一.理清基本概念

1.人工智慧：机器展现的智慧？如何理解智慧？每人心中的智慧众说纷纭；人工智慧是目标，不是技术。

2.生成式人工智慧Generative：AI让机器产生复杂（多复杂？----无法穷举），有结构的物件（文章，影响，语音）

比如 ：分类（有限选项做选择）不是生成式AI

3.机器学习Machine Learning：让机器自动从资料中寻找一个函式，

寻找上万个参数的过程是机器学习，帮助寻找参数的限制是训练资料，找到函数后输入，看会输出什么是testing，inference 推论。

4.类神经网络Neural Network是含义大量参数的函式，和人的大脑无关。

5.面对类神经网络，并且解出参数的过程是深度学习Deep Learning，显然是机器学习的一种

6.Transformer，是ChatGPT使用的类神经网络的一种，含有上亿个参数

※如何阐述ML\AI\Generative AI\GL的关系？？

生成式人工智慧和人工智慧同范畴的概念，都是讲目标

而深度学习、机器学习都是技术，是手段，和目标不同概念。使用技术能达到的目标不止生成式AI一种，也可以达到类似分类的目标。而达到目标的途径也不只有GLML，但是目前绝大多数的生成式AI都是靠DL达成的，因此勉强可以放置在子集中理解。

机器的创造力----产生在训练时期从来没见过的东西

※ChatGPT如何产生创造力？？核心----文字接龙，就是语言模型

生成式AI的难点就是难以量化的答案，改成类似文字接龙的 语言模型 便有了有限的答案！！机器要做的就是猜到下个字，接龙什么，变成了分类的问题。

便可：字字字-----文章；像素像素像素-----图片，小单元组成大部分，这样的生成策略是Autoregressive Generation

谷歌翻译，是生成式AI的应用，为什么今日突然爆红？