原文摘要

核心概念梳理初接触AI的人，大概都有个感受，AI领域的名词太多了，真是让人眼花缭乱，无所适从。所以有必要做个

原文链接

进一步信息揣测

• 早期AI技术的局限性：基于规则的专家系统等早期AI技术虽然在某些专业领域有效，但依赖人工构建的明确规则，处理复杂问题时灵活性不足，且知识获取困难，导致对社会整体影响有限。这些缺陷推动了机器学习范式的兴起。
• 机器学习与神经网络的非必然关联：支持向量机（SVM）是典型的机器学习算法，但其原理与神经网络无关，说明机器学习范畴远大于神经网络，实际应用中需根据问题特性选择合适方法而非盲目追求神经网络。
• 深度学习的“深度”门槛：传统神经网络（如单层感知机）不属于深度学习，仅当网络具备多层隐藏结构时才被视为“深度”。这一分界在资源投入和效果预期上对实践有重要影响——简单任务可能无需复杂深度模型。
• 行业术语的包装陷阱：AI领域常通过新名词（如“大语言模型”）重新包装已有技术（Transformer架构），内行更关注底层架构的通用性而非营销术语，避免被概念炒作误导研究方向或投资。
• 技术演进的隐性成本：从符号主义AI到机器学习的范式转变，实际隐含了数据基础设施、算力需求等隐性成本的大幅提升，企业需评估自身资源是否匹配技术升级需求。