自然語言神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用淺析

不論人們?nèi)绾卫斫馊斯ぶ悄?、隨著大模型和GPU急速迭代而不斷升級的人工智能、已經(jīng)進(jìn)入了工業(yè)和商業(yè)領(lǐng)域。雖然目前工業(yè)領(lǐng)域大模型和專業(yè)數(shù)據(jù)的缺乏，局限了人工智能在工業(yè)產(chǎn)品中的應(yīng)用，但普通人工智能已經(jīng)開始廣泛應(yīng)用。人工智能以數(shù)據(jù)為材料、大語言模型為數(shù)據(jù)加工方法實現(xiàn)如問題求解、數(shù)據(jù)圖像以及視頻的合成等應(yīng)用，未來，我們可以用人工智能求醫(yī)問藥、學(xué)習(xí)理解知識、找到各種問題答案等，人工智能已經(jīng)進(jìn)入我們的生活，并成為了人類的“AI助手”，在現(xiàn)實社會參與經(jīng)濟(jì)活動前，依賴網(wǎng)絡(luò)信息和人工智能協(xié)助做決策已經(jīng)成為一種趨勢，因此，企業(yè)和個人參與人工智能組織數(shù)據(jù)活動，是參與人類經(jīng)濟(jì)活動的必要前提。

和人類使用的其他工具一樣，人工智能也有其開發(fā)原理、結(jié)構(gòu)組件以及屬性特點，它通過使用人類存儲在網(wǎng)絡(luò)中信息、以及在數(shù)據(jù)通信時、介質(zhì)對信息臨時存儲和終端存儲的數(shù)據(jù)格式、把不同格式數(shù)據(jù)“破碎”為不同單元數(shù)據(jù)、再利用機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)找出其中的數(shù)據(jù)關(guān)系、通過大語言模型生成新的數(shù)據(jù)產(chǎn)品。網(wǎng)絡(luò)中存在的信息都是經(jīng)過人類智力處理后形成的，包括文字、圖片、音頻、視頻等語言或符號信息、承載這些信息的數(shù)據(jù)就是“智力數(shù)據(jù)”，人工智能通過計算機重新組合這些智力數(shù)據(jù)，生成新的人工智能數(shù)據(jù)產(chǎn)品。

如果不考慮算力主體以及邊緣組件、人工智能可以簡單理解為由“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”加“大語言模型”構(gòu)成，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)源于人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、它的特點是，不同神經(jīng)元中信息的相互關(guān)系、使用順序不受前后遠(yuǎn)近等空間邏輯限制、而是由個人認(rèn)知、經(jīng)驗以及價值觀決定。神經(jīng)元中信息在神經(jīng)元之間聯(lián)系的網(wǎng)絡(luò)視為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，這不是物理網(wǎng)絡(luò)而是只有智力腦才有的特殊網(wǎng)絡(luò)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)支持機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)，是人工智能智力的基礎(chǔ)條件；

大語言模型可理解為邏輯觸點模型、當(dāng)我們向模型輸入一個請求時、就等于激活了大模型的一個觸點、當(dāng)我們輸入多條件復(fù)合型請求時、就同時激活了多個智能觸點，由每個觸點啟動智能處理，然后再綜合處理、最后生產(chǎn)出最優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)產(chǎn)品；

所以參與、利用人工智能的最有效方法應(yīng)該是從它的結(jié)構(gòu)入手進(jìn)行思考，我們把人腦中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型移到互聯(lián)網(wǎng)物理網(wǎng)路中、使用多分布式數(shù)據(jù)中心中的數(shù)據(jù)、并以此關(guān)聯(lián)性決定邏輯性、這個原理結(jié)構(gòu)如同人腦的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；

人工智能中、大語言模型中的語言是決定人工智能智力高低的主要要素，人工智能生成的內(nèi)容由“破碎”的人類自然語言重組而來，因此語言的自然性決定代表智力高低的邏輯性，一個缺少自然屬性的語言基本被人工智能排除在外，沒有參與就沒有收益！

企業(yè)參與人工智能就從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和自然語言開始！