AIGC+电子商务基础与实务 课件 02 人工智能初探

AIGC+电子商务基础与实务

任务二

人工智能初探目录01人工智能的概念02人工智能的发展历程03生成式人工智能（AIGC）及在电商中的应用人工智能的概念01人工智能是什么通俗地讲，人工智能是研究如何使机器具备以下能力：

能听（语音识别、机器翻译等）；会说（语音合成、人机对话等）；能看（图像识别、文字识别）；能思考（人机对弈、定理证明等）；会学习（机器学习、知识表示等）；会行动（机器人、自定驾驶汽车等）；能应变（认知智能、自主行动）。人工智能拟人能力图人工智能是什么其实人工智能就是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能与人类智能相似的方式做出反应的智能机器，其研究领域包括语音识别、图像识别、机器人、自然语言处理、智能搜索和专家系统等。人工智能像“人”一样，其智能水平也在逐步发展，从低到高可划分为计算智能、感知智能、认知智能三个阶段。第一层次：计算智能——机器像人类一样会计算、传递信息，例如神经网络、遗传算法等，各种棋类游戏、专家系统体现的就是计算智能。第二层次：感知智能——机器能听会说、能看会认，像语音助手、人脸识别、看图搜图和无人驾驶等。第三层次：认知智能——机器能理解会思考，主动采取行动，这是人工智能领域专家们正在努力的方向，比如微软小冰就具有非常初级的理解语意的能力。人工智能的核心驱动力人工智能的快速发展主要依靠哪些技术驱动呢？

大数据，这是让计算机获得智能的钥匙，具有三大特征：体量大、多维度、全面性；算法，如深度学习、机器学习等，就是让计算机通过大量的数据具备学习能力；算力，每个聪明的人工智能系统背后都有一套强大的硬件系统，用于计算处理大数据和执行先进算法的能力。人工智能时代，医、食、住、行等都将演化为物联网世界的每一个数据，每一次数据的生成、存储和处理都代表一次数据检索要求，海量的数据、优秀的算法、超强的计算能力，三者相辅相成，才能赋予人工智能更广泛的应用空间。人工智能的核心驱动力1.人工智能的“加速器”——算力算力是人工智能的基础硬件层，为算法提供基础计算能力。涵盖：GPU、CPU、FPGA和各种各样的ASIC专用芯片。2.人工智能的“发动机”——算法如果说数据是人工智能的燃料，算法是发动机，那如何推动人工智能这台机器快速奔跑，算法的不断提升至关重要。有了算法，有了被训练的数据（经过预处理过的数据），经过多次训练（考验计算能力的时候），经过模型评估和算法人员不断调整后，会获得训练模型。当新的数据输入后，那么训练模型就会自动给出结果，而人工智能业务要求的最基础功能才能得以实现。人工智能的算法理论：包括机器学习、深度学习、类脑智能等。3.人工智能的“燃料”——数据数据量在人工智能行业发展中占据着非常重要的位置，数据集的丰富性和大规模性对算法训练尤为重要。人工智能的主要技术人工智能的主要技术包括：机器学习（监督学习、无监督学习和强化学习）；自然语言处理（使机器理解和生成人类语言）；计算机视觉（让机器解析和理解视觉信息）；智能机器人（集成多种技术，与物理世界交互）等。其特点是使机器具备感知能力，如通过传感器获取视觉、听觉等信息；拥有推理能力，能够基于已有知识和数据进行逻辑推理和判断；具有学习能力，可通过机器学习算法从数据中自动学习模式和规律；具备行动能力，能根据决策结果执行具体任务。其中，机器学习是人工智能的核心领域，它使计算机能够通过数据学习并改进性能，自动发现数据中的模式和规律，而无需进行明确的编程。深度学习是机器学习的分支，基于多层神经网络，自动提取数据特征，在图像、语音和自然语言处理等领域表现卓越。如：图像识别技术应用于商品图片分类、缺陷检测等，提高生产效率和质量控制水平。语音识别技术将语音信号转换为文字，用于智能客服、语音助手等场景，提升交互体验。自然语言处理使计算机理解和生成人类语言，涉及语法、语义等多层面处理，是人工智能关键领域。在实际应用中，智能客服用于理解并回答用户咨询，提供24小时服务，提升客户满意度。舆情分析用于分析社交媒体和评论数据，了解公众对品牌或产品的态度和看法。人工智能的发展历程02人工智能的发展历程了解人工智能向何处去，首先要知道人工智能从何处来。1956年夏，在美国达特茅斯学院开会研讨“如何用机器模拟人的智能”，首次提出“人工智能”这一概念，标志着人工智能的诞生。人工智能的发展历程人工智能的发展历程曲折起伏，高峰与低谷交替出现，可分为三段时期、6个阶段：第一阶段：人工智能起步期1956—1980s1956达特茅斯会议标志AI诞生1957神经网络Perceptron被罗森布拉特发明；1964年，首台聊天机器人诞生1970受限于计算能力，人工智能进入第一个寒冬第二阶段：专家系统推广1980s—1990s1980卡耐基梅隆大学推进第一个名为XCON的专家系统，具有一套强大的知识库和推理能力，可以模拟人类专家来解决特定领域问题，从此，机器学习开始兴起20世纪80年代中-90年代中，专家系统应用有限，且经常在常识性问题上出错，人工智能迎来第二个寒冬人工智能的发展历程人工智能的发展历程曲折起伏，高峰与低谷交替出现，可分为三段时期、6个阶段：第三阶段：深度学习期（1997-—2012）1997IBM的“深蓝”战胜国际象棋冠军，成为人工智能史上的一个重要里程碑2006Hinton提出“深度学习”的神经网络2012Google无人驾驶汽车上路，人工智能迎来爆发式增长的新高潮第四阶段：深度学习爆发与通用探索期（2012-至今）2016AlphaGo、2020AlphaFold通过强化学习，解决复杂决策与科学问题。2017Transformer架构推动GPT、BERT等模型突破语言理解极限2022至今，ChatGPT、DeepSeek等生成式AI重塑内容创作，CLIP、DALL·E实现文本-图像跨模态生成，生成式人工智能进入快速迭代期。人工智能的发展历程随着大数据、云计算、互联网、物联网等信息技术的发展，以深度神经网络为代表的人工智能技术飞速发展，大幅跨越了科学与应用之间的“技术鸿沟”，诸如图像分类、语音识别、知识问答、人机对弈、无人驾驶等人工智能技术，实现了从“不能用、不好用”到“可以用”的转变。人工智能从符号推理到统计学习，再到深度学习，最终走向通用探索，将不断改善提升现有的局限性，向各行各业快速渗透融合，这是人工智能驱动第四次技术革命的最主要表现方式。生成式人工智能（AIGC）及在电商中的应用03什么是生成式人工智能（AIGC）AIGC（AI-GeneratedContent，生成式人工智能），即利用人工智能技术来快速生成内容。2022年ChatGPT的爆红出圈宣告了AIGC时代的到来，被认为是人工智能时代的新型内容创作方式。AIGC能以优于人类的制造能力和知识水平，承担信息挖掘、素材调用、复刻编辑等基础性机械劳动，从技术层面实现以低成本、高效率的方式满足海量个性化需求。AIGC可以自动生成内容，也可以辅助生成内容。AIGC广泛应用在文本生成、图像生成、音频生成、视频生成等方面，推动了大量深度学习模型的不断完善。什么是生成式人工智能（AIGC）其中，智能数字内容生成通过从海量数据中学习抽象概念，并通过概念的组合生成全新的内容。利用自然语言处理和大语言模型，AI可以生成商品描述、广告文案等内容。对于图像和视频，AI可以通过生成高质量的视觉内容。例如AI海报，从海量绘画作品中学习不同笔法、内容、艺术风格，并基于学习内容重新生成特定风格的海报。采用此方式，人工智能在文本创作、商品氯描述和广告海报中都有不错的表现。再比如，在跨模态领域，通过输入文本输出特定风格与属性的图像，不仅能够描述图像中主体的数量、形状、颜色等属性信息，还能够描述主体的行为、动作以及主体之间的关系。生成式人工智能在电商中的应用随着AIGC技术对电商行业的不断赋能，电商企业将能够提供更加个性化、智能化的服务。从商品推荐到客服互动，从方案生成到智能营销，每一个环节都将根据用户的需求和偏好进行定制，提升用户的满意度和忠诚度。同时，AIGC技术将助力跨境电商企业更好地拓展国际市场。通过自动化的多语言内容生成、智能的市场分析和精准的用户画像，企业可以更高效地进入不同国家和地区的市场，实现全球范围内的精准营销和高效运营。生成式人工智能在电商中的应用1.电商文案生成AIGC技术利用自然语言处理和深度学习算法，通过对大量商品文案数据的学习和训练，能够自动撰写商品描述、广告文案等内容。它能够根据商品的特点、目标受众和营销目标，生成符合品牌风格和语言规范的高质量文案。通过AIGC自动生成商品文案内容，提高创作效率，降低人力成本。例如，电商平台可利用AIGC工具快速生成海量商品详情页文案，且风格多样，满足不同受众需求，大大提高商品上架的效率，同时保持文案质量的稳定性。2.商品图片与视频生成通过学习大量图像和视频数据中的特征和模式，AIGC模型可以创建出逼真的视觉内容，可生成高质量的商品图片和视频，解决电商商家图片制作成本高、周期长的问题。一些服装电商企业利用AIGC技术生成模特试穿效果图，无需实际拍摄，节省了拍摄成本和时间。同时，AIGC还可以根据不同的场景和风格生成商品展示视频，提升商品的吸引力。生成式人工智能在电商中的应用3.智能客服与虚拟助手智能客服是利用自然语言处理、机器学习等技术模拟人与人之间的对话，帮助客户解决问题的自动化系统。该系统通过语义理解、意图识别等技术，对用户的问题进行分析，然后从知识库中检索相关信息，生成准确的回答。如：某电商平台的智能客服机器人可以根据用户的问题，自动回答常见问题，提供帮助和建议，减轻客服人员的工作负担，提高客户满意度。在AIGC的驱动下，智能客服系统能够实时理解并回答用户咨询，提供24小时不间断服务，提升客户服务质量和效率。而虚拟试衣、虚拟家居设计等AIGC虚拟助手的应用，为用户带来沉浸式购物体验，增强用户参与感和购买欲望。生成式人工智能在电商中的应用4.智能推荐系统基于机器学习、深度学习等技术对用户的历史购买、收藏、浏览等行为进行分析，推荐商品给用户的系统。智能推荐系统通过对用户行为数据的分析，利用协同过滤、内容推荐等算法，预测用户可能感兴趣的商品。如：某电商平台通过对用户浏览商品的时间、频率和购买行为等数据进行分析，可以根据用户的个性化需求，向其推荐相关的商品，提高用户购物的便利性和满意度。5.营销策略优化AIGC通过分析市场趋势和消费者行为数据，为电商企业提供精准的营销策略建议，助力企业把握市场动态，制定有效的营销方案，提高营销效果和投资回报率。电商平台可通过对用户行为数据的分析，识别用户的兴趣和偏好，从而制定个性化的营销策略。生成式人工智能在电商中的应用6.跨境电商中的应用在跨境电商中，AIGC技术可用于市场分析、用户画像、多语言客服、本地化内容生成等多个环节。通过对全球市场数据和用户行为的分析，AIGC能够帮助商家更好地理解目标市场和消费者需求。如：某跨境电商平台使用AIGC技术进行多语言翻译和本地化处理，生成不同语言的广告文案和商品描述，跨境电商商家可以快速生成符合目标市场语言和文化的商品内容，优化海外市场的营销效果。同时，AIGC驱动的智能客服系统能够提供多语言支持，提升了国际用户的购物体验。生成式人工智能在电商中的应用7.产业电商平台中的应用产业电商平台通过加速接入人工智能大模型，以增强产供链韧性，推动产业电商供采对接，打造“电商平台+产业带”的新模式，深入推动实数融合。AI技术的应用显著提升了产供链协同效能。产业电商平台加速接入人工智能大模型，应用领域由运营管理环节向产业全链路拓展，聚合需求精准匹配供需，打造小单快返、柔性定制的数智化产业链。在应用上，某产业电商平台通过接入人工智能大模型，实现了从“AI外贸助手”向全流程“AI外贸能手”的跃升。AI产品能够自动规划和执行整个外贸工作流程，包括市场调研、产品展示、订单跟踪、售后反馈等，显著提升了企业的运营效率和市场竞争力。课后思考1.请结合实际案例，分析智能客服在提高电商企业运营效率和客户满意度方面的作用和挑战。2.在智能推荐系统中，如何平衡个性化推荐与用户隐私保护之间的关系？请从技术改进和管理措施等方面进行思考。3.生成式人工智能（AIGC）在电商中的应用日益广泛，它为电商企业带来了哪些具体的价值提升？同时，电商企业在应用AIGC时可能面临哪些挑战？请结合实际案例进行分析。课后小结任务二人工智能初探2.1人工智能的概念定义研究如何使机器具备%26quot;感知、推理、学习、行动%26quot;等类人能力分为计算智能、感知智能、认知智能三个阶段核心驱动力算力（GPU/CPU等硬件支撑）算法（机器学习/深度学习/强化学习）数据（大数据特征：体量大、多维度、全面性）主要技术机器学习（监督学习/无监督学习/强化学习）自然语言处理（NLP：智能客服、舆情分析）计算机视觉（图像识别、商品缺陷检测）智能机器人（集成感知与行动能力）2.2人工智能的发展历程起步期（1956-1980s）1956年达特茅斯会议提出%26quot;