目前有哪些比较成功的人工智能应用？ _人工智能

人工智能其实应用已经相比起以前不知道翻了多少倍。
但实际上的底层技术的更新换代并没有那么快。

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比如现在最火热的ChatGPT ，其本质上就是一个复杂的transformer模型。以transformer为基础的模型有很多，但是能做到这么简单可以大规模应用的到目前为止并不多。
纵观AI的发展史，从1950年左右图灵测试理论的建立，到alpha go的诞生，其实也不过才60多年而已，比起大多数的学科，都只能算是个小年轻。

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而AI在历史上大多数火在少部分的群体，比如科研人员，他们之间会比拼谁的模型识别准确率更高；比如有限的几个大公司，微软，谷歌， deepmind ，谁又刷新了某个人工智能的榜单。
但是绝大多数的群体，也就是只能在电视或者新闻山看人工智能的普通人，其实一直以来并没有机会去接触到人工智能这个东西。
而在最近一年以来，情况发生改变了，那就是以Transformer为基础的大模型语言模型ChatGPT和以Diffusion为基础的扩散模型Midjourney/StableDiffusion ，改变了只有大公司和专业人士才能接触和使用的人工智能技术的使用门槛。
现在各种人工智能对话机器人和AI绘图工具层出不穷，使用门槛低到只需要有一个手机就可以用AI来进行文字创作和图片创作。

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如果我们要列举人工智能应用的话，可能杂七杂八的会有成千上万种，但实际上很多应用都是在做非常类似的功能，比如各种AI写作软件，它们本质上都是接收文字输入，然后再输出文字。
其实如果我们按照输入给人工智能应用数据类型的不同来划分的话，大致可以分为四种。
文本：也就是各种文字，中文，英文，数字等等都算是文本输入。
图像：各种图片，比如人像，动物，家具，汽车都算是这一种。
语音：音乐，录音等等音频格式的文件。
视频：广义上的各种动态视频的文件等。

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每种格式的人工智能应用都有很多，但实际上每个领域只有非常有限的几个应用可以杀出重围，从而获得绝大多数的关注。
我也就只介绍单个领域中功能最强的几个。
AI写作工具
写作是最基本上，也是最常用的工具，一般来说可以用它来构思文章，润色，翻译等等一切可以想到的文字创作，基本上都可以用到它。
1. ChatGPT-3.5
免费访问: 对所有注册用户免费，让更多人能够接触和利用。
代码解释器: 可以生成表格和可视化图，让任何人都能成为初级数据分析师。
易用性: 上传文件并让模型工作，非常方便和直观。
局限性: 有文本输入的大小限制。
2. GP4
性能优势: 被公认为目前性能最强的大模型。
广泛共识: 在学术界和工业界都得到了广泛认可。
3. Claude2
文本输入能力: 主打量大管饱，一次性可以输入75000个字。
音频分析: 可以直接分析长达6小时的音频文件。
多样化应用: 可用于开发各种有趣的项目，如《周易机器人》。
4. Bard
少量使用: 相对较少人使用，但具有特殊功能。
直接读网页: 可以直接读取网页内容，如知乎的维基百科。
Colab集成: 代码可以直接在Colab中运行，方便进行实验和开发。
多样化输出: 可以编辑成邮件形式等多样化的输出。
这四个模型都有各自的特色和优势，满足不同的需求和用途。我其实这四个都会用到，比如回邮件，很多时候礼貌且专业的回复一封邮件其实是并不简单，而ChatGPT之类工具的存在，就可以非常方便的做一些以前需要工作经验才能做好的事情。
比如下面这个例子，就可以把一件专业的事情变成一道填空题，你只需要替换掉一些关键部分就可以。