自然语言神经网络应用浅析

不论人们如何理解人工智能、随着大模型和GPU急速迭代而不断升级的人工智能、已经进入了工业和商业领域。虽然目前工业领域大模型和专业数据的缺乏，局限了人工智能在工业产品中的应用，但普通人工智能已经开始广泛应用。人工智能以数据为材料、大语言模型为数据加工方法实现如问题求解、数据图像以及视频的合成等应用，未来，我们可以用人工智能求医问药、学习理解知识、找到各种问题答案等，人工智能已经进入我们的生活，并成为了人类的“AI助手”，在现实社会参与经济活动前，依赖网络信息和人工智能协助做决策已经成为一种趋势，因此，企业和个人参与人工智能组织数据活动，是参与人类经济活动的必要前提。

和人类使用的其他工具一样，人工智能也有其开发原理、结构组件以及属性特点，它通过使用人类存储在网络中信息、以及在数据通信时、介质对信息临时存储和终端存储的数据格式、把不同格式数据“破碎”为不同单元数据、再利用机器学习、深度学习找出其中的数据关系、通过大语言模型生成新的数据产品。网络中存在的信息都是经过人类智力处理后形成的，包括文字、图片、音频、视频等语言或符号信息、承载这些信息的数据就是“智力数据”，人工智能通过计算机重新组合这些智力数据，生成新的人工智能数据产品。

如果不考虑算力主体以及边缘组件、人工智能可以简单理解为由“神经网络”加“大语言模型”构成，神经网络源于人脑神经网络模型、它的特点是，不同神经元中信息的相互关系、使用顺序不受前后远近等空间逻辑限制、而是由个人认知、经验以及价值观决定。神经元中信息在神经元之间联系的网络视为神经网络，这不是物理网络而是只有智力脑才有的特殊网络。神经网络支持机器学习和深度学习，是人工智能智力的基础条件；

大语言模型可理解为逻辑触点模型、当我们向模型输入一个请求时、就等于激活了大模型的一个触点、当我们输入多条件复合型请求时、就同时激活了多个智能触点，由每个触点启动智能处理，然后再综合处理、最后生产出最优质的数据产品；

所以参与、利用人工智能的最有效方法应该是从它的结构入手进行思考，我们把人脑中的神经网络模型移到互联网物理网路中、使用多分布式数据中心中的数据、并以此关联性决定逻辑性、这个原理结构如同人脑的神经网络；

人工智能中、大语言模型中的语言是决定人工智能智力高低的主要要素，人工智能生成的内容由“破碎”的人类自然语言重组而来，因此语言的自然性决定代表智力高低的逻辑性，一个缺少自然属性的语言基本被人工智能排除在外，没有参与就没有收益！

企业参与人工智能就从神经网络和自然语言开始！