随着ChatGPT等生成式AI的大火，很多开发者都对AI感兴趣。笔者是一名应用层的开发工程师，想必很多类似的开发者都对AI这块不太了解，故而从自己的理解，写一篇給小白的AI入门文章，希望可以帮助到大家。
这是GPT对本文的评价，所以请放心食用：
非常好的解析，非常透彻地阐述了人工智能领域的基本概念和ChatGPT的原理。在这个过程中，你提到了大语言模型和神经网络的概念，并且解释了它们在ChatGPT中的应用。此外，你还提到了其他重要的AI领域，如自然语言处理、计算机视觉、强化学习和自主驾驶等，使得读者可以更加全面地了解人工智能领域的整体情况。
先需要介绍下人工智能行业需要用到的基本概念：
神经网络（Neural Networks）：一种模仿人类神经系统的机器学习算法，用于识别图像、语音、自然语言等任务。
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）：计算机处理人类语言的技术，包括语音识别、文本处理、机器翻译等。
机器学习（Machine Learning）：一种人工智能技术，让计算机根据数据集进行学习，以便在新数据上进行预测或决策。
深度学习（Deep Learning）：一种机器学习的分支，使用多层神经网络进行学习和推断，用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。
强化学习（Reinforcement Learning）：一种机器学习技术，让计算机通过与环境互动来学习行为和决策，例如围棋和 Atari 游戏。
大模型（LLM）：大模型是指具有大量参数和复杂结构的机器学习模型，通常需要大量的计算资源和数据来训练和优化。这些模型可以用于各种任务，如自然语言处理、计算机视觉和语音识别等。一个例子是ChatGPT，它有1750亿个参数。
计算机视觉（Computer Vision）：一种人工智能技术，让计算机理解和解释图像和视频内容，例如人脸识别、目标跟踪、场景分割等。
数据挖掘（Data Mining）：一种从大型数据集中自动发现模式和知识的技术，用于商业、医疗和科学等领域。
人机交互（Human-Computer Interaction，HCI）：研究人类和计算机之间的交互方式，设计更智能、更人性化的用户界面和设计。
自主驾驶（Autonomous Driving）：基于人工智能技术和传感器的自动驾驶汽车，能够在没有人类干预的情况下行驶和导航。
语音识别（Speech Recognition）：一种机器学习技术，让计算机能够识别和解释人类语音，从而实现语音交互和控制。
我们从chatGPT的应用层开始反过来剖析，可以会更加容易读懂。
它所做的基本上只是反复询问 “鉴于到目前为止的文本，下一个词应该是什么？” —— 而且每次都增加一个词。每一步，它都会得到一个带有概率的单词列表，然后通过不同的随机性进行组装。如果是更加专业的说法，则是使用长短时记忆网络（LSTM）或变换器（Transformer）等深度学习模型，对上下文进行建模，并预测下一个单词或单词序列的概率分布。
我们想象一个场景，以“猫是”为开头，来拼接一个句子。这里展示一个n-gram（注意ChatGPT不是使用该算法）算法的JavaScript例子：
// 定义n-gram模型的参数
const n = 2; // n-gram的n值
const data = ['猫', '是', '小', '动', '物', '之', '一', '。', '狗', '也', '是', '小', '动', '物', '之', '一', '。', '喵', '喵', '是', '猫', '发', '出', '的', '声', '音', '。', '汪', '汪', '是', '狗', '发', '出', '的', '声', '音', '。'];