你是否曾經發現自己陷入一場看似無休止的會議，表面上是關於人工智慧 (AI)，卻發現會議室裡的每個人都對這個主題有著不同、甚至經常相互矛盾的理解？不幸的是，這種經歷並不少見。
‘Google 一下’ 這個無處不在的短語，享有即時、普遍的理解。然而，AI 的領域並非如此容易駕馭。術語處於不斷變化的狀態，定義以令人眼花繚亂的速度變化和演進。這種固有的模糊性滋生了混亂，助長了不一致，最終導致效率低下、浪費時間的會議。
有一個非常簡單的補救方法：在任何以 AI 為中心的討論開始時，共同為關鍵術語建立明確的定義。在開始時只需花費兩分鐘 – 一個簡短的開場白，例如：’鑑於 AI 對我們許多人來說是一個相對較新的領域，讓我們在繼續之前定義一些核心概念，以確保我們都在同一頁面上’ – 見證團隊協調和整體生產力的顯著提高。
為了促進這個關鍵步驟，這裡有一個精心策劃的 AI 術語表，專為高階主管層級的討論而設計，旨在確保您和您的團隊使用相同的語言，解釋相同的概念，並朝著共同的目標努力。
基礎：理解大型語言模型 (LLMs)
想像一下，一幅由數十億個單詞、短語和句子編織而成的巨大而複雜的掛毯 – 這是人類在互聯網、書籍和無數其他來源中交流的集體成果。這是大型語言模型 (LLMs) 的訓練場，這是一種複雜的 AI 系統，旨在理解、解釋和生成類似人類的文本。它們是構建大量 AI 應用程式的基石，從網站上迎接您的看似簡單的聊天機器人，到能夠總結複雜科學論文的複雜研究助理。
將 LLMs 視為理解引擎。它們可以釋義、翻譯、總結，甚至生成創造性的文本格式，如詩歌或程式碼。它們的力量在於它們能夠辨別語言中的模式和關係，從而預測序列中的下一個單詞，根據上下文回答問題，甚至編寫全新的敘述。然而，重要的是要記住，LLMs 在其最純粹的形式中，主要關注文本的理解和生成。
超越文本：推理引擎的興起
雖然 LLMs 擅長處理和生成文本，但當遇到需要複雜、多步驟推理的問題時，它們往往會力不從心。這就是推理引擎發揮作用的地方。這些是專門的 AI 模型，經過精心設計，可以解決複雜的問題，剖析邏輯路徑，並提供結構化的解決方案，這些解決方案遠遠超出了簡單的文本預測。
推理引擎針對需要戰略決策、嚴格數學分析和結構化推理的任務進行了優化。它們是邏輯的架構師，能夠將複雜問題分解為其組成部分，識別依賴關係，並根據一系列邏輯推論制定解決方案。將它們想像成一位經驗豐富的顧問的數位化身，能夠分析業務挑戰，識別潛在的解決方案，並提出一個有充分理由的建議。
創造的藝術：擴散模型和生成式 AI
AI 的世界不僅限於文字和邏輯；它還包括視覺創作的生動領域。擴散模型是當今許多最令人印象深刻的 AI 創意工具背後的驅動力，能夠從頭開始生成令人驚嘆的圖像和影片。
這些模型通過一個引人入勝的迭代細化過程來運作。它們從視覺’雜訊’場開始 – 一個隨機的像素組合 – 然後逐步地將這種混亂轉變為連貫的圖像或影片。可以把它想像成一位雕塑家慢慢地鑿掉一塊大理石，露出裡面隱藏的形狀。擴散模型是 AI 世界的藝術家，能夠根據文本提示創造出令人嘆為觀止的視覺效果，甚至以非凡的方式修改現有圖像。
自主工作力：代理和代理系統
想像一下一個數位助理，它不僅能回答您的問題，還能主動管理您的日程安排、生成報告和監控關鍵系統。這是 AI 代理 的承諾，這是一種軟體實體，旨在自主執行特定任務，通常利用大型語言模型 (LLMs) 和專門的推理引擎的力量。
代理是現代的數位主力，能夠處理廣泛的任務，從從不同來源檢索資訊到安排會議，甚至生成複雜的文件。它們根據預定義的目標運作，調整其行動以實現預期結果。將它們視為高度專業化的員工，每個人都專注於一組特定的職責，不知疲倦地工作以履行其分配的角色。
但是，當 AI 代理組合成代理系統時，它們的真正力量就會顯現出來。這些是協調一致的 AI 代理組，協同工作以實現複雜、多方面的目標。與獨立運作的單獨代理不同，代理系統能夠大規模地進行自主決策和工作流程執行。
想像一個管弦樂隊，每個音樂家（代理）演奏一種特定的樂器，為整體和諧做出貢獻。指揮（代理系統）協調他們的努力，確保每種樂器在正確的時間以正確的方式演奏其部分，創造出美麗而複雜的交響樂。代理系統是自動化的未來，能夠處理單個代理無法處理的任務。
揭示洞察：深度研究工具
在當今數據飽和的世界中，從大量資訊中提取有意義的見解的能力至關重要。深度研究工具是 AI 驅動的系統，專門設計用於自主收集、合成和分析海量數據集，提供全面的、數據驅動的見解，遠遠超出簡單的搜索或摘要。
這些系統通常採用預先構建的代理框架，使它們能夠跨各種來源進行深入研究，識別出人眼無法看到的模式、趨勢和異常。將它們視為不知疲倦的研究助理，能夠篩選大量數據，提取相關資訊，並以清晰、簡潔和可操作的格式呈現。它們是解鎖隱藏在數據洪流中的知識的關鍵。
賦能平民開發者：低程式碼和無程式碼 AI
AI 的力量不再局限於專業程式設計師的領域。低程式碼和無程式碼 AI 平台正在普及 AI 的使用，使具有有限或沒有程式設計經驗的用戶能夠構建 AI 驅動的工作流程和應用程式。
低程式碼平台為構建 AI 應用程式提供了一個簡化的視覺化介面，只需要最少的程式碼專業知識。它們提供預先構建的組件和拖放功能，允許用戶組合複雜的工作流程，而無需編寫大量的程式碼。
無程式碼平台將這一概念更進一步，完全消除了對程式碼的需求。它們提供了一個完全視覺化的拖放環境，允許非技術用戶輕鬆創建 AI 驅動的應用程式。想像一下，無需編寫一行程式碼即可構建一個複雜的 AI 聊天機器人 – 這就是無程式碼 AI 的力量。
這些平台正在徹底改變 AI 的開發和部署方式，使新一代的’平民開發者’能夠利用 AI 的力量，而無需廣泛的技術培訓。
回顧：當今會議的必備 AI 詞彙表
為了確保您下次以 AI 為中心的討論中的清晰度和一致性，請隨身攜帶這個簡潔的詞彙表：
- 大型語言模型 (LLMs): 經過訓練以理解和生成類似人類文本的 AI 模型。它們是許多基於文本的 AI 應用程式的基礎。
- 推理引擎： 專為結構化問題解決和邏輯推理而設計的 AI，超越了簡單的文本預測。
- 擴散模型： 通過多個步驟細化視覺雜訊來生成圖像和影片的 AI，為當今許多創意 AI 工具提供支持。
- 代理： 根據預定義目標執行特定任務的自主 AI 系統，充當數位工作者。
- 代理系統： 協同工作的 AI 代理組，以自動化複雜的工作流程，實現超出單個代理能力的目標。
- 深度研究工具： AI 驅動的系統，可檢索、合成和分析大量資訊，提供全面的數據驅動見解。
- 低程式碼 AI： 需要最少程式碼即可構建 AI 驅動的工作流程的平台，簡化了具有有限程式設計經驗的用戶的開發過程。
- 無程式碼 AI： 允許非技術用戶在沒有任何程式碼知識的情況下構建 AI 應用程式的拖放平台。
AI 的格局在不斷發展，我們用來描述它的術語也是如此。雖然我們可能還沒有一個像 ‘Google 一下’ 這樣被普遍理解的短語來概括整個 AI，但在任何討論開始時花時間就定義達成一致，無疑會帶來更清晰的思路、更明智的決策，並最終帶來更強勁的業務成果。關鍵是培養共同的理解，確保每個人不僅說著相同的語言，而且以相同的方式解釋它。這種共同的理解是成功的 AI 計劃建立的基礎。