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本文將帶你穿越人工智能跌宕起伏的七十年，回顧這段充滿了夢(mèng)想、挫折與英雄主義的史詩(shī)。但你是否想過(guò)，我們究竟是如何從最初的“人工智障”，一步步走到了今天似乎無(wú)所不能的“超級(jí)外腦”身邊的？

序章：2022年末，一個(gè)“AI”網(wǎng)紅的誕生

2022年底的時(shí)候，我跟往常一樣在網(wǎng)上沖浪，突然間，幾乎所有我關(guān)注的科技博主、程序員大V，甚至一些八竿子打不著的朋友，都在討論一個(gè)叫ChatGPT的東西。

說(shuō)出來(lái)你可能不信，我當(dāng)時(shí)的第一反應(yīng)是：“又來(lái)一個(gè)人工智障？”

畢竟，這些年我們見(jiàn)過(guò)的所謂“智能”產(chǎn)品太多了。手機(jī)里的語(yǔ)音助手，除了定個(gè)鬧鐘、查個(gè)天氣，大部分時(shí)間都在跟你裝傻；銀行的智能客服，永遠(yuǎn)在重復(fù)那幾句“請(qǐng)問(wèn)您需要辦理什么業(yè)務(wù)？”，讓人血壓飆高。

但是，這次好像真的不一樣。

我懷著“我倒要看看你有多NB”的心態(tài)，去跟ChatGPT聊了聊。結(jié)果……我人傻了。

它不僅對(duì)答如流，知識(shí)儲(chǔ)備堪比百科全書(shū)，還能幫我寫(xiě)代碼、改bug、構(gòu)思小說(shuō)大綱，甚至還能一本正經(jīng)地跟我探討人生的意義。

我去！這玩意兒，它不是“人工智障”，它是個(gè)“超級(jí)外腦”??！

那一刻我意識(shí)到，一個(gè)全新的時(shí)代，可能真的要來(lái)了。這場(chǎng)由大語(yǔ)言模型（LLM）掀起的滔天巨浪，不是憑空出現(xiàn)的，它的背后，是人工智能領(lǐng)域長(zhǎng)達(dá)七十多年，充滿了夢(mèng)想、天才、騙局、寒冬與熱血的漫長(zhǎng)征途。

所以，今天我想跟你聊聊，從圖靈那個(gè)天才的夢(mèng)想開(kāi)始，到今天ChatGPT的現(xiàn)實(shí)，我們到底都經(jīng)歷了些什么。這不僅僅是一部技術(shù)史，更是一部充滿了反轉(zhuǎn)、戲劇性和英雄主義的史詩(shī)。

準(zhǔn)備好了嗎？讓我們坐上時(shí)光機(jī)，出發(fā)！

一、 起源時(shí)代（1950-1970）：天才們的黃金時(shí)代，夢(mèng)想的黎明

說(shuō)實(shí)話，最早那幫搞AI的科學(xué)家，簡(jiǎn)直就是一群浪漫到骨子里的夢(mèng)想家。在那個(gè)計(jì)算機(jī)還像房子一樣巨大的年代，他們就已經(jīng)開(kāi)始幻想，要?jiǎng)?chuàng)造出能跟人類(lèi)一樣思考的機(jī)器。

1.1 圖靈的終極拷問(wèn)：機(jī)器能思考嗎？

故事的開(kāi)端，必須從那個(gè)神一樣的人物——艾倫·圖靈說(shuō)起。

1950年，這位破解了德軍密碼、拯救了無(wú)數(shù)生命的數(shù)學(xué)天才，發(fā)表了一篇名為《計(jì)算機(jī)器與智能》的論文。在這篇論文里，他提出了一個(gè)后來(lái)火遍全球的構(gòu)想——“圖靈測(cè)試”。

這測(cè)試說(shuō)白了很簡(jiǎn)單：把一個(gè)人和一臺(tái)機(jī)器關(guān)在兩個(gè)小黑屋里，讓你在外面通過(guò)打字跟他們聊天。如果你聊了半天，都分不清哪個(gè)是人，哪個(gè)是機(jī)器，那恭喜，這臺(tái)機(jī)器就算是通過(guò)了測(cè)試，我們可以認(rèn)為它“會(huì)思考”了。

這個(gè)想法在當(dāng)時(shí)有多震撼？簡(jiǎn)直是石破天驚！它第一次給“智能”這個(gè)虛無(wú)縹緲的詞，給出了一個(gè)可以操作、可以驗(yàn)證的定義。

圖靈測(cè)試就像一座燈塔，為后來(lái)幾十年的AI研究，指明了一個(gè)終極的、令人神往的方向。雖然直到今天，也沒(méi)有哪個(gè)AI敢說(shuō)自己完美通過(guò)了圖靈測(cè)試，但這個(gè)夢(mèng)想，從那一刻起，就被點(diǎn)燃了。

1.2 達(dá)特茅斯會(huì)議：一群“瘋子”的夏日派對(duì)

如果說(shuō)圖靈是AI的“精神教父”，那1956年的達(dá)特茅斯會(huì)議，就是AI正式“出生”的產(chǎn)房。

達(dá)特茅斯會(huì)議參會(huì)人員的合照，從左到右依次為塞弗里奇、摩爾、所羅門(mén)諾夫、明斯基、羅切斯特、麥卡錫、香農(nóng)。

那年夏天，約翰·麥卡錫、馬文·明斯基這些當(dāng)時(shí)還名不見(jiàn)經(jīng)傳的年輕學(xué)者，攢了個(gè)局，在美國(guó)達(dá)特茅斯學(xué)院搞了一場(chǎng)長(zhǎng)達(dá)兩個(gè)月的學(xué)術(shù)大趴體。

就在這場(chǎng)會(huì)議上，“人工智能”（Artificial Intelligence）這個(gè)名字，被正式確定了下來(lái)。

你敢信嗎？這幫與會(huì)者，在那個(gè)連“計(jì)算器”都還沒(méi)普及的年代，就已經(jīng)開(kāi)始一本正經(jīng)地討論如何用機(jī)器模擬人類(lèi)學(xué)習(xí)、使用語(yǔ)言、形成概念。他們甚至樂(lè)觀地預(yù)言：20年內(nèi)，機(jī)器將能完成人類(lèi)所能做到的一切工作！

啊哈哈，現(xiàn)在回頭看，這簡(jiǎn)直就是史上最強(qiáng)“flag”之一。但你不能嘲笑他們，正是這種近乎瘋狂的樂(lè)觀主義，才開(kāi)啟了AI的黃金時(shí)代。

1.3 “邏輯理論家”和ELIZA：最早的“AI網(wǎng)紅”

在達(dá)特茅斯會(huì)議精神的感召下，第一批AI程序很快就誕生了。

其中最有名的一個(gè)，叫“邏輯理論家”（Logic Theorist）。這哥們兒有多牛？它自己“想”明白了羅素和懷特海那本巨厚的《數(shù)學(xué)原理》里的38個(gè)數(shù)學(xué)定理。這在當(dāng)時(shí)，絕對(duì)是智商碾壓級(jí)別的存在。

另一個(gè)更有意思的程序叫ELIZA。它是一個(gè)聊天機(jī)器人，會(huì)模仿心理治療師的語(yǔ)氣跟你說(shuō)話。

你跟它說(shuō)：“我今天很難過(guò)?！?/p>

它就會(huì)回你：“你為什么難過(guò)呢？”

你再說(shuō)：“我跟我媽吵架了?！?/p>

它就說(shuō)：“跟我多談?wù)勀愕募胰税伞！?/p>

是不是很眼熟？沒(méi)錯(cuò)，你現(xiàn)在遇到的那些“人工智障”客服，用的都是ELIZA幾十年前玩剩下的套路。

但當(dāng)時(shí)的人們哪見(jiàn)過(guò)這個(gè)啊，好多人跟ELIZA聊著聊著，都聊出感情了，覺(jué)得它真的能理解自己。這讓我們第一次直觀地感受到，跟機(jī)器對(duì)話，是種多么奇妙的體驗(yàn)。

這些早期的AI，我們稱之為“符號(hào)主義AI”。它們的邏輯很簡(jiǎn)單，就是把人類(lèi)的知識(shí)和推理規(guī)則，變成計(jì)算機(jī)能懂的符號(hào)，然后進(jìn)行邏輯演算。

雖然現(xiàn)在看起來(lái)有點(diǎn)“幼稚”，但它們就像人類(lèi)嬰兒第一次蹣跚學(xué)步，雖然不穩(wěn)，但卻邁出了決定性的一步，證明了機(jī)器處理邏輯和符號(hào)，是完全可能的。

二、 第一次AI寒冬與專(zhuān)家系統(tǒng)的興衰（1970-1990）：從天堂到地獄，再坐過(guò)山車(chē)回來(lái)

正當(dāng)所有人都以為AI即將改變世界的時(shí)候，現(xiàn)實(shí)的耳光，啪的一聲就扇了過(guò)來(lái)。

2.1 第一次AI寒冬（1970-1980）：夢(mèng)醒時(shí)分，地主家也沒(méi)余糧了

早期的成功，讓整個(gè)AI圈都彌漫著一種“我們無(wú)所不能”的膨脹情緒。但很快，三個(gè)巨大的坑，出現(xiàn)在了所有研究者面前：

算力就是硬傷：當(dāng)時(shí)的計(jì)算機(jī)，性能弱到爆炸。一個(gè)稍微復(fù)雜點(diǎn)的AI程序，就能讓它跑到天荒地老。巧婦難為無(wú)米之炊啊！

“組合爆炸”的噩夢(mèng)：很多AI問(wèn)題，看起來(lái)簡(jiǎn)單，但可能性會(huì)隨著規(guī)模的增加，呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。比如下棋，你多算一步，要考慮的可能性就多出成千上萬(wàn)倍。這誰(shuí)頂?shù)米“。?/p>

常識(shí)？那是什么？：機(jī)器最缺的，就是我們?nèi)祟?lèi)與生俱來(lái)的“常識(shí)”。你告訴它“張三是個(gè)人”，它能理解。但你跟它說(shuō)“天會(huì)下雨”，它就懵了。它不知道下雨要打傘，不知道水是濕的。缺乏常識(shí)，讓機(jī)器理解真實(shí)世界變得比登天還難。

這些問(wèn)題，直接導(dǎo)致了英國(guó)政府委托出具的一份“萊特希爾報(bào)告”。這份報(bào)告毫不客氣地指出：AI研究，純屬浪費(fèi)錢(qián)！

這份報(bào)告就像一盆冰水，從頭到腳澆滅了AI的火焰。英美政府一看，紛紛表示：“地主家也沒(méi)余糧了”，然后大幅砍掉了AI研究的經(jīng)費(fèi)。

于是，AI領(lǐng)域迎來(lái)了它的“第一次寒冬”。大量的研究項(xiàng)目下馬，科學(xué)家們被迫轉(zhuǎn)行，整個(gè)領(lǐng)域一片蕭條。

2.2 專(zhuān)家系統(tǒng)時(shí)代（1980-1990）：AI的“第二春”

你以為AI就這么涼了？并沒(méi)有。

“冬天來(lái)了，春天還會(huì)遠(yuǎn)嗎？” 這句話簡(jiǎn)直是為AI量身定做的。

到了80年代，一種叫“專(zhuān)家系統(tǒng)”（Expert Systems）的東西，突然火了，而且火得一塌糊涂，直接把AI從ICU里拉了出來(lái)，還送上了商業(yè)化的巔峰。

這“專(zhuān)家系統(tǒng)”是個(gè)什么玩意兒？

說(shuō)白了，就是把某個(gè)領(lǐng)域頂級(jí)專(zhuān)家的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)，全都總結(jié)成一條條“如果……那么……”（IF-THEN）的規(guī)則，塞進(jìn)一個(gè)叫“知識(shí)庫(kù)”的數(shù)據(jù)庫(kù)里。然后用一個(gè)叫“推理機(jī)”的程序，來(lái)模擬專(zhuān)家的思考過(guò)程。

舉個(gè)例子，一個(gè)診斷感冒的專(zhuān)家系統(tǒng)，它的知識(shí)庫(kù)里可能有這樣的規(guī)則：

IF 病人打噴嚏 AND 病人流鼻涕 THEN 病人可能得了感冒。

IF 病人發(fā)燒 AND 病人頭痛 THEN 病人可能得了流感。

就這么簡(jiǎn)單粗暴。

代表作，個(gè)個(gè)都是“印鈔機(jī)”：

• MYCIN：一個(gè)給細(xì)菌感染開(kāi)藥方的系統(tǒng)，據(jù)說(shuō)準(zhǔn)確率比一些人類(lèi)醫(yī)生還高。nb！
• XCON：給DEC公司的電腦配訂單的。這玩意兒每年能幫公司省幾千萬(wàn)美元！簡(jiǎn)直是搶錢(qián)！

商業(yè)化浪潮：專(zhuān)家系統(tǒng)的成功，直接催生了一大批AI公司，比如Symbolics、Lisp Machines。一時(shí)間，AI成了最炙手可熱的“風(fēng)口”，華爾街的錢(qián)像潮水一樣涌了進(jìn)來(lái)。

但是，你懂的，過(guò)山車(chē)坐到頂了，就該往下了。

專(zhuān)家系統(tǒng)的輝煌，來(lái)得快，去得也快。它的幾個(gè)致命缺陷，很快就暴露了：

• 知識(shí)太難“掏”了：想把一個(gè)專(zhuān)家腦子里的“感覺(jué)”、“經(jīng)驗(yàn)”這些隱性知識(shí)，變成一條條明確的規(guī)則，簡(jiǎn)直比登天還難。這個(gè)過(guò)程，叫“知識(shí)獲取瓶頸”，給我難為壞了。
• 維護(hù)就是個(gè)無(wú)底洞：規(guī)則庫(kù)一旦變得又大又復(fù)雜，稍微改動(dòng)一下，就可能引發(fā)連鎖反應(yīng)，整個(gè)系統(tǒng)就崩了。維護(hù)成本高到離譜。
• 死腦筋，不會(huì)學(xué)：專(zhuān)家系統(tǒng)就是個(gè)“書(shū)呆子”，你教它什么它會(huì)什么，絕對(duì)不會(huì)舉一反三。它沒(méi)法從新的數(shù)據(jù)里自己學(xué)習(xí)，知識(shí)庫(kù)是死的。

這些問(wèn)題，最終讓專(zhuān)家系統(tǒng)的神話破滅了。華爾街一看風(fēng)頭不對(duì)，立馬撤資。于是，AI領(lǐng)域迎來(lái)了更漫長(zhǎng)、更寒冷的“第二次寒冬”。

這次寒冬，讓整個(gè)AI圈都開(kāi)始反思：符號(hào)主義這條路，是不是走窄了？

三、 機(jī)器學(xué)習(xí)復(fù)興（1990-2010）：換個(gè)活法，從“教”到“學(xué)”

經(jīng)歷了兩次寒冬的AI研究者們，終于想明白了：與其費(fèi)勁巴拉地去“教”機(jī)器怎么做，不如讓機(jī)器自己“學(xué)”！

于是，一種全新的范式——機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning）——開(kāi)始登上歷史舞臺(tái)，并最終拯救了AI。

3.1 范式大反轉(zhuǎn)：從“規(guī)則”到“數(shù)據(jù)”

機(jī)器學(xué)習(xí)和專(zhuān)家系統(tǒng)的思路，完全是反過(guò)來(lái)的。

• 專(zhuān)家系統(tǒng)：人類(lèi)專(zhuān)家給規(guī)則->機(jī)器根據(jù)規(guī)則做判斷。
• 機(jī)器學(xué)習(xí)：給機(jī)器大量數(shù)據(jù)->機(jī)器自己從數(shù)據(jù)里找規(guī)律（模型）->用模型做判斷。

這個(gè)轉(zhuǎn)變，簡(jiǎn)直是哥白尼式的革命！它意味著AI的核心，從“知識(shí)工程”轉(zhuǎn)向了“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”。

你有沒(méi)有發(fā)現(xiàn)，這跟我們?nèi)祟?lèi)的學(xué)習(xí)過(guò)程很像？我們不是靠背誦規(guī)則來(lái)學(xué)會(huì)識(shí)別貓的，而是從小到大看了成千上萬(wàn)只貓，大腦自己就總結(jié)出了“貓”這個(gè)模型。

3.2 關(guān)鍵技術(shù)的“軍火庫(kù)”

機(jī)器學(xué)習(xí)的復(fù)興，不是靠一句口號(hào)，而是靠一堆NB的算法“軍火”撐起來(lái)的。

• 支持向量機(jī)（SVM）：這哥們兒在90年代簡(jiǎn)直是神一樣的存在。它解決分類(lèi)問(wèn)題（比如區(qū)分垃圾郵件和正常郵件）特別拿手，思想精妙，效果又好。
• 決策樹(shù)和隨機(jī)森林：如果說(shuō)SVM是“精確制導(dǎo)”，那決策樹(shù)就是“簡(jiǎn)單粗暴”。它通過(guò)一系列“是/否”的問(wèn)題來(lái)做決策，非常直觀。而“隨機(jī)森林”就是一堆決策樹(shù)投票，三個(gè)臭皮匠賽過(guò)諸葛亮，效果出奇的好。
• 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（NeuralNetworks）：對(duì)，你沒(méi)看錯(cuò)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)其實(shí)早就有了，只不過(guò)當(dāng)時(shí)層數(shù)很淺，能力有限，而且訓(xùn)練起來(lái)特別麻煩，一直不溫不火。但它就像一個(gè)蟄伏的王者，等待著屬于它的時(shí)代。

西班牙病理學(xué)家拉蒙·卡哈爾（Ramon Cajal,1852—1934）提出了人類(lèi)大腦包含大量彼此獨(dú)立而又互相聯(lián)系的神經(jīng)細(xì)胞的神經(jīng)元學(xué)說(shuō)。

3.3 互聯(lián)網(wǎng)泡沫下的“意外收獲”

2000年前后，互聯(lián)網(wǎng)泡沫席卷全球。無(wú)數(shù)公司燒光了錢(qián)，倒閉了。但這場(chǎng)泡沫，卻給機(jī)器學(xué)習(xí)送上了一份意想不到的大禮——海量數(shù)據(jù)！

Google、Amazon、Facebook這些互聯(lián)網(wǎng)巨頭，在它們的業(yè)務(wù)中，積累了前所未有的海量用戶數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)，對(duì)傳統(tǒng)的符號(hào)主義AI來(lái)說(shuō)是垃圾，但對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)說(shuō)，卻是最寶貴的燃料！

• Google用它來(lái)優(yōu)化搜索排名。
• Amazon用它來(lái)給你做商品推薦（“猜你喜歡”）。
• Netflix甚至懸賞百萬(wàn)美元，就為了讓全世界的機(jī)器學(xué)習(xí)高手幫它提升電影推薦算法的準(zhǔn)確率。

機(jī)器學(xué)習(xí)，第一次在商業(yè)上證明了自己巨大的價(jià)值。AI，終于找到了一個(gè)可以穩(wěn)定“恰飯”的模式。

這個(gè)時(shí)代，雖然沒(méi)有誕生像ChatGPT這樣現(xiàn)象級(jí)的產(chǎn)品，但它默默地為后來(lái)的深度學(xué)習(xí)大爆發(fā)，鋪好了所有的路：算法、數(shù)據(jù)、應(yīng)用場(chǎng)景，萬(wàn)事俱備，只欠東風(fēng)。

而這陣東風(fēng)，就是——算力！

四、深度學(xué)習(xí)革命（2010-2020）：王炸！神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的王者歸來(lái)

進(jìn)入21世紀(jì)的第二個(gè)十年，AI領(lǐng)域終于迎來(lái)了王炸——深度學(xué)習(xí)（Deep Learning）革命！

蟄伏了幾十年的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，突然滿血復(fù)活，而且是以一種碾壓眾生的姿態(tài)，王者歸來(lái)。

4.1 深度學(xué)習(xí)的三大“核武器”

深度學(xué)習(xí)的成功，不是偶然，它背后有三大“核武器”級(jí)別的支柱在支撐。

1. 海量數(shù)據(jù)（BigData）：感謝互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代！像ImageNet這種包含了上千萬(wàn)張標(biāo)注圖片的數(shù)據(jù)集，簡(jiǎn)直就是為深度學(xué)習(xí)量身定做的“超級(jí)糧倉(cāng)”。沒(méi)有足夠的數(shù)據(jù)喂養(yǎng)，再牛的模型也只是個(gè)空架子。
2. 強(qiáng)大算力（ComputingPower）：這就要感謝游戲玩家們了！我們用來(lái)打游戲的顯卡（GPU），因?yàn)槠鋸?qiáng)大的并行計(jì)算能力，被發(fā)現(xiàn)是訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型的“神器”。以前用CPU要跑幾個(gè)月的模型，現(xiàn)在用GPU幾天甚至幾小時(shí)就搞定了。算力，就是第一生產(chǎn)力！
3. 算法創(chuàng)新（AlgorithmicInnovations）：光有數(shù)據(jù)和算力還不夠，還得有聰明的腦子。一系列算法上的小突破，比如ReLU激活函數(shù)、Dropout正則化，像打通了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的“任督二脈”，徹底解決了困擾大家多年的“梯度消失”等老大難問(wèn)題，讓訓(xùn)練更深、更復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)成為了可能。

這三者湊到一起，直接引發(fā)了化學(xué)反應(yīng)，炸出了一個(gè)全新的AI時(shí)代。

4.2 ImageNet與AlexNet：引爆革命的“廣島原子彈”

2012年的ImageNet圖像識(shí)別大賽，就是引爆這場(chǎng)革命的“廣島原子彈”。

在此之前，計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域，還是傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法的天下，大家每年吭哧吭哧地優(yōu)化，錯(cuò)誤率也就降低個(gè)百分之零點(diǎn)幾。

結(jié)果，2012年，Geoffrey Hinton（又是他，AI教父之一）團(tuán)隊(duì)帶著他們的AlexNet模型來(lái)了。這是一個(gè)“深層”的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）。

比賽結(jié)果一出來(lái)，所有人都驚呆了。AlexNet的錯(cuò)誤率是15.3%，而第二名，一個(gè)傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)視覺(jué)模型，錯(cuò)誤率是26.2%！

這不是領(lǐng)先，這是碾壓！是降維打擊！

這個(gè)結(jié)果，雄辯地證明了深度學(xué)習(xí)的巨大威力。整個(gè)AI圈，風(fēng)向一夜之間就變了。所有人都開(kāi)始all in深度學(xué)習(xí)。

4.3 AlphaGo：一場(chǎng)載入史冊(cè)的“人機(jī)大戰(zhàn)”

如果說(shuō)AlexNet還只是技術(shù)圈的狂歡，那2016年的AlphaGo，則是一場(chǎng)徹徹底底的全民科普。

當(dāng)DeepMind開(kāi)發(fā)的圍棋程序AlphaGo，以4:1的總比分，戰(zhàn)勝了人類(lèi)頂級(jí)棋手李世石的時(shí)候，我記得我當(dāng)時(shí)正在上大學(xué)，整個(gè)宿舍都沸騰了。

圍棋，被認(rèn)為是人類(lèi)智慧最后的堡壘。它的復(fù)雜程度，遠(yuǎn)超國(guó)際象棋。在AlphaGo出現(xiàn)之前，所有人都認(rèn)為，AI要攻克圍棋，至少還需要十年。

但AlphaGo做到了。它融合了：

• 深度卷積網(wǎng)絡(luò)：用來(lái)“看”懂棋盤(pán)，評(píng)估局勢(shì)。
• 蒙特卡洛樹(shù)搜索：用來(lái)高效地“思考”未來(lái)的各種可能性。
• 強(qiáng)化學(xué)習(xí)：通過(guò)跟自己下上億盤(pán)棋，進(jìn)行“左右互搏”，自我進(jìn)化。

AlphaGo，特別是它的進(jìn)化版AlphaGo Zero（完全不依賴人類(lèi)棋譜，從零開(kāi)始自學(xué)），它向全世界展示了，AI在復(fù)雜的策略問(wèn)題上，已經(jīng)可以超越人類(lèi)最頂尖的智慧。

這件事的意義，已經(jīng)超出了技術(shù)本身，它讓我們每個(gè)人都開(kāi)始真正思考：AI，到底是什么？它和我們的未來(lái)，會(huì)是怎樣的關(guān)系？

4.4 GAN與Transformer：模型創(chuàng)新的“雙子星”

深度學(xué)習(xí)時(shí)代，不光是“力大磚飛”，更是模型架構(gòu)創(chuàng)新的黃金時(shí)代。其中，有兩個(gè)模型，簡(jiǎn)直是天才的杰作。

生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）：2014年，當(dāng)時(shí)還是個(gè)博士生的Ian Goodfellow，在酒吧里跟朋友吹牛，突然想出了GAN這個(gè)點(diǎn)子。它包含一個(gè)“生成器”和一個(gè)“判別器”。生成器負(fù)責(zé)“造假”（比如生成一張假的人臉），判別器負(fù)責(zé)“打假”。它倆就像矛和盾，互相博弈，共同進(jìn)化。最后的結(jié)果是，生成器造出的假貨，連判別器都分不出來(lái)，達(dá)到了以假亂真的地步。

GAN的出現(xiàn)，讓AI第一次擁有了“創(chuàng)造力”，能生成極其逼真的圖片、聲音，但也帶來(lái)了“深度偽造”（Deepfake）這種讓人頭疼的倫理問(wèn)題。

Transformer模型：2017年，Google一篇名為《Attention Is All You Need》的論文，扔出了另一個(gè)重磅炸彈——Transformer模型。這個(gè)模型，徹底改變了我們處理文本的方式。它的核心，叫“自注意力機(jī)制”（Self-Attention），說(shuō)白了，就是讓模型在處理一句話的時(shí)候，能自己判斷哪個(gè)詞最重要，應(yīng)該重點(diǎn)“關(guān)注”。

Transformer擺脫了傳統(tǒng)模型處理文本時(shí)“從左到右”的死板順序，可以并行處理，效率極高，而且能更好地理解長(zhǎng)句子里的復(fù)雜關(guān)系。

毫不夸張地說(shuō)，Transformer就是后來(lái)所有大語(yǔ)言模型（包括GPT）的基石。沒(méi)有它，就沒(méi)有我們今天看到的ChatGPT。

4.5 BERT：NLP領(lǐng)域的“降龍十八掌”

2018年，Google基于Transformer架構(gòu)，又放了個(gè)大招——BERT。

BERT的思路，堪稱絕妙。它開(kāi)創(chuàng)了一個(gè)叫“預(yù)訓(xùn)練-微調(diào)”（Pre-training & Fine-tuning）的范式。

• 預(yù)訓(xùn)練：先把BERT這個(gè)模型，扔到互聯(lián)網(wǎng)海量的文本數(shù)據(jù)（比如維基百科）里，讓它自己去學(xué)習(xí)語(yǔ)言的通用規(guī)律。這個(gè)過(guò)程不給它任何具體任務(wù)，就讓它做兩件事：完形填空和判斷下一句。通過(guò)這種方式，BERT就學(xué)會(huì)了什么是語(yǔ)法，什么是語(yǔ)義，擁有了通用的“語(yǔ)感”。
• 微調(diào)：等BERT“預(yù)訓(xùn)練”好了，就成了一個(gè)通用的語(yǔ)言模型。然后，你想讓它做什么具體任務(wù)，比如情感分析、文本分類(lèi)，只需要給它少量這個(gè)任務(wù)的數(shù)據(jù)，稍微“微調(diào)”一下，它就能做得很好。

這個(gè)“預(yù)訓(xùn)練-微調(diào)”的范式，就像你先練好了“九陽(yáng)神功”（預(yù)訓(xùn)練），內(nèi)力深厚，然后再去學(xué)任何具體的武功招式（微調(diào)），都能很快上手，而且威力巨大。

BERT的出現(xiàn)，直接橫掃了幾乎所有的NLP任務(wù)排行榜，標(biāo)志著NLP（自然語(yǔ)言處理）進(jìn)入了由大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型主導(dǎo)的新時(shí)代。

一切，都為最終那個(gè)王者的登場(chǎng)，做好了鋪墊。

五、大語(yǔ)言模型與通用人工智能的曙光（2020至今）：奇點(diǎn)臨近，未來(lái)已來(lái)

如果說(shuō)深度學(xué)習(xí)是工業(yè)革命的蒸汽機(jī)，那從2020年開(kāi)始的大語(yǔ)言模型（LLM），就是核聚變反應(yīng)堆！

我們正處在一個(gè)前所未有的智能大爆炸時(shí)代，通用人工智能（AGI）的曙光，第一次如此真切地，照進(jìn)了現(xiàn)實(shí)。

5.1 GPT系列與ChatGPT現(xiàn)象：那個(gè)“網(wǎng)紅”，它真的改變了世界

OpenAI的GPT系列，就是這場(chǎng)核爆的引信。

從GPT-3開(kāi)始，我們第一次見(jiàn)識(shí)到了“大力出奇跡”的“縮放定律”（Scaling Laws）有多么恐怖——只要你把模型的參數(shù)、數(shù)據(jù)量和計(jì)算量，堆到足夠大的規(guī)模，模型就會(huì)自己“涌現(xiàn)”出各種之前完全沒(méi)有的新能力，比如上下文學(xué)習(xí)、復(fù)雜推理。

然后，就是2022年底，那個(gè)改變一切的ChatGPT。

說(shuō)實(shí)話，ChatGPT的技術(shù)本身，并沒(méi)有革命性的突破。它的成功，更像是一個(gè)“產(chǎn)品”的成功。

• 強(qiáng)大的基礎(chǔ)模型：GPT-3.5本身已經(jīng)足夠強(qiáng)大，這是根基。
• 基于人類(lèi)反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RLHF）：這是點(diǎn)睛之筆。OpenAI雇了很多人，來(lái)給模型的回答打分，告訴模型什么樣的回答是“好”的，什么樣的回答是“壞”的。通過(guò)這種方式，把一個(gè)強(qiáng)大的“野”模型，調(diào)教成了一個(gè)聽(tīng)話、有用、且看起來(lái)無(wú)害的“乖”模型。這個(gè)過(guò)程，解決了AI“對(duì)齊”（Alignment）問(wèn)題的一個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)。
• 免費(fèi)+對(duì)話形式：這直接引爆了大眾市場(chǎng)。它讓所有人，無(wú)論你懂不懂技術(shù)，都能親身體驗(yàn)到頂級(jí)AI的威力。

ChatGPT，已經(jīng)不僅僅是一個(gè)技術(shù)產(chǎn)品，它成了一種文化現(xiàn)象，一種新的生產(chǎn)力工具，以前所未有的速度，滲透進(jìn)了我們工作和生活的方方面面。

5.2 全球AI“軍備競(jìng)賽”：神仙打架，凡人吃瓜

ChatGPT的成功，像一條鯰魚(yú)，攪動(dòng)了整個(gè)科技圈。所有的科技巨頭，都坐不住了。

• Google：被OpenAI“偷家”的Google，火速整合了內(nèi)部所有AI資源，推出了對(duì)標(biāo)的Gemini模型，誓要奪回AI的王座。
• Microsoft：作為OpenAI的大金主，微軟笑開(kāi)了花，把GPT技術(shù)全面整合進(jìn)了Bing搜索和Office全家桶，來(lái)了個(gè)“全家桶升級(jí)”。
• 中國(guó)：國(guó)內(nèi)的百度、阿里、騰訊等大廠，也紛紛發(fā)布了自己的大模型，百模大戰(zhàn)，一觸即發(fā)。

一個(gè)全新的，圍繞著大模型構(gòu)建的產(chǎn)業(yè)生態(tài)，正在以肉眼可見(jiàn)的速度形成。從底層的模型，到中間的平臺(tái)，再到上層的應(yīng)用，AI正在像重塑PC和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代一樣，重構(gòu)整個(gè)軟件產(chǎn)業(yè)。

狂潮也許會(huì)架起一座現(xiàn)代文明與未來(lái)文明的橋梁

5.3 多模態(tài)AI：當(dāng)AI學(xué)會(huì)了“看”和“畫(huà)”

在語(yǔ)言之外，AI的觸角，也伸向了圖像、視頻等更廣闊的世界。多模態(tài)AI，取得了讓人瞠目結(jié)舌的突破。

文生圖（Text-to-Image）：你有沒(méi)有玩過(guò)Midjourney或者Stable Diffusion？只要你輸入一段天馬行空的文字，比如“一個(gè)穿著宇航服的貓，在月球上彈吉他，賽博朋克風(fēng)格”，幾秒鐘之內(nèi)，它就能給你生成一張質(zhì)量高到可以當(dāng)壁紙的圖片。這直接顛覆了設(shè)計(jì)、廣告、游戲這些內(nèi)容創(chuàng)作行業(yè)。

文生視頻（Text-to-Video）：當(dāng)OpenAI放出Sora的演示視頻時(shí)，我整個(gè)人都麻了。它生成的視頻，長(zhǎng)達(dá)一分鐘，不僅畫(huà)面逼真，而且有穩(wěn)定的物理邏輯和連貫的鏡頭。這意味著，未來(lái)拍電影、做游戲，可能真的不需要攝影師和龐大的制作團(tuán)隊(duì)了。人人都是大導(dǎo)演的時(shí)代，可能真的不遠(yuǎn)了。

這些多模態(tài)能力的背后，是像CLIP這樣的“視覺(jué)-語(yǔ)言預(yù)訓(xùn)練模型”。它們成功地把文字和圖片，映射到了同一個(gè)“語(yǔ)義空間”里，讓AI真正做到了“看懂”圖片，也“聽(tīng)懂”了我們對(duì)畫(huà)面的描述。

5.4 AI for Science：科學(xué)發(fā)現(xiàn)的“第四范式”

AI，正在成為繼理論、實(shí)驗(yàn)、計(jì)算之后的“第四種科學(xué)范式”。

最典型的例子，就是DeepMind的AlphaFold2。它解決了困擾生物學(xué)界50年的“蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)”問(wèn)題。這個(gè)問(wèn)題有多重要？蛋白質(zhì)是生命的基礎(chǔ)，搞清楚它的三維結(jié)構(gòu)，對(duì)理解生命、開(kāi)發(fā)新藥至關(guān)重要。以前科學(xué)家們用實(shí)驗(yàn)方法，可能要花幾年、幾十萬(wàn)美元才能解析一個(gè)蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)。

AlphaFold2，幾分鐘就搞定了，而且準(zhǔn)確率媲美實(shí)驗(yàn)方法。

我去！這簡(jiǎn)直就是給生命科學(xué)研究，裝上了一個(gè)核動(dòng)力引擎！

除了生命科學(xué)，AI還在材料發(fā)現(xiàn)、氣候建模、高能物理等多個(gè)基礎(chǔ)科學(xué)領(lǐng)域，展現(xiàn)出巨大的潛力。它正在成為科學(xué)家們最強(qiáng)大的“副駕駛”。

六、當(dāng)前AI的能力與挑戰(zhàn)：一半是火焰，一半是海水

我們正處在一個(gè)AI能力飛速膨脹的時(shí)代，但同時(shí)，我們也必須清醒地看到，它還遠(yuǎn)非完美，并且?guī)?lái)了一系列深刻的社會(huì)挑戰(zhàn)。

6.1 AI能力的全景圖：我們已經(jīng)擁有了什么？

語(yǔ)言與文本：說(shuō)實(shí)話，在文本生成、理解、翻譯這些方面，AI的能力已經(jīng)非常接近甚至在某些方面超越了普通人類(lèi)。寫(xiě)個(gè)周報(bào)、寫(xiě)首詩(shī)、寫(xiě)段代碼，對(duì)它來(lái)說(shuō)都是小菜一碟。

圖像與視頻：從“以假亂真”到“創(chuàng)造想象”，多模態(tài)AI正在重新定義我們對(duì)“眼見(jiàn)為實(shí)”的理解。

科學(xué)發(fā)現(xiàn)：AI正在從一個(gè)“工具”，變成一個(gè)“伙伴”，幫助科學(xué)家們?cè)谖⒂^和宏觀世界，做出前所未有的發(fā)現(xiàn)。

6.2 技術(shù)上的“阿喀琉斯之踵”

盡管AI看起來(lái)無(wú)所不能，但它仍然有幾個(gè)致命的弱點(diǎn)：

“幻覺(jué)”問(wèn)題：這是目前所有大模型最大的槽點(diǎn)。它們有時(shí)候會(huì)“一本正經(jīng)地胡說(shuō)八道”，編造一些看起來(lái)很合理，但實(shí)際上完全錯(cuò)誤的信息。這個(gè)問(wèn)題不解決，AI在很多嚴(yán)肅場(chǎng)景（比如醫(yī)療、法律）的應(yīng)用，就始終是空中樓閣。

推理能力還是個(gè)“弟弟”：AI的推理，更多是基于概率和統(tǒng)計(jì)的“聯(lián)想”，而不是真正嚴(yán)密的邏輯。你讓它做個(gè)數(shù)學(xué)題，稍微復(fù)雜一點(diǎn)，它就可能暈了。它對(duì)因果關(guān)系的理解，還非常膚淺。

太“貴”了！：訓(xùn)練和運(yùn)行一個(gè)頂尖的大模型，成本是天文數(shù)字。光是電費(fèi)，就可能是一個(gè)小國(guó)家一年的用電量。這種高昂的成本，是AI普及和持續(xù)發(fā)展的巨大障礙。

6.3 社會(huì)倫理的“靈魂拷問(wèn)”

技術(shù)的發(fā)展，永遠(yuǎn)是一把雙刃劍。AI的廣泛應(yīng)用，也給我們帶來(lái)了一系列復(fù)雜的社會(huì)倫理問(wèn)題。

我的飯碗，還保得住嗎？：這個(gè)問(wèn)題，我想很多人都問(wèn)過(guò)自己。內(nèi)容創(chuàng)作、客戶服務(wù)、初級(jí)程序員……很多以前看起來(lái)很安穩(wěn)的崗位，現(xiàn)在都面臨著被AI替代的風(fēng)險(xiǎn)。這不僅僅是個(gè)人失業(yè)的問(wèn)題，更是整個(gè)社會(huì)結(jié)構(gòu)如何應(yīng)對(duì)的問(wèn)題。

AI也搞“歧視”？：AI是從人類(lèi)數(shù)據(jù)里學(xué)習(xí)的，如果數(shù)據(jù)本身就帶有偏見(jiàn)（比如種族、性別歧視），那AI就會(huì)把這些偏見(jiàn)學(xué)習(xí)并放大，造成算法決策的不公。

隱私和安全，誰(shuí)來(lái)保護(hù)？：大模型需要海量數(shù)據(jù)來(lái)喂養(yǎng)，我們的個(gè)人數(shù)據(jù)，在其中扮演了什么角色？如何防止數(shù)據(jù)被濫用？如何應(yīng)對(duì)“深度偽造”帶來(lái)的詐騙和虛假信息？這些都是迫在眉睫的問(wèn)題。

誰(shuí)來(lái)監(jiān)管AI？：技術(shù)發(fā)展的速度，已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)了法律和監(jiān)管的腳步。如何在鼓勵(lì)創(chuàng)新和防范風(fēng)險(xiǎn)之間找到平衡，考驗(yàn)著全球所有國(guó)家的智慧。

七、總結(jié)與未來(lái)展望：人機(jī)共生的新紀(jì)元，你準(zhǔn)備好了嗎？

好了，朋友，我們的時(shí)光機(jī)，馬上就要到站了。

回顧AI這七十多年的歷史，是不是感覺(jué)像看了一部跌宕起伏的大片？充滿了天才的夢(mèng)想、現(xiàn)實(shí)的殘酷、默默的堅(jiān)守和最終的爆發(fā)。

從圖靈在紙上寫(xiě)下的那個(gè)哲學(xué)問(wèn)題，到今天我們每個(gè)人都能在手機(jī)上體驗(yàn)的ChatGPT，我們正站在一個(gè)由AI開(kāi)啟的全新歷史轉(zhuǎn)折點(diǎn)上。

7.1 歷史給了我們什么啟示？

發(fā)展從來(lái)不是線性的：AI的發(fā)展，就像竹子生長(zhǎng)，前面好多年都在默默扎根（積累），一旦條件成熟，就會(huì)以你看不懂的速度，瘋狂向上生長(zhǎng)（爆發(fā)）。

開(kāi)放和共享，是最好的催化劑：從公開(kāi)的學(xué)術(shù)論文，到開(kāi)源的模型和框架，正是這種開(kāi)放的精神，才讓整個(gè)領(lǐng)域能夠如此快速地迭代和創(chuàng)新。

別忘了“人”：技術(shù)本身沒(méi)有好壞，但它的發(fā)展方向，必須是以人為本。兩次“AI寒冬”的教訓(xùn)告訴我們，脫離了真實(shí)世界的需求，再牛的技術(shù)也只是空中樓閣。

7.2 我們現(xiàn)在，到底在哪兒？

我們正處在一場(chǎng)堪比工業(yè)革命的智能化浪潮之中。

如果說(shuō)蒸汽機(jī)解放了我們的體力，電力延伸了我們的活動(dòng)范圍，那么AI，正在極大地增強(qiáng)和擴(kuò)展我們的智力。

我們每個(gè)人，都不僅僅是這場(chǎng)變革的旁觀者，更是參與者和塑造者。你的每一次使用，每一次反饋，每一次思考，都在影響著AI未來(lái)的走向。

7.3 擁抱未來(lái)，我們?cè)撛趺崔k？

面對(duì)AI，恐慌和盲目崇拜，都是不可取的。我們應(yīng)該做的，是積極地去理解它、使用它，并重新定義我們和機(jī)器的關(guān)系。

對(duì)我們個(gè)人而言：

• 終身學(xué)習(xí)，沒(méi)得商量：保持好奇心，是你對(duì)抗未來(lái)不確定性最好的武器。
• 培養(yǎng)AI干不了的活兒：創(chuàng)造力、批判性思維、情感溝通、復(fù)雜的決策……這些才是我們?nèi)祟?lèi)真正的“核心競(jìng)爭(zhēng)力”。
• 把AI當(dāng)成你的“副駕駛”：學(xué)會(huì)跟AI協(xié)作，讓它成為你提升效率、激發(fā)創(chuàng)意的“認(rèn)知外骨骼”。

對(duì)整個(gè)社會(huì)而言：

• 別讓一部分人掉隊(duì)：要確保AI發(fā)展的紅利，能被所有人共享，而不是加劇貧富差距。教育的轉(zhuǎn)型和職業(yè)的再培訓(xùn)，至關(guān)重要。
• 給AI戴上“緊箍咒”：必須建立完善的法律和倫理框架，來(lái)規(guī)范AI的發(fā)展，確保它“科技向善”。
• 這事兒，得全球一起干：AI是全人類(lèi)的機(jī)遇和挑戰(zhàn)，沒(méi)有哪個(gè)國(guó)家能自己玩得轉(zhuǎn)。開(kāi)放、合作，才是唯一的出路。

說(shuō)到底，AI的終極目標(biāo)，不是為了替代我們，而是為了增強(qiáng)我們。

在一個(gè)理想的未來(lái)里，AI會(huì)成為我們解決氣候變化、攻克癌癥、探索宇宙這些宏大問(wèn)題的得力伙伴，也會(huì)成為我們每個(gè)人生活中的貼心助手，讓我們能從繁瑣的勞動(dòng)中解放出來(lái)，去做更有創(chuàng)造力、更有意義的事情。

一個(gè)人類(lèi)與AI和諧共生、共同進(jìn)化的新紀(jì)元，正在拉開(kāi)序幕。

朋友，你準(zhǔn)備好了嗎？