除了生成内容，AI还能做什么？

　　智能家居、无人驾驶、远程医疗……如今，人工智能(AI)技术已经成为我们日常生活的一部分，也成为开年以来职场最热门的话题之一。

　　但在如此热烈的讨论中，你还只是在做聆听者、充当气氛组吗？这篇文章，将从什么是人工智能、初识大型语言模型（LLM）与人工智能的应用三个方面，与你一起“恶补”AI基础知识，助您轻松成为AI话题引导者。

　　什么是人工智能（AI）

　　“人工智能（AI）”一词，最早于1956年，由计算科学与认知科学专家约翰·麦卡锡（John McCarthy）定义——创造智能机器的科学和工程。

　　这里有两个关键词，分别是“机器”与“智能”。

　　“机器”表明AI需要一定的生存条件，即基础硬件、开源软件、互联网、云计算、大数据等。而“智能”则说明这台“机器”可以模拟人的思维过程和行为，像人一样思考和行动。

　　初识大型语言模型（LLM）

　　要让“机器”更像“人”，其中起重要关键因素的就是大型语言模型（LLM）。

　　在此之前，我们还得弄清楚一个概念，什么是自然语言模型？

　　通俗来讲，自然语言就是判断一句话，是不是可以被人所理解的。比如：

　　焦点领动向跨境贸易企业提供专业且针对性的外贸网站建站、营销运营服务。

　　这就是一句正常的，可以被理解的话。但如果改为：

　　焦点领动向外贸网站建站、营销运营服务专业提供跨境贸易企业。

　　是不是让人匪夷所思？

　　因此，翻译工具也是“机器”，但无法对翻译结果负责。只有“机器”自主表达的句子，从用词、语法、语义上都能被人所理解和认同，才算是“智能”。

　　

　　（领动智文操作台截图）

　　焦点领动人工智能应用——“领动智文”，输入条件适配跨境贸易企业、跨境电商卖家在外贸网站实际营销场景下的需求，通过深度的自然语义理解，高效、精确地批量输出符合要求的文本内容。

　　而大型语言模型(LLM)正是指能够处理以及生成自然语言的计算机模型，也让机器像“人”一样，能够思考并且正确地表达。

　　1、LLM的规模在呈倍数的扩张

　　LLM基本以每年10倍的规模量在增长,而且随着这些模型的复杂程度和规模的增加,其性能也在不断发展。

　　2、AI拓展能力不断加强

　　LLM可以通过学习语言数据的统计规律和语义信息，来预测下一个单词或句子,因此AI看似像人一样地“说话”，其实每一个字、每一个符号都是算法的运算结果。并且随着LLM规模的增长，AI的能力也会相应提高，从简单的语言表达，延伸拓展到机器翻译、语音识别、图像处理等。

　　正如随着聊天式AI应用的产生，AI图像生成应用、AI视频生成应用也如“雨后春笋”般涌现。

　　因此，从处理以及生成自然语言的大型语言模型（LLM），也变为多模态大型语言模型(MLLM)，这也预示着AI的学习能力不断加强，可应用范围越加宽广。

　　人工智能的应用

　　目前，人工智能领域包括了计算机视觉、自然语言处理、智适应学习、智能芯片和脑机接口等关键技术。

　　但其实，AI与我们的生活有着千丝万缕的联系，就以AI图片为例，我们一起来看看在图像领域，AI又承担了哪些重要角色：

　　1、图像识别

　　如AI电子眼，能够对路面上的事物进行识别。

　　

　　（AI电子眼识别路面景物）

　　2、目标检测

　　AI可以找出哪个位置有什么物体，并对其进行标记。

　　

　　（AI交通警察智能检测道路情况）

　　如机器人交通警察，能够对违反交通法的车辆、行人进行识别追踪。再比如，在一些重要考试中，考场中就会配以用于检测的AI摄像头，以此更高效、精准地对考场情况进行把控。

　　3、语义分割

　　AI可以判断出，哪一个像素属于什么物体，从而进行下一步的算法操作。

　　

　　（无人驾驶汽车基于图像语义分割技术，精确定位、处理场景图像）

　　比如无人驾驶汽车，能对路面上的行人、标识，周边景物进行识别、标注，同时分析是否可以通过。

　　4、图片修复

　　

　　（旧照片翻新）

　　通过AI技术，对老旧图片进行修复，让模糊的图变清晰。

　　5、图像生成

　　对AI应用下达明确的指令，AI通过自然语言理解以及相关算法，生成符合要求的图像，如：帮我画一只拉小提琴的大头熊猫——

　　

　　AI在文本、图像、视频上强大的生成能力已经让不少外贸人感到惊喜。

　　但就算在信息化相当发达的今天，因为数据碎片化的影响，以及各种场景下极高的采集和归纳成本，数据依然不足以支撑人工智能实现质的飞越。

　　虽然AI还有很长的路要走，不过我们也期待AI应用能一步步的完善，早日成为外贸人经营网站的“好帮手”！

　　END

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