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

关键点：GPT 并不只是一个简单的“自动完成功能”，它基于强大的语义理解和概率预测，可以在没有明确规则的场合下模拟人类写作与思考。

三、DeepSeek：面向多场景应用的大模型

DeepSeek 是相对新兴的大模型解决方案，一样基于 Transformer 机制，却针对某些具体场景（如文档检索、专题问答、文本/图片多模态识别）进行了优化。主要特征包括：

大规模训练：DeepSeek 利用数百 TB 级别的训练数据，有着极其丰富的语言知识积累。
多模态支持：不仅处理文本，还可处理图像、甚至语音等多种数据形态。
易用性：提供了一整套 API 和工具包，开发者可以通过 Python SDK、RESTful API 等方式快速接入。
高效推理：在推理环节采用了量化、分布式等技术，使得资源占用更低，延迟更短。

DeepSeek 与 GPT 的区别

GPT：拥有开源社区与广泛应用，通用性强。
DeepSeek：专注于商业与多模态落地，可能在文档检索、低延迟应用上有更成熟的解决方案。

在实际项目中，可以综合比较成本、兼容性、功能性等因素，为你的需求选择最合适的大模型平台。

四、手把手实践：构建一个简单的 AI 问答小工具

下面我们用 Python 来演示如何调用一个大语言模型。这里