从零开始了解人工智能：核心概念、GPT及 DeepSeek 探索

适用人群：对人工智能感兴趣、想从基础概念入手的同学；有一点编程基础但尚不了解大模型与 GPT 技术原理的程序员；想追踪 AI 热点并寻找实战参考的学习者。

一、什么是人工智能？

人工智能（Artificial Intelligence）是让机器拥有类似人类思考和学习能力的一门学科。它的核心目标在于模拟与扩展人类智力，在图像识别、语音交互、自然语言处理（NLP）、自动驾驶等领域都能看到 AI 的身影。
从专业角度来讲，人工智能结合了统计学、计算机科学及神经科学等多学科理论，通过算法与数据的驱动来让计算机不断迭代优化，甚至可以衍生出自主学习的能力。

（1）AI 与传统编程的区别

传统编程：开发者预先将规则/逻辑写死，程序只会按照规则做事。
AI：在大量数据驱动下，程序可以总结规律，自行优化与学习（如自动调参、生成逻辑），不需要人将所有规则都写死。

（2）AI 的发展阶段

符号主义AI（上世纪 50～70 年代）：基于知识推理，构建大量专家系统规则。
机器学习（80～90 年代）：利用统计模型，如线性回归、决策树、SVM 等，通过数据训练得到模型。
深度学习（2006 年起）：建立在神经网络基础上，利用多层网络结构叠加，学习更复杂的特征表示。
大模型时代：如 GPT、DeepSeek 等海量参数模型，能够在文本、代码、图像、语音等各领域表现出强大的泛化与推理能力。

二、GPT：大语言模型的典型代表

GPT（全称 Generative Pre-trained Transformer）是由 OpenAI 推出的自然语言处理大模型系列。它有以下几个核心特征：

Transformer 架构：相比传统的 RNN 或 CNN，Transformer 更擅长捕捉序列中远距离的依赖关系。
预训练 + 微调：先在海量通用文本数据上进行预训练，学到语言模型的基础能力，再以少量数据进行下游任务微调。
自然语言生成：GPT 在生成文字、代码、文章摘要、聊天对话等任务上表现突出，具有随机性和创造性。

简化示例：GPT 的文本生成

以下是一个极简的伪代码，让你看到 GPT 的处理流程概念：

def gpt_generate(prompt, max_length=50):
    """
    模拟GPT文本生成的核心流程。
    prompt：输入提示词，比如“你好，GPT”。
    max_length：生成文本长度上限
    """
    # 将文字转成 token（模型读得懂的编码）
    tokens = tokenize(prompt)

    for _ in range(max_length):
        # 喂给GPT模型，得到下一个token的概率分布
        logits = gpt_model(tokens)
        next_token = sample_from_probabilities(logits)
        tokens.append(next_token)
    return detokenize(tokens)  # 将 tokens 转回最终文本输出