从聊天机器人到神经网络，理解这些人工智能术语每天都变得越来越重要。
到 2025 年，人工智能几乎无处不在。从将人工智能功能添加到其平台的商业软件提供商到使用 ChatGPT 进行治疗的人，这项技术在日常生活中越来越根深蒂固。
因此，过去几年在科技行业中流传的新行话和行话开始进入更休闲的环境，对于那些想要了解最新情况的人来说，理解它变得越来越重要。
因此，在本术语指南中，我们将解释您在过去几年中听说过或可能没有听说过的一些人工智能术语，希望在您的业务中不可避免地出现该话题时为您提供一些背景信息。
AI（人工智能）
人工智能代表人工智能，是任何寻求复制人类智能的技术的广义术语。更具体地说，人工智能是指能够像人类一样思考和学习的技术。
算法
算法是提供给人工智能模型或任何软件的一组指令，它决定了它的运行方式。例如，TikTok 算法描述了社交媒体平台为特定用户运行的方式。
聊天机器人
聊天机器人是一种人工智能驱动的软件，旨在通过消息传递或声控平台复制人类交互。
数据挖掘
数据挖掘是从用户那里收集大量数据的做法，并建议使用这些数据来识别模式并为软件提供如何更好地为用户服务的信息。
深度伪造
深度伪造是一种具有存在的人的肖像的图像或视频，完全由人工智能生成。这项技术非常危险，并且在 2025 年将使诈骗更难被发现。
生成式人工智能
生成式人工智能描述了任何生成某些东西的人工智能程序，包括书面文案、图像和视频。现在新闻中的大多数人工智能都是生成式人工智能，包括 ChatGPT 和 Gemini 等工具。
幻觉
人工智能幻觉被定义为人工智能平台对用户查询提供不正确、虚假或误导性答案的常见情况。不幸的是，人工智能错误对于该软件来说已经变得非常普遍，但希望随着时间的推移它会变得更好。
大型语言模型 （LLM）
大型语言模型 （LLM） 描述了一种专门针对海量文本数据集进行训练的 AI 模型，以便它可以理解自然语言提示并依次做出同样类似人类的答案。
机器学习
机器学习是一种人工智能，它专注于特定模型，与人类一样学习。因此，具有机器学习的程序将随着时间的推移而自行改进和增长，而无需人工输入。
自然语言处理 （NPL）
自然语言处理 （NPL） 被定义为专注于理解查询并提供反映真实人类在对话中使用的语言类型的答案的人工智能处理类型。
神经网络
神经网络是一种类似于人脑的人工智能处理方式，使用分层组织的连接节点或神经元。这允许人工智能进行更深入的“想法”，但它确实需要大量数据集才能完成。
提示
在人工智能的上下文中，提示是您输入给人工智能模型的文本。提示可以有多种形式，包括问题、查询或命令，并且可以包含许多不同的因素，例如链接、图像或视频。
识别
在谈论AI时，识别一般是指图像识别，用户将输入图像或视频，并使用AI技术来识别其中的某些元素。
令牌
令牌是人工智能平台上使用的提示的分配。从本质上讲，像 ChatGPT 这样的人工智能平台只允许用户一定数量的代币，具体取决于他们支付的金额。代币也被称为“积分”，甚至简称为“消息”，有时取决于它们所在的平台。
训练数据
训练数据描述了人工智能公司用来训练其模型的大量数据集，希望随着时间的推移使它们变得更加智能。
氛围编码
Vibe 编码是一个用于描述编码的术语，无需使用实际的编码语言，它允许用户通过简单的纯文本提示创建应用程序、网站和软件。这意味着现在几乎任何人都可以编码，这要归功于人工智能。