐一本书——AI的个性化推荐能力 60 让AI改进你的学习计划——AI如何优化时间管理 第七部分 AI相关的未来职业 61 AI工程师——设计和训练AI的人 62 数据科学家——AI的“养料”管理者 63 AI产品经理——规划AI应用的人 64 AI伦理专家——监督AI的公平性 65 AI法律顾问——解决AI相关法律问题 66 AI医疗专家——AI如何影响医学 67 智能机器人开发者——让机器人更智能 68 AI在金融领域的应用——预测市场趋势 69 AI在娱乐行业的应用——电影、游戏与音乐创作 70 未来的AI职业是什么——你可以创造新的工作 第八部分 AI的学习资源 71 有哪些AI学习网站——推荐入门资源 72 如何学Python编程——AI编程语言入门 73 如何用AI写代码——AI辅助编程工具 74 如何使用AIAPI——让AI接入你的应用 75 推荐几本AI相关的书籍——AI爱好者的必读书目 76 有哪些免费的AI工具——体验AI的最佳方式 77 如何关注 AI 的最新动态——AI新闻与社区 78 AI竞赛与挑战——参与AI项目提升技能 79 AI学习的误区——避免常见错误 80 如何找到AI相关的工作——AI行业的就业指南 附录：20个AI思维 01 从“背知识”到“会提问” 02 从“填鸭式学习”到“个性化教育” 03 从“纸质书”到“动态知识” 04 从“靠经验”到“数据驱动” 05 从“写代码”到“对话编程” 06 从“人找工作”到“AI匹配岗位” 07 从“死记硬背”到“即时调用” 08 从“标准答案”到“创造性思维” 09 从“固定职业”到“多职业切换” 10 从“单人工作”到“人机协作” 11 从“医生诊断”到“AI 辅助医疗” 12 从“人教 AI”到“AI 自我进化” 13 从“专属助手”到“人人 AI 秘书” 14 从“拍照存档”到“AI 记忆增强” 15 从“电视遥控器”到“语音控制一切” 16 从“通勤上班”到“虚拟工作空间” 17 从“普通搜索”到“智能知识引擎” 18 从“人类创作”到“人机共创” 19 从“千篇一律”到“超级个性化” 20 从“人与人沟通”到“人与 AI交互”