如今，为什么AI是AI？您对世界的最喜欢的流行语需要了解的知识

　　查看手机
，健身追踪器，喜欢的应用程序或智能家居设备＆ndash;人工智能无处不在
。 　　但是人工智能本身并不是新的。多年来 ，某种形式已嵌入您的日常技术中 。新的是公司如何积极地销售AI驱动的功能
。 　　如果您最近一直在寻找新的小工具
，或者在CES 2025等活动中推出产品，那么您可能会注意到AI品牌的激增。从牙刷到电视 ，真空到视频门铃
，再到智能手表，制造商都将所有内容都标记为“ AI驱动
” 。 　　你可能喜欢 　　什么是AI？您需要了解的有关人工智能的一切 　　我在2025年寻找的5个大型AI趋势 　　AI Slop正在接管互联网 ，我已经受够了 　　但是
，这实际上是什么意思？我们是目睹真正的创新，还是AI只是旨在销售更多产品的最新营销流行语？ 　　Narwal Flow Robot真空使用相机和AI芯片清洁您的房屋（图片来源：Narwal） 　　解开AI嗡嗡声 　　AI技术已经存在数十年了 ，但是最近的突破使它们更加强大
，实用
。为公司提供一个真正的理由，将AI集成到更多产品中。 　　同时 ，AI也已成为一种强大的营销工具 。在产品上拍打“ AI驱动”标签会产生兴奋，吸引投资者
，并说服像您和我一样的消费者，设备是尖端的 ，“下一件大事 ”
，值得花我们的钱
。 　　我们＆rsquo've以前是在“智能
”，“ metaverse”和“云计算 ”等流行语中发生的。是的 ，这些术语确实描述了真实的技术
，但是它们在营销方面也如此过度使用，以至于他们失去了含义 。 　　AI没什么不同
。有些产品真正受益于AI驱动的功能 ，而另一些产品则使用该术语模糊地听起来比实际更先进。而且由于AI听起来令人印象深刻
，因此公司经常无法解释幕后发生的事情 。 　　许多人还将AI与诸如chatgpt或科幻电影中描绘的方式相关联，导致所有AI都以相同的方式工作。但实际上 ，ai是一件事情
。这是一个广泛的类别
，其中包括从简单的自动化到复杂的神经网络的所有内容。 　　实际上是什么？ 　　像许多技术术语一样，AI（人工智能）经常被宽松地使用；有时要描述尖锐的突破 ，有时只是为了使产品声音更先进 。 　　但是，一项技术并不是一项技术
。最好将其视为允许机器处理信息
，识别模式和做出决定的一系列系统的伞术语。它可以模仿人类智能的方面，但实际上并没有“思考
”我们的方式 。至少还没有
。 　　（图片来源：shutterstock/somyuzu） 　　AI技术的一些关键类型 　　我们在这里赢得了每种AI技术 ，因为它的复杂＆ndash;进一步的证据表明
，不仅仅是一件事＆ndash;但是，让您分解一些主要类型时 ，您可能会在购买小工具
，选择应用程序或探索新的生产力工具时遇到。 　　自动化和基于规则的（不是真正的AI，但通常以AI的销售）： 　　一些标有AI驱动的系统实际上只是基本自动化 。这些遵循固定的规则而无需学习或适应
。它们可能很有用 ，但是不像以下其他类型那样改进或随着时间的推移而变化。 　　示例：电子邮件垃圾邮件过滤器
，分类电子邮件，一些聊天机器人 ，自动化客户服务的答复等 。 　　机器学习（ML）： 　　从数据中学习并随着时间的推移改善其预测的AI
。它不仅遵循规则
，而是根据新信息调整。 　　示例：关于Netflix和Spotify，搜索引擎排名 ，欺诈检测，垃圾邮件过滤等的建议 。 　　深度学习： 　　一种更高级的机器学习形式
，它使用许多层次神经网络来处理大量数据。AI背后可以识别文本，语音和图像中的模式
。 　　示例：语音助手（例如Alexa和Siri） ，自动驾驶汽车
，医学成像，高级面部识别等。 　　大语言模型（LLM）： 　　一种深度学习的AI ，旨在处理文本并生成类似人类的文本 。经过大量文本数据的培训
，这使他们（大多数时候）可以理解上下文，产生响应并协助各种任务
。 　　示例：Chatgpt ，Google Gemini
，Claude AI，AI写作助理等。 　　自然语言处理（NLP）： 　　理解和生成人类语言的人工智能使互动更自然 。 　　示例：语音助手 ，Google Translate
，AI转录服务等
。 　　计算机视觉： 　　解释和处理图像或视频的AI。它可以“看到”并识别对象，面部甚至运动 。 　　示例：手机上的面部识别 ，智能安全摄像头，医疗成像等
。 　　预测性AI： 　　AI分析过去数据以通过寻找模式来预测未来结果。 　　示例：天气预报
，地图应用程序上的流量预测，股票市场预测 ，预测性文本等 。 　　生成的AI： 　　创建新内容的AI
，例如文本图像，音乐或视频
。 　　示例：chatgpt（文字） ，Midjourney（Art）
，等。 　　机器人技术： 　　AI和机器人技术通常是链接的，甚至是同义词 ，但它们不相同 。最好将机器人视为可以执行任务的物理机器
，通常是在传感器，相机或一组指令的帮助下执行任务。一些机器人确实在其中使用AI来导航或适应其环境
。 　　例子：自动驾驶汽车 ，机器人真空
，无人机等。 　　这些只是一些例子＆ndash;AI正在迅速发展，新应用程序一直出现 。但是了解基础知识可以帮助您看到过去的嗡嗡声
。 　　许多公司没有说明他们使用哪种类型 ，因此标签“ AI驱动 ”可能意味着从简单的聊天机器人到高度复杂的学习模型。 　　此外，AI技术经常合作 。您已经使用的许多工具;像chatgpt或Spotify＆ndash;结合多种类型的AI
，例如机器学习，深度学习 ，预测性AI和自然语言处理
。 　　AI真的有用吗？ 　　三星银河环具有“ AI动力健康见解
”（图片来源：Zachariah Kelly / Techradar） 　　那是一个大问题＆ndash;答案并不直接。 　　在某些情况下
，AI个性化并增强了体验＆ndash;像Spotify和Netflix一样，它们使用AI根据您的聆听和观察习惯推荐内容 。或智能戒指 ，例如OURA Ring 4和Samsung Galaxy Ring
，它们分析睡眠和健康数据以提出个性化建议
。AI还为Google Maps和Waze提供动力，预测流量模式以优化路线。 　　一些产品使用AI进行语音控制和免提帮助 ，例如Meta＆rsquo os AI驱动的智能眼镜
，可提供实时翻译 。或Alexa和Siri，它处理智能家庭任务
。在汽车中 ，人工智能助手可以帮助导航和娱乐。 　　其他技术添加了AI来改善单个关键功能
，例如Sony耳塞，该功能使用AI进行自适应噪声消除或智能手机摄像机＆ndash;就像在Google Pixel或iPhone＆ndash中一样这增强了弱光摄影 。在游戏中 ，Nvidia＆rsquo os dlss ai升级不牺牲速度，可以提高图形性能。 　　但是
，即使在上面的所有示例中AI似乎是合理的，这并不意味着它是新的 ，并且可能只是将其重新命名为适合在营销中使用AI的趋势
。这也不意味着它总是必要的。 　　例如
，如果您在睡眠中苦苦挣扎，AI驱动的可穿戴设备可能会帮助您确定真正有用的生活方式调整 。但这是完全主观的
。不要仅仅因为上面有AI标签而被技术摇摆。 　　关键是要过去的标签＆ndash;如果AI确实改善了产品的功能 ，您真正需要的功能
，那么它是值得的 。如果没有，那可能只是一个头
。 　　Ray-Ban Meta智能眼镜中有Meta的AI内置（图片来源：未来） 　　为什么我们使用的单词很重要 　　为什么使用“ AI”来描述从高级神经网络到简单自动化的所有内容 ，为什么重要？对于初学者来说
，成为一个富裕的消费者可以帮助您减少炒作并节省金钱。 　　误导性的AI营销也创造了不切实际的期望＆ndash;或不必要的恐惧 。当公司过度提交的功能或无法解释其实际运作方式时，就很难就其真正的好处和风险进行有意义的讨论
。 　　例如 ，您应该信任带有个人数据的AI工具吗？培训大型AI模型的环境成本呢？这些是重要的对话
，但是当“ AI ”被用作模糊的术语时，它们很难进行。 　　您的了解越多 ，您就可以对每天使用的技术做出的更好的决定 。 　　您可能还喜欢 　　iOS 18.4可能是有史以来最大的iPhone升级;在这里，Whyopenai的Chatgpt超级碗广告完全由人类Altman创建
，说AI的进步速度比Moore的律法要快，因为他预计Agi是Agi的 ，并且它是“ View＆rsquo
”
，这让我担心未来