了解AI 玩转AI 人工智能AI术语表，了解描述关于AI的专业名词

想要在您的业务中利用人工智能但不知道从哪里开始？人工智能术语表以易于消化和理解的方式解释了人工智能技术术语。

人工智能（AI）
人工智能是计算机科学领域，专注于创建能够执行通常需要人类智能的任务的系统和算法。
这些任务可以包括解决问题、决策、从数据中学习以及理解自然语言。人工智能技术涵盖从基于规则的系统到先进的机器学习算法，使计算机能够模拟类人智能。

人工智能助手
人工智能助理是一种由人工智能驱动的虚拟或数字助理，可以帮助用户完成回答问题、设置提醒和提供信息等任务。
市场上有很多人工智能助手，从帮助个人管理日历的人工智能日程助手到自动为法律专业人员执行重复任务的人工智能法律助手。然而，最知名的人工智能助手包括 Siri、Alexa 和 Google Assistant。


算法
算法是计算机程序执行特定任务或解决特定问题时遵循的一组精确的分步指令或规则。算法是人工智能的基础，用于数据处理、模式识别和决策。

偏见
人工智能中的偏见是指基于种族、性别或年龄等因素对某些群体或个人的不公平或偏见待遇。
由于训练数据有偏差、算法有缺陷或用于训练人工智能系统的数据中存在人为偏差，可能会出现偏差。解决偏见对于确保人工智能应用的公平性和公平性至关重要。

大数据
大数据是指超出传统数据处理工具能力的庞大而复杂的数据集。人工智能和机器学习技术用于从这些大量数据中分析和提取有价值的见解，帮助组织做出数据驱动的决策。

聚类
聚类是一种基于共享特性或特征将相似数据点分组在一起的技术。它通常用于数据分析和无监督机器学习中，以发现模式、分割数据并识别数据集中的自然分组。

认知计算
认知计算涉及旨在模拟人类思维过程的人工智能系统，包括推理、解决问题和学习。这些系统通常使用自然语言处理和机器学习来有效地理解人类并与人类交互。

合约人工智能
合同人工智能利用人工智能分析和提取合同中的关键信息，使企业能够更快、更轻松地管理其法律协议。
人工智能合同工具的例子包括人工智能合同审查软件、人工智能合同分析软件、人工智能合同生成软件和人工智能合同管理软件。


对话式人工智能
对话式人工智能专注于创建能够与用户进行自然语言对话的人工智能系统。这些系统常见于聊天机器人、虚拟助理和客户支持应用程序中，增强了人机交互。

语料库
语料库是指用于语言分析、研究和训练自然语言处理模型的大型结构化文本或数据集合。

数据挖掘
数据挖掘是从大型复杂数据集中提取有价值的模式、见解和知识的过程。应用聚类、分类和关联规则挖掘等人工智能技术来发现数据中隐藏的信息。

深度学习
深度学习是一种涉及多层神经网络（深度神经网络）的机器学习。这些网络可以自动学习并表示数据中的复杂特征，使其非常适合图像识别、自然语言处理和语音识别等任务。

生成式人工智能
生成式人工智能是指能够根据从现有数据中学习到的模式生成新内容（例如文本、图像或音乐）的人工智能模型和算法。
ChatGPT 是 2023 年最受认可的生成式 AI 平台之一，在撰写本文时拥有超过 1 亿用户。


幻觉
在人工智能的背景下，幻觉是指模型生成的不正确的输出。这种现象通常表明人工智能模型需要进一步训练或细化才能产生准确可靠的结果。然而，在大多数情况下，仅仅意味着应该对输出进行审查和验证。这是最常见的人工智能风险之一。

语言建模
语言建模涉及训练人工智能模型来理解和生成类似人类的文本，这对于自然语言生成和机器翻译等任务至关重要。

大型语言模型（法学硕士）
大型语言模型是像 GPT-3 这样的高级 AI 模型，已经在包含互联网文本的广泛数据集上进行了训练。这些模型能够执行各种与语言相关的任务，例如文本生成、翻译和摘要。

法律人工智能
法律AI与Juro一样，利用人工智能协助法律专业人士完成文件审查、法律研究、合同分析和合规监控等任务。该技术简化了法律流程并提高了法律行业的效率。

机器学习（ML）
机器学习是人工智能的一个子集，专注于开发可以从数据中学习并做出预测或决策而无需显式编程的算法和模型。
这可能涉及各种技术，称为监督学习、无监督学习和强化学习。

自然语言处理（NLP）
自然语言处理是人工智能的一个分支，处理计算机和人类语言之间的交互。NLP 技术使机器能够理解、解释和生成人类语言，从而促进语言翻译、情感分析和聊天机器人交互等任务。

神经网络
神经网络是受人脑结构启发的计算模型。它由组织成层的互连节点（神经元）组成。神经网络在人工智能中用于图像识别、语音识别和模式分类等任务。

开放人工智能
OpenAI 是一家私人人工智能研究和部署公司，希望让人工智能安全并造福于人类。他们以 ChatGPT 背后的公司而闻名，ChatGPT 是目前最流行的生成人工智能工具之一。

开源
开源是指其源代码免费向公众开放的软件或项目，允许任何人查看、使用、修改和分发该软件。开源社区鼓励人工智能开发中的协作和创新。

预测分析
预测分析涉及使用历史和实时数据以及统计和机器学习技术来预测未来趋势、结果或事件。组织使用预测分析来做出明智的决策并优化其运营。

迅速的
提示是提供给人工智能模型以生成所需输出或响应的特定输入或指令。您的提示越清晰、越规范，输出往往就越好。您可以在本法律提示工程指南中了解如何优化提示。

强化学习
强化学习是一种机器学习范例，代理通过与环境交互来学习做出决策。代理根据其行为获得反馈，并通过尝试和错误进行学习。