在人工智能快速发展的今天，AI、RAG、Agent 等术语频繁出现在我们的视野中。这些概念不仅影响着技术发展方向，更与我们的日常生活息息相关。然而，大多数解释要么过于技术性难以理解，要么过于简单无法真正掌握其精髓。
本文旨在用通俗易懂的语言，为读者梳理这些核心概念的来龙去脉。从 1956 年人工智能概念的提出，到当下 ChatGPT 等大语言模型的蓬勃发展，我们将沿着技术演进的时间线，帮助读者建立起对 AI 技术体系的整体认知框架，让这些看似深奥的概念变得触手可及。
通俗解释 AI、Transformer、RAG、Agent 等概念
一、什么是人工智能?
1956 年夏天，计算机科学家约翰·麦卡锡（John McCarthy）首次提出"人工智能"（AI）这个概念。
人工智能（AI）指的是：通过软件和硬件，来完成通常需要人类智能才能完成的任务。它的研究对象，就是在机器上模拟人类智能。
二、什么是机器学习？
早期，人工智能研究分成两个阵营。
第一个阵营是规则式（rule-based）方法，又称专家系统（expert systems），指的是人类写好一系列逻辑规则，来教导计算机如何思考。
可想而知，对于复杂的、大规模的现实问题，很难写出完备的、明确的规则。所以，这种方法的进展一直很有限。
第二个阵营就是机器学习（machine learning），指的是没有预置的规则，只是把材料提供给计算机，让机器通过自我学习，自己发现规则，给出结果。
三、什么是神经网络？
神经网络（neural network）是机器学习的一种主要形式。
神经网络就是在机器上模拟人脑的结构，构建类似生物神经元的计算网络来处理信息。
一个计算节点就是一个神经元，大量的计算节点组成网络，进行协同计算。
神经网络需要极大的算力，以及海量的训练材料。以前，这是难以做到的，所以 20 世纪 70 年代开始，就陷入了停滞，长期没有进展。
四、什么是深度学习？
深度学习（deep learning）是神经网络的一种实现方法，在 20 世纪 80 年代由杰弗里·辛顿提出。它让神经网络研究重新复活。
深度学习是一种让多层神经元可以进行有效计算的方法，大大提高了神经网络的性能。"深度学习"这个名字，就是比喻多层神经元的自主学习过程。
多层神经元包括一个输入层和一个输出层，它们之间有很多中间层（又称隐藏层）。以前，计算机算力有限，只能支撑一两个中间层，深度学习使得我们可以构建成千上万个中间层的网络，具有极大的"深度"。
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