解讀行話：B2B 的 AI 術語表

人工智能。 我們都知道，有些人喜歡它。 我們都同意的一件事是，有多少關於它的信息——隨著這些豐富的信息而來的是同樣令人畏懼的新術語列表，需要添加到我們的詞彙表中。 從機器學習到自然語言處理，我們正在將復雜的人工智能術語分解為易於理解的概念。

這是 Zen 的終極指南，幫助您理解您可能遇到的人工智能術語和短語（有些您可能從未聽說過！）。

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B2B 的終極人工智能術語表

算法（人工智能）

算法就像計算機的食譜——告訴它們如何解決問題的分步指南。 它們在計算或解決問題的操作中遵循一系列規則。 無論是跟踪數據還是感知信息，算法都是高性能人工智能的秘密。

異常檢測

異常檢測可識別數據集中不符合預期模式的異常值。 它可以幫助人工智能識別出可疑的情況，無論是信用卡欺詐、網絡故障，還是心跳中的異常模式。

擬人化

擬人論賦予非人類事物以人類特徵。 在人工智能的世界裡，它是為了讓機器看起來更像人類，儘管它們只是超級智能的代碼（即使互聯網巨魔想要說服我們它們會變得有感情）。

人工智能（AI）

想像一下，你的指尖有一個助手——這就是人工智能！ 計算機科學的這一分支旨在構建能夠執行通常需要人力的任務的機器。 這就像教計算機思考和學習，以便它們能夠完成通常需要人類智能的任務。 從回答基本問題到幫助您實現營銷目標（以及真正介於兩者之間的一切），人工智能正在快速定義行業，並使我們的世界變得更加智能和更加令人興奮。

人工智能語言模型

人工智能語言模型旨在理解、生成和改進人類語言。 他們可以在幾秒鐘內寫故事、回答問題，甚至創作詩歌。 一些例子包括 ChatGPT、Bing、Bard 和 Ernie。

人工智能中的偏見

如果人工智能是一塊從世界上吸收信息的海綿，那麼有時它吸收的信息不會完全公平或平衡。 這就是人工智能的偏見。 由於訓練數據（例如互聯網）中存在偏差，人工智能模型中引入了這種系統性錯誤。 這些偏見可能會導致產出偏差或不准確，並且可能對邊緣化社區造成真正的傷害。

大數據

大數據正是它聽起來的樣子。 這就是專家所說的傳統數據處理應用軟件無法充分處理的大型複雜數據集。 這就像一個巨大的拼圖，由來自各處的信息片段組成：你的手機、互聯網……凡是你能想到的。 借助正確的工具，我們可以拼湊出有價值的見解並解決我們從未想過的問題。

聊天機器人

認識一下您的數字好友。 聊天機器人是一種人工智能軟件，旨在用人類的自然語言與人類互動，就像它們的名字一樣酷。 它們通常用於客戶服務應用程序，充當虛擬助理，與您聊天、幫助您查找信息或將您重定向到現場專業人員。

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聊天GPT

ChatGPT 是一種現代大型語言模型聊天機器人，它使用互聯網數據來響應提示和命令（僅限 2021 年 9 月）。 該人工智能由 OpenAI 開發並於 2022 年 11 月向公眾開放，經受住了巨大的需求並獲得了相當積極的反響。

ChatGPT 的定義如下：

“ChatGPT 是 OpenAI 創建的人工智能語言模型，可以進行基於文本的對話。 它根據收到的輸入生成類似人類的響應，這對於聊天機器人、虛擬助手等非常有用。 它接受了大量互聯網文本的訓練，因此可以產生連貫且上下文相關的回复，儘管它並不能像人類一樣真正理解。”

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認知計算

認知計算通過自學習系統模擬人類思維過程，該系統使用數據挖掘、模式識別和自然語言處理來模仿人腦的工作方式。 它讓機器體驗到人類智能，使它們能夠像人類一樣思考、推理和學習，做出決策、解決問題並從經驗中學習。

計算機視覺

您是否曾經希望您的計算機能夠像您一樣看到並理解世界？ 這就是計算機視覺。 這是一個人工智能領域，訓練計算機像人類一樣解釋和理解視覺世界。 它使計算機能夠通過分析圖像和視頻來識別人臉、識別物體，甚至駕駛汽車。

數據挖掘

不，這種採礦不需要錘子和鏟子。 數據挖掘是計算機如何通過機器學習、統計和數據庫系統的交叉方法來發現大型數據集中的模式。

深度學習

如果你的大腦有一層又一層超級聚焦的腦細胞怎麼辦？ 嗯，確實如此。 深度學習是一種受人腦結構啟發的機器學習，用於處理大量數據並創建決策模式。 這就像訓練計算機識別任何給定內容中最微小的細節。

伊麗莎

Eliza 可以走路，這樣 ChatGPT 就可以運行。 Eliza 被廣泛認為是計算機科學史上第一個聊天機器人，它就像聊天機器人的祖母一樣，其歷史可以追溯到 20 世紀 60 年代。 儘管她不像今天的人工智能那麼敏捷，但她為我們現在擁有的聊天機器鋪平了道路。

緊急行為

突現行為是指人工智能模型由於其學習過程而表現出的意想不到的或新奇的習慣，這些習慣沒有被明確編程。 這就像人工智能編排的舞蹈動作，無需舞蹈教練的幫助。

生成式人工智能

這是一種能夠創建模仿訓練數據模式的新內容（文本、圖像、視頻和代碼）的人工智能。 想像一下一位神奇的人工智能藝術家，他可以創造藝術、音樂，甚至新的想法。

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生成對抗網絡（GAN）

GAN 在人工智能領域創造了一些良性競爭。 他們共同努力，讓人工智能生成的東西達到最佳狀態，無論是藝術、音樂，甚至是虛擬世界。

人工智能中的幻覺

有時，人工智能變得有點太富有想像力，並開始看到不存在的東西——這是人工智能的幻覺。 該術語指的是人工智能由於其訓練數據或架構的限製而提供事實上不正確、不相關或無意義的輸出的情況。

輸入數據

輸入數據是人工智能的“命令”。 這是你提供給人工智能的信息，比如文本、圖像或聲音，人工智能用它來產生輸出。 就像廚師需要食材來烹飪一樣，人工智能也需要輸入數據來創造數字奇蹟。

大語言模型（LLM）

法學碩士是一種人工智能模型，可以通過分析互聯網來學習生成文本、參與對話和編寫代碼。 他們經常以意想不到的語言技能、聊天、回答問題，甚至講笑話讓開發人員感到驚訝。

機器學習（ML）

將機器學習視為一隻聰明的寵物，它會隨著經驗而變得更好。 它是通過向計算機提供大量示例來訓練計算機改進任務，但無需明確編程。 就像您從實踐中學習一樣，機器學習算法從數據中學習模式並成為您的數字夥伴，進行預測、建議甚至藝術！

營銷技術堆棧

營銷技術 (martech) 堆棧是營銷人員用來組織和執行營銷流程的一套企業軟件工具。 該堆棧可以包括以下部分或全部內容：CRM、分析、電子郵件營銷、社交媒體管理、網頁設計工具等。 公司的營銷技術堆棧與其客戶和目標一樣獨特。

自然語言處理（NLP）

用過 Siri 查詢天氣嗎？ NLP 是人工智能使用“自然”（即人類）語言與智能係統進行通信的方法。 想像一下，就像與朋友一起與計算機聊天一樣。 它幫助機器像人類一樣理解和交談。

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神經網絡

受生物神經元的啟發，神經網絡是模仿人腦結構的複雜數學模型，允許人工智能係統從數據模式中學習。 它們是深度學習的基礎，從數據中學習複雜的模式。

AI中的參數

參數就像數碼相機上的設置——它們是決定人工智能工作方式的數值。 這就像調整旋鈕來幫助人工智能更快地學習、更好地工作，並成為超級明星問題解決者。

後處理模塊

預處理模塊完成清理後，將數據發送到後處理模塊來完成工作。 到這裡，最後的修飾工作就完成了，完善了 AI 輸出，以確保其完美、準確且令人印象深刻。

預測分析

預測分析使用數據、機器學習技術和統計算法，就像個人算命師一樣。 這就像使用人工智能通過處理過去的數據來窺探未來一樣。 從猜測您接下來會喜歡哪部電影到幫助企業做出明智的決策，預測分析是數字時代的水晶球，可以根據歷史數據預測未來的結果。

預處理模塊

如果您有一組數字助理在數據投入使用之前對其進行整理，那麼它們就是預處理模塊。 他們就像清潔人員一樣，消除噪音並確保您的數據乾淨整潔以供人工智能使用。

強化學習

強化學習是機器學習的一種，其中人工智能模型學習在環境中做出決策以獲得最大獎勵。 這是人工智能的反複試驗，通過給計算機正確做事的分數來訓練計算機做出決策，並幫助它們從錯誤中吸取教訓。

機器人流程自動化 (RPA)

RPA 是使用具有 AI 和 ML 功能的軟件來處理大批量、可重複的任務。 它允許您訓練軟件機器人來處理乏味、重複（而且，讓我們面對現實，無聊）的工作，從而解放人類去做更令人興奮和創造性的事情，並為您的公司節省資金和人力。

情感分析

情感分析包括使用自然語言處理從源材料中識別和提取主觀信息。 它就像一個情緒環，但使用人工智能通過在線分析人們的言語和語氣來判斷人們是否感到快樂、悲傷或介於兩者之間。

TensorFlow

將 TensorFlow 視為您可以描繪 AI 夢想的畫布。 它是由 Google 開發的開源庫，可幫助創建和訓練人工智能模型，對於機器學習和神經網絡研究至關重要。 無論您是構建聊天機器人還是教計算機下棋，TensorFlow 都能為您提供支持。

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訓練數據

將訓練數據視為教師的人工智能工具包。 這就像將一個嬰兒人工智能送到學校教它大量的例子，這樣它就可以學習並變得更聰明。 無論是公司的數據集還是有關第二次世界大戰的事實，訓練數據都可以幫助人工智能成為專業人士。

變壓器型號

將 Transformer 模型視為人工智能的多任務超級明星。 這是一種人工智能模型架構，可以一次分析整個句子，而不是逐字分析，並且可以理解上下文、翻譯語言，甚至編寫代碼，所有這些都通過掌握注意力的藝術來實現。

圖靈測試

圖靈測試由計算機科學家艾倫·圖靈於 1950 年設計，旨在確定機器是否可以自然地聊天，以至於無法將其與人類區分開。 儘管需要30% 才能被歸類為及格，但迄今為止記錄的最高分數僅為33%，這是尤金·古斯特曼(Eugene Goostman) 在2014 年利用NLP 技術（而不是今天使用的深度學習算法）獲得的。 谷歌的 LaMDA AI 也於 2023 年 2 月通過了圖靈測試以及 ChatGPT。

無監督學習

無監督學習是一種機器學習技術，模型從未標記的數據而不是選定的數據集中學習。 它是讓計算機在沒有特定指令的情況下學習，找到即使我們人類也可能錯過的隱藏模式和聯繫。

這就是我們關於一些最流行的人工智能概念的綜合指南。 如果您發現自己處於失落的數字仙境中，請與我們交談。 我們很樂意成為您在營銷中越來越多地使用人工智能的指南。

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