定义：

AI人工智能是一个构建能够推理、学习和行动的计算机和机器的科学领域，这种推理、学习和行动通常需要人类智力，或者涉及超出人类分析能力的数据规模。

在业务使用的操作层面上，AI 是一组主要基于机器学习和深度学习的技术，用于数据分析、预测、对象分类、自然语言处理、推荐、智能数据检索等等。

AI技术主要有两种：强人工智能和弱人工智能。强人工智能是指计算机能够完成所有人类能够完成的任务，包括推理、决策、学习和解决问题。弱人工智能是指计算机能够完成特定的任务，但无法像人类一样思考和学习。

AI技术涉及层面包括自动驾驶、知识问答、代码编写、图像合成、视频合成、乐曲制作、文字写作等等。早在几年前，人工智能技术及AI就被无数先辈研究及不断延伸到各个领域，包括此前很火的“元宇宙“一词，实际上也在不断延伸发展和变化，元宇宙也不再是停留在虚拟化或二次元化的一种状态，结合目前我们能看到和了解到的AI来说，更多的变化是不同行业、不同技术、不同媒体平台的相互交融和相互延伸，简单的讲就是由原来的一项技术单个行业【如游戏】扩展为多个行业【社交、自媒体、CG影视】多项技术。值得肯定的是AI 依然是一个广泛的领域。

作为普通人类的一员，我们应该从哪里了解这些AI技术？

要了解一种事物就要学会探索和发现，在上文中提到了已有无数先辈研究及不断延伸到各个领域，最优的途径是通过这些行业领域来找到所需要的，所以，我整理了获取这些信息的几大要点。

一、了解AI技术的途径

提到途径，必然少不了更多人积极参与和响应的互补加持，这种条件下，社区往往会比单行业技术提供更具有吸引力

9月份时在频道中分享过一个AI技术社区HUGGING FACE，地址：https://huggingface.co

这是一家国外的技术社区，提供多种AI场景模型数据服务，在站内你能找到各种AI数据模型，不限于语音、视频等分类，同时也提供已编译现成的模型使用，这是了解AI技术及各方面知识的第一步。

说完国外该了解的AI社区，那你知道国内的吗？魔搭杜区modelscope就很很好的继承了这点，地址：https://modelscope.cn

ModelScope旨在打造下一代开源的模型即服务共享平台，为泛AI开发者提供灵活、易用、低成本的一站式模型服务产品，让模型应用更简单！

与HUGGING FACE相同的是同样提供多种AI场景模型数据服务及可直接使用的编译模型，不同的是它更倾向和收录中文的AI模型

作为首要途径以上两个是你应该所要接触和了解的，如果你想更直观的了解和使用AI，也可以通过：

1、导航和收录站能为你找到更多

在www.noisedh.cn中已收录有关AI绘画、AI问答、AI视频、AI图片设计、AI作曲、AI写作、AI云剪辑等，而在https://www.futurepedia.io  中你也能找到更多有关国外的AI站点

2、不断收录和分享的频道

https://t.me/Artificial_intelligence_in

Artificial Intelligence是一个TG分享频道，涉及层面包括人工智能、机器学习、深度学习、数据科学、Python+ R、AR和VR

二、如何快速掌握目前的AI tag语言

众所周知，AI是基于计算机深度学习的技术，所以，它所识别的第一语言是英文，而Tag及更具象化的描述更利于生产自己想要的结果，在导航站内找到AI元素标签栏目，你能看到已有人在整理收录有关此类语言Tag的学习汇总，作为了解的第二步，这是你应该去了解的。

三、AI技术的版权问题

AI技术带来的不仅仅是科学技术及行业多元化的融合，还伴随着不断的质疑和不被认可的版权问题，在很多行业如科研领域，涉及到AI技术而生产的论文等也是不被认可的，为此，你需要了解你所在行业的版权规避问题及哪些场景适合使用AI技术，除了上述，我们有必要了解的是检测是否原创及是否使用AI技术生产，如 https://originality.ai 此类检测网站也是有必要了解的。

四、整合到自己的知识大脑

通过上述三点，我们已了解到AI所能提供的技术可以生产代码、编译程序、语音合成、视频合成等等，还有最重要的一点就是整合，通常的讲就是需要做笔记，如果你需要这些技术的话，就该随时可以找到使用，并用自己想要的Tag生产自己所需要的，为此，笔记整合也尤为重要。

总结

不论在哪个时代，技术永远是不断进步的，为了更好地适应进步及投入到更高效的生产中，我们有必要了解AI技术，更有必要学会掌握不同的AI模型，如果你有更好地站点及技术介绍，欢迎到站内投稿。