解读行话：B2B 的 AI 术语表

人工智能。 我们都知道，有些人喜欢它。 我们都同意的一件事是，有多少关于它的信息——随着这些丰富的信息而来的是同样令人畏惧的新术语列表，需要添加到我们的词汇表中。 从机器学习到自然语言处理，我们正在将复杂的人工智能术语分解为易于理解的概念。

这是 Zen 的终极指南，帮助您理解您可能遇到的人工智能术语和短语（有些您可能从未听说过！）。

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B2B 的终极人工智能术语表

算法（人工智能）

算法就像计算机的食谱——告诉它们如何解决问题的分步指南。 它们在计算或解决问题的操作中遵循一系列规则。 无论是跟踪数据还是感知信息，算法都是高性能人工智能的秘密。

异常检测

异常检测可识别数据集中不符合预期模式的异常值。 它可以帮助人工智能识别出可疑的情况，无论是信用卡欺诈、网络故障，还是心跳中的异常模式。

拟人化

拟人论赋予非人类事物以人类特征。 在人工智能的世界里，它是为了让机器看起来更像人类，尽管它们只是超级智能的代码（即使互联网巨魔想要说服我们它们会变得有感情）。

人工智能（AI）

想象一下，你的指尖有一个助手——这就是人工智能！ 计算机科学的这一分支旨在构建能够执行通常需要人力的任务的机器。 这就像教计算机思考和学习，以便它们能够完成通常需要人类智能的任务。 从回答基本问题到帮助您实现营销目标（以及真正介于两者之间的一切），人工智能正在快速定义行业，并使我们的世界变得更加智能和更加令人兴奋。

人工智能语言模型

人工智能语言模型旨在理解、生成和改进人类语言。 他们可以在几秒钟内写故事、回答问题，甚至创作诗歌。 一些例子包括 ChatGPT、Bing、Bard 和 Ernie。

人工智能中的偏见

如果人工智能是一块从世界上吸收信息的海绵，那么有时它吸收的信息不会完全公平或平衡。 这就是人工智能的偏见。 由于训练数据（例如互联网）中存在偏差，人工智能模型中引入了这种系统性错误。 这些偏见可能会导致产出偏差或不准确，并且可能对边缘化社区造成真正的伤害。

大数据

大数据正是它听起来的样子。 这就是专家所说的传统数据处理应用软件无法充分处理的大型复杂数据集。 这就像一个巨大的拼图，由来自各处的信息片段组成：你的手机、互联网……凡是你能想到的。 借助正确的工具，我们可以拼凑出有价值的见解并解决我们从未想过的问题。

聊天机器人

认识一下您的数字好友。 聊天机器人是一种人工智能软件，旨在用人类的自然语言与人类互动，就像它们的名字一样酷。 它们通常用于客户服务应用程序，充当虚拟助理，与您聊天、帮助您查找信息或将您重定向到现场专业人员。

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聊天GPT

ChatGPT 是一种现代大型语言模型聊天机器人，它使用互联网数据来响应提示和命令（仅限 2021 年 9 月）。 该人工智能由 OpenAI 开发并于 2022 年 11 月向公众开放，经受住了巨大的需求并获得了相当积极的反响。

ChatGPT 的定义如下：

“ChatGPT 是 OpenAI 创建的人工智能语言模型，可以进行基于文本的对话。 它根据收到的输入生成类似人类的响应，这对于聊天机器人、虚拟助手等非常有用。 它接受了大量互联网文本的训练，因此可以产生连贯且上下文相关的回复，尽管它并不能像人类一样真正理解。”

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认知计算

认知计算通过自学习系统模拟人类思维过程，该系统使用数据挖掘、模式识别和自然语言处理来模仿人脑的工作方式。 它让机器体验到人类智能，使它们能够像人类一样思考、推理和学习，做出决策、解决问题并从经验中学习。

计算机视觉

您是否曾经希望您的计算机能够像您一样看到并理解世界？ 这就是计算机视觉。 这是一个人工智能领域，训练计算机像人类一样解释和理解视觉世界。 它使计算机能够通过分析图像和视频来识别人脸、识别物体，甚至驾驶汽车。

数据挖掘

不，这种采矿不需要锤子和铲子。 数据挖掘是计算机如何通过机器学习、统计和数据库系统的交叉方法来发现大型数据集中的模式。

深度学习

如果你的大脑有一层又一层超级聚焦的脑细胞怎么办？ 嗯，确实如此。 深度学习是一种受人脑结构启发的机器学习，用于处理大量数据并创建决策模式。 这就像训练计算机识别任何给定内容中最微小的细节。

伊丽莎

Eliza 可以走路，这样 ChatGPT 就可以运行。 Eliza 被广泛认为是计算机科学史上第一个聊天机器人，它就像聊天机器人的祖母一样，其历史可以追溯到 20 世纪 60 年代。 尽管她不像今天的人工智能那么敏捷，但她为我们现在拥有的聊天机器铺平了道路。

紧急行为

突现行为是指人工智能模型由于其学习过程而表现出的意想不到的或新奇的习惯，这些习惯没有被明确编程。 这就像人工智能编排的舞蹈动作，无需舞蹈教练的帮助。

生成式人工智能

这是一种能够创建模仿训练数据模式的新内容（文本、图像、视频和代码）的人工智能。 想象一下一位神奇的人工智能艺术家，他可以创造艺术、音乐，甚至新的想法。

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生成对抗网络（GAN）

GAN 在人工智能领域创造了一些良性竞争。 他们共同努力，让人工智能生成的东西达到最佳状态，无论是艺术、音乐，甚至是虚拟世界。

人工智能中的幻觉

有时，人工智能变得有点太富有想象力，并开始看到不存在的东西——这是人工智能的幻觉。 该术语指的是人工智能由于其训练数据或架构的限制而提供事实上不正确、不相关或无意义的输出的情况。

输入数据

输入数据是人工智能的“命令”。 这是你提供给人工智能的信息，比如文本、图像或声音，人工智能用它来产生输出。 就像厨师需要食材来烹饪一样，人工智能也需要输入数据来创造数字奇迹。

大语言模型（LLM）

法学硕士是一种人工智能模型，可以通过分析互联网来学习生成文本、参与对话和编写代码。 他们经常以意想不到的语言技能、聊天、回答问题，甚至讲笑话让开发人员感到惊讶。

机器学习（ML）

将机器学习视为一只聪明的宠物，它会随着经验而变得更好。 它是通过向计算机提供大量示例来训练计算机改进任务，但无需明确编程。 就像您从实践中学习一样，机器学习算法从数据中学习模式并成为您的数字伙伴，进行预测、建议甚至艺术！

营销技术堆栈

营销技术 (martech) 堆栈是营销人员用来组织和执行营销流程的一套企业软件工具。 该堆栈可以包括以下部分或全部内容：CRM、分析、电子邮件营销、社交媒体管理、网页设计工具等。 公司的营销技术堆栈与其客户和目标一样独特。

自然语言处理（NLP）

用过 Siri 查询天气吗？ NLP 是人工智能使用“自然”（即人类）语言与智能系统进行通信的方法。 想象一下，就像与朋友一起与计算机聊天一样。 它帮助机器像人类一样理解和交谈。

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神经网络

受生物神经元的启发，神经网络是模仿人脑结构的复杂数学模型，允许人工智能系统从数据模式中学习。 它们是深度学习的基础，从数据中学习复杂的模式。

AI中的参数

参数就像数码相机上的设置——它们是决定人工智能工作方式的数值。 这就像调整旋钮来帮助人工智能更快地学习、更好地工作，并成为超级明星问题解决者。

后处理模块

预处理模块完成清理后，将数据发送到后处理模块来完成工作。 到这里，最后的修饰工作就完成了，完善了 AI 输出，以确保其完美、准确且令人印象深刻。

预测分析

预测分析使用数据、机器学习技术和统计算法，就像个人算命师一样。 这就像使用人工智能通过处理过去的数据来窥探未来一样。 从猜测您接下来会喜欢哪部电影到帮助企业做出明智的决策，预测分析是数字时代的水晶球，可以根据历史数据预测未来的结果。

预处理模块

如果您有一组数字助理在数据投入使用之前对其进行整理，那么它们就是预处理模块。 他们就像清洁人员一样，消除噪音并确保您的数据干净整洁以供人工智能使用。

强化学习

强化学习是机器学习的一种，其中人工智能模型学习在环境中做出决策以获得最大奖励。 这是人工智能的反复试验，通过给计算机正确做事的分数来训练计算机做出决策，并帮助它们从错误中吸取教训。

机器人流程自动化 (RPA)

RPA 是使用具有 AI 和 ML 功能的软件来处理大批量、可重复的任务。 它允许您训练软件机器人来处理乏味、重复（而且，让我们面对现实，无聊）的工作，从而解放人类去做更令人兴奋和创造性的事情，并为您的公司节省资金和人力。

情绪分析

情感分析包括使用自然语言处理从源材料中识别和提取主观信息。 它就像一个情绪环，但使用人工智能通过在线分析人们的言语和语气来判断人们是否感到快乐、悲伤或介于两者之间。

TensorFlow

将 TensorFlow 视为您可以描绘 AI 梦想的画布。 它是由 Google 开发的开源库，可帮助创建和训练人工智能模型，对于机器学习和神经网络研究至关重要。 无论您是构建聊天机器人还是教计算机下棋，TensorFlow 都能为您提供支持。

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训练数据

将训练数据视为教师的人工智能工具包。 这就像将一个婴儿人工智能送到学校教它大量的例子，这样它就可以学习并变得更聪明。 无论是公司的数据集还是有关第二次世界大战的事实，训练数据都可以帮助人工智能成为专业人士。

变压器型号

将 Transformer 模型视为人工智能的多任务超级明星。 这是一种人工智能模型架构，可以一次分析整个句子，而不是逐字分析，并且可以理解上下文、翻译语言，甚至编写代码，所有这些都通过掌握注意力的艺术来实现。

图灵测试

图灵测试由计算机科学家艾伦·图灵于 1950 年设计，旨在确定机器是否可以自然地聊天，以至于无法将其与人类区分开。 尽管需要 30% 才能被归类为及格，但迄今为止记录的最高分数仅为 33%，这是尤金·古斯特曼 (Eugene Goostman) 在 2014 年利用 NLP 技术（而不是今天使用的深度学习算法）获得的。 谷歌的 LaMDA AI 也于 2023 年 2 月通过了图灵测试以及 ChatGPT。

无监督学习

无监督学习是一种机器学习技术，模型从未标记的数据而不是选定的数据集中学习。 它是让计算机在没有特定指令的情况下学习，找到即使我们人类也可能错过的隐藏模式和联系。

这就是我们关于一些最流行的人工智能概念的综合指南。 如果您发现自己处于失落的数字仙境中，请与我们交谈。 我们很乐意成为您在营销中越来越多地使用人工智能的指南。

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