你是否曾经发现自己陷入了一场看似无休止的会议，表面上是关于人工智能 (AI) 的，但却意识到会议室里的每个人都对这个主题有着不同、甚至经常相互矛盾的理解？不幸的是，这种经历并非个例。
‘Google it’ 这个无处不在的短语，可以立即获得普遍的理解。然而，AI 领域却并非如此容易驾驭。术语处于不断变化的状态，定义以令人眼花缭乱的速度变化和发展。这种固有的模糊性滋生了混乱，助长了不一致，并最终导致了低效、浪费时间的会议。
一个非常简单的补救措施是：在任何以 AI 为中心的讨论开始时，通过协作的方式为关键术语建立明确的定义。在开始时只需花两分钟时间——一个简短的开场白，类似于“鉴于 AI 对我们许多人来说是一个相对较新的领域，让我们在继续之前定义一些核心概念，以确保我们都在同一页面上”——然后见证团队协作和整体生产力的显著提高。
为了促进这一关键步骤，这里有一个为高管级别讨论量身定制的精选 AI 术语表，旨在确保你和你的团队使用相同的语言，解释相同的概念，并朝着共同的目标努力。
基础：理解大型语言模型 (LLMs)
想象一下，一块由数十亿个单词、短语和句子编织而成的巨大而复杂的挂毯——这是人类在互联网、书籍和无数其他来源中交流的集体输出。这就是大型语言模型 (LLMs) 的训练场，这是一种复杂的 AI 系统，旨在理解、解释和生成类似人类的文本。它们是构建众多 AI 应用程序的基石，从网站上迎接你的看似简单的聊天机器人，到能够总结复杂科学论文的复杂研究助理。
可以将 LLMs 视为理解引擎。它们可以释义、翻译、总结，甚至生成创造性的文本格式，如诗歌或代码。它们的力量在于它们能够辨别语言中的模式和关系，从而预测序列中的下一个单词，根据上下文回答问题，甚至构建全新的叙述。然而，至关重要的是要记住，LLMs 以其最纯粹的形式，主要关注文本的理解和生成。
超越文本：推理引擎的兴起
虽然 LLMs 擅长处理和生成文本，但当遇到需要复杂、多步骤推理的问题时，它们往往力不从心。这就是推理引擎登场的地方。这些是专门的 AI 模型，经过精心设计，可以解决复杂的问题，剖析逻辑路径，并提供结构化的解决方案，这些解决方案远远超出了简单的文本预测。
推理引擎针对需要战略决策、严格数学分析和结构化推理的任务进行了优化。它们是逻辑的架构师，能够将复杂问题分解为组成部分，识别依赖关系，并根据一系列逻辑推论制定解决方案。可以将它们想象成一位经验丰富的顾问的数字化身，能够分析业务挑战，识别潜在的解决方案，并提出一个有充分理由的建议。
创造的艺术：扩散模型和生成式 AI
AI 的世界不仅限于文字和逻辑；它还包括视觉创作的充满活力的领域。扩散模型是当今许多令人印象深刻的 AI 驱动的创意工具背后的驱动力，能够从头开始生成令人惊叹的图像和视频。
这些模型通过一个迷人的迭代细化过程来运作。它们从视觉“噪声”场开始——像素的随机组合——然后逐步地、一步一步地将这种混乱转化为连贯的图像或视频。可以把它想象成一个雕塑家慢慢地凿掉一块大理石，露出里面隐藏的形状。扩散模型是 AI 世界的艺术家，能够根据文本提示创造出令人叹为观止的视觉效果，甚至以非凡的方式修改现有图像。
自主劳动力：Agent 和 Agentic Systems
想象一个数字助理，它不仅能回答你的问题，还能主动管理你的日程安排、生成报告和监控关键系统。这就是 AI Agent 的承诺，这是一种软件实体，旨在自主执行特定任务，通常利用大型语言模型 (LLMs) 和专用推理引擎的力量。
Agent 是现代的数字主力军，能够处理各种各样的任务，从从不同来源检索信息到安排会议，甚至生成复杂的文件。它们根据预定义的目标运行，调整其行动以实现预期的结果。可以将它们视为高度专业化的员工，每个员工都致力于一组特定的职责，不知疲倦地工作以完成其分配的角色。
但是，当 AI Agent 组合成 Agentic Systems 时，它们的真正力量就会显现出来。这些是协调一致的 AI Agent 组，协同工作以实现复杂的、多方面的目标。与独立运行的独立 Agent 不同，Agentic Systems 能够在规模上进行自主决策和工作流执行。
想象一个管弦乐队，每个音乐家 (Agent) 演奏一种特定的乐器，为整体的和谐做出贡献。指挥 (Agentic System) 协调他们的努力，确保每种乐器在正确的时间以正确的方式演奏其部分，创造出优美而复杂的交响乐。Agentic Systems 是自动化的未来，能够处理单个 Agent 无法处理的任务。
揭示洞察力：深度研究工具
在当今数据饱和的世界中，从大量信息中提取有意义的见解的能力至关重要。深度研究工具是 AI 驱动的系统，专门设计用于自主收集、合成和分析海量数据集，提供全面的、数据驱动的见解，远远超出了简单的搜索或摘要。
这些系统通常采用预构建的 Agentic 框架，使它们能够跨各种来源进行深入研究，识别出人眼无法看到的模式、趋势和异常。可以将它们视为不知疲倦的研究助理，能够筛选大量数据，提取相关信息，并以清晰、简洁和可操作的格式呈现。它们是解锁隐藏在数据洪流中的知识的关键。
赋能平民开发者：低代码和无代码 AI
AI 的力量不再局限于专家程序员的领域。低代码和无代码 AI 平台正在使 AI 的访问民主化，使具有有限或没有编程经验的用户能够构建 AI 驱动的工作流和应用程序。
低代码平台提供了一个简化的、可视化的界面来构建 AI 应用程序，只需要最少的编码专业知识。它们提供预构建的组件和拖放功能，允许用户组装复杂的工作流，而无需编写大量的代码行。
无代码平台将这一概念更进一步，完全消除了对编码的需求。它们提供了一个完全可视化的、拖放的环境，允许非技术用户轻松创建 AI 驱动的应用程序。想象一下，无需编写一行代码即可构建一个复杂的 AI 驱动的聊天机器人——这就是无代码 AI 的力量。
这些平台正在彻底改变 AI 的开发和部署方式，使新一代的“平民开发者”能够利用 AI 的力量，而无需进行广泛的技术培训。
回顾：当今会议的必备 AI 词汇表
为了确保在你的下一次 AI 讨论中保持清晰和一致，请将这个简明的词汇表放在手边：
- 大型语言模型 (LLMs): 经过训练以理解和生成类似人类文本的 AI 模型。它们是许多基于文本的 AI 应用程序的基础。
- 推理引擎: 专门为结构化问题解决和逻辑推理而设计的 AI，超越了简单的文本预测。
- 扩散模型: 通过在多个步骤中细化视觉噪声来生成图像和视频的 AI，为当今许多创意 AI 工具提供动力。
- Agent: 根据预定义目标执行特定任务的自主 AI 系统，充当数字工作者。
- Agentic Systems: 一起工作的 AI Agent 组，以自动化复杂的工作流程，实现单个 Agent 无法实现的目标。
- 深度研究工具: AI 驱动的系统，可检索、合成和分析大量信息，提供全面的数据驱动的见解。
- 低代码 AI: 需要最少编码即可构建 AI 驱动的工作流的平台，简化了具有有限编程经验的用户的开发过程。
- 无代码 AI: 拖放平台，允许非技术用户在没有任何编码知识的情况下构建 AI 应用程序。
AI 的格局在不断发展，我们用来描述它的术语也将如此。虽然我们可能还没有一个像 ‘Google it’ 这样被普遍理解的短语来概括整个 AI，但在任何讨论开始时花时间就定义达成一致，无疑将带来更清晰的认识、更明智的决策，并最终带来更强的业务成果。关键是培养共同的理解，确保每个人不仅说同一种语言，而且以同样的方式解释它。这种共同的理解是成功的 AI 计划建立的基础。