与志同道合的伙伴们一起前进，前方还有指路明灯。
在张俊平看来，这个世界上，就没有更美好的事情了。
弱人工智能是只能在特定的领域或任务中表现出人类的智能，而强人工智能已经能够在任何领域或任务中表现出人类的智能，甚至超过人类的智能。
至于超人工智能，这种在所有领域或任务中远远超越人类的智能程序，虽然有这个划分，但在场所有人都十分懂事的没有提及这个层级的人工智能开发工作。
“AI算法的分类方式多，不同的学习机制、功能用途以及模型结构，已经有着许多科学家在专研。比如咱们大夏新科的语音精灵也是弱人工智能领域的项目成果。
从线性回归到逻辑回归，还有决策树、随机森林、支持向量机、神经网络、如多层感知器……
还有无监督学习的聚类算法、K均值、层次聚类、自编码器……
按照模型复杂度和更新方式，批处理算法下，批量梯度下降训练的经典机器学习模型，能够实时适应新数据流的在线学习算法，还有基于多层次非线性变换构建的复杂模型深度学习算法。
以上这些都只是我做的一个简要概述，并未穷尽所有可能的分类和对应的算法。
实际的研发过程中，许多智能AI算法会根据具体应用场景和技术发展而不断演进和创新。
而我目前比较中意的有两种，一种是生成式AI大模型，在自然语言处理领域中，经过大规模训练能够根据输入自动生成输出文本的深度学习模型。
这类模型主要运用深度神经网络结构，并且大多基于自回归或变分自编码器等框架设计而成，只不过太考验数据资源库的优秀程度，也十分考验服务器运算性能。”
虽然在场的都是数学专家、教授级别的精英人物，但有部分人都是术业专攻，所以周瑜不厌其烦的为大家都进行着科普。
人无完人，更何况是在专业领域进行深耕的这部分精英，他们对专业以外其他领域的认知，可以说非常普通，甚至对某些领域的认知，还比不过普通大学生。
生成式AI大模型的关键在于它们能够利用大量数据进行自我学习，捕捉到数据分布的复杂性，并通过高效复杂的神经网络结构实现高质量的文本生成。
哪怕没有脑海中的神秘晶体传授知识，周瑜依靠前世的记忆也知道，随着智能AI技术的发展，这些模型发展下去，会从文本生成，扩展到代码生成、音视频内容生成等多个领域。
除此之外，还有基于深度学习的人工智能模型，能够在工业领域、生化医药等需要数据处理分析的领域，大展拳脚。
学习AI算法，尤其是深度学习和机器学习领域，需要扎实的数学基础。