陈勇下午下班后，想起之前说的要给古人介绍一下他们很感兴趣的人工智能。

陈勇按以往的习惯说几句话预热一下：“其实人工智能分两种，一种是你们见过的，另一种也是你们见过的”。

“好吧不开玩笑了，其实你们想看的那种人工智能我们这个时代还没有的。人工智能的洋文是Artificial Intelligence，简称AI。现在的AI分为两种，一种是弱人工智能，又称窄人工智能，是指只能执行特定任务的人工智能系统，比如智能家居”。

“就像这个，小鑫，开灯”，陈勇展示了一下通过语音开灯，然后继续说道：“另一种是强人工智能，又称通用人工智能，是指能够像人类一样进行推理、学习和创造的人工智能系统。强人工智能目前仍处于研究和探索阶段，尚未实现真正的通用智能，电影里面的那种就是强人工智能”。

“其实即使是之前我使用的那种问答AI，也是弱人工智能，看起来和电影一样问个问题它就开始回答，感觉好智能，但其实它们是不会自主学习的，比如我现在打开的这几个AI软件”。

陈勇展示了三款AI软件，一款是某些人代理的不知具体型号的AI模型，一款是国外的，还有一款是陈勇自己服务器里跑的经过量化后的开源模型，那是一台香橙牌单板电脑。这三个模型回答问题，都有一个共同点，那就是胡说八道，陈勇在问软件unity6是什么时候出的，这几个模型都不知道什么是unity6，只能回答‘unity’和‘什么时候出的’，然后开始胡说，完全把版本抛弃了。

天幕下，人们看着陈勇展示的单板电脑，第一次看到原来这么小的玩意就能运行这种神奇的造物。以及在那特殊时期的先烈急速观看未来的生活以及看到现在陈勇展示的科技后，更是振奋，这表明他们的奋斗是对的，他们的努力没有白费，他们现在虽然落后，但为未来肯定开始赶超了，有差距不要紧，他们每一个人所做的一切，不就是为了拉小与列强的差距甚至超越吗，至少我们用无人机蜂群，智能机械狗等等证明了，我们真在复兴，正在强大。

然后陈勇展示了一些国内外正规大厂的软件，表现完全天差地别，这些模型因为经常更新语料，很快就回答了这是2024年10月份的软件。

你们可以看到，为什么之前展示的那些模型都在胡说八道呢，原因很简单，那些不知名厂商代理的AI和我服务器里的那都是2年前或者3年前人家分享出来的，又因为它们不具备学习功能，哪怕联网了也不能更新自己的数据，必须通过工作人员去更新才能获得新知识，而我的那个模型和不知名厂商代理的模型，管理员都没有技术去更新，所以表现为胡说八道，胡乱拼凑交出来个答案，最近更智能些了，会回答我不知道，也算一种进步吧。

“你们看，这是我问AI所得的答案”，

AI：“我可以通过互联网获取大量的信息和知识，但并不能像人类一样主动更新自己的数据。我的数据和算法是由公司的工程师团队进行训练和更新的。工程师们会不断地改进我的算法和模型，以提高我的准确性和能力。然而，我可以根据用户输入的信息和问题，实时地从互联网中获取相关的知识和信息，以提供最准确和可靠的回答。同时，我也在不断地学习和进化，以更好地适应各种场景和任务。大语言模型的智能水平也在不断提高，未来有可能向更高级别的智能水平迈进”。

“现在的AI会查资料，但不能更新数据，简单来说，就是一个学生他脑子里的知识只能通过老师一遍一遍教，教了就会，不教就不会，即使他自己从书了翻到了答案，也不会去记住，看过就忘，因为他记住新的知识必须通过老师教”。

然后陈勇介绍了几句机器学习和深度学习以及自然语言处理是什么，也是直接从AI那要来的文本，最后又介绍了一下计算机视觉这个几乎被普通人遗忘的人工智能。

“计算机视觉是使计算机能够“看”和理解图像和视频的研究领域。它涉及图像识别、目标检测、图像分割、人脸识别等技术。计算机视觉在安防监控、自动驾驶、医疗影像分析等领域有重要作用”。

“计算机视觉应用的还挺早的，比如打工人的噩梦人脸识别，靠机器识别人脸，判断员工有没有来上班”

“因为应用的太广泛太成熟了，很多人都不不认为这是AI了，有些熟视无睹的感觉，现在又因为智能车驾重新走进大众的目光”。

“智能车驾通过深度学习算法能够识别图像，如交通标志、信号灯、行人、车辆等，然后车辆能够实时分析路况，并规划出最优行驶路线，做出驾驶决策，能实现无人驾驶，而且有一定自主学习的能力了”。

当然，虽然现在的智能车驾具备一定的自主学习能力，但目前智能驾驶模型的训练和优化依赖于高质量的数据，个人数据可能会导致模型的学习效果不佳，所以学习能力有限，还是主要依赖公司采集的数据”。

说到这，陈勇想起之前看到的一个视频，现在搜索一下播放记录，再让众人看一遍，那是一个智能车驾强行挤入另一条车道的视频，评论区全在说这AI到底喂了什么驾驶资料，开的和真人一样，学着精髓了，糟粕那是全会了。

还有就是，很多人错误的把大语言模型等同于AI，其实是错的，那只是AI的一种，在智能水平方面，大语言模型被视为弱人工智能的一种。尽管它们能够处理复杂的自然语言任务，但它们的智能水平仍然有限，无法像人类一样进行真正的推理、学习和创造。大语言模型的能力主要集中在处理和理解人类语言上，而不是自主学习。大语言模型主要应用的领域是理解人类的白话，并完成各种自然语言处理任务，最多人用的就是机器翻译、写作辅助、问答系统、语音识别与语音合成、还有画图、合成视频。