人工智能的起源與發(fā)展人工智能的起源01從神話到邏輯的千年追尋亞里士多德的“三段論”是形式化、機械化論證方法。例如“貴州人是好客的（大前提），我是貴州人（小前提），我是好客的（結(jié)論）”。這種推斷機制類似人的思考，是智能行為的表現(xiàn)，為人工智能的發(fā)展提供了邏輯思維的啟蒙。亞里士多德三段論的啟蒙在古代神話傳說里，人類就展現(xiàn)了對機械智能的向往。如我國西周時期“偃師造人”的故事，偃師制作的人偶能歌善舞，幾可亂真；希臘神話中也有黃金機器人，它們擁有一定的智能，能協(xié)助人類完成各種任務(wù)。這些故事反映了當(dāng)時人們對人造智能的原始想象。古代神話中的智能想象圖靈之問的世紀(jì)回響1950年，艾倫·圖靈在論文《計算機器與智能》開篇提出“機器會思考嗎？”并設(shè)計了著名的“圖靈測試”。這一測試從各個角度探討計算機具備人類智能的可能性，為人工智能的發(fā)展奠定了理論基礎(chǔ)，具有劃時代的意義。圖靈測試的深遠意義圖靈在論文中提出“學(xué)習(xí)機器”概念，認(rèn)為可將計算機模擬為兒童大腦，然后接受“正確的教育課程”，從而獲得成人大腦。這一設(shè)想為機器學(xué)習(xí)提供了基本原理，開啟了讓機器通過學(xué)習(xí)獲得智能的新思路。機器學(xué)習(xí)的雛形設(shè)想達特茅斯會議的歷史定格這張老照片記錄了1956年夏天，約翰·麥卡錫、馬文·明斯基等科學(xué)家在美國達特茅斯學(xué)院組織研討會的場景，它見證了人工智能發(fā)展歷程中的重要時刻。會議珍貴影像達特茅斯會議的研討主題是讓機器模擬智能的可能性，包含自動計算機、編程語言、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等十個問題。這些議題為人工智能領(lǐng)域的研究指明了方向，奠定了AI學(xué)科的基本框架。十大議題構(gòu)建學(xué)科框架達特茅斯會議的召開，標(biāo)志著人工智能正式誕生，它如同人工智能的“出生證明”，開啟了人工智能漫長的發(fā)展征途，在人工智能發(fā)展史上具有不可替代的重要地位?！俺錾C明”的歷史地位人工智能發(fā)展簡史02兩大學(xué)派的智慧之爭符號主義以邏輯學(xué)為基礎(chǔ)，核心是設(shè)計專家系統(tǒng)。它用一種“語言”對已有知識精確編碼，用運算符號表示規(guī)則來派生新知識。例如在醫(yī)療診斷專家系統(tǒng)中，將各種病癥、診斷標(biāo)準(zhǔn)等知識編碼成規(guī)則，根據(jù)患者癥狀進行推理診斷。聯(lián)結(jié)主義重點是用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬人的大腦。它認(rèn)為“智能”因?qū)W習(xí)而來，從大量數(shù)據(jù)中找到“輸入→輸出”的映射關(guān)系。如在手寫數(shù)字識別中，通過大量數(shù)字圖像數(shù)據(jù)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，讓其學(xué)會識別不同數(shù)字。符號主義專家系統(tǒng)聯(lián)結(jié)主義神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能發(fā)展的兩次低谷20世紀(jì)70年代，人工智能迎來第一個低谷。當(dāng)時計算機性能差，內(nèi)存容量和處理速度受限，導(dǎo)致計算機程序無法解決復(fù)雜問題。例如一些基于邏輯推理的智能程序，因算力不足無法處理大量知識和復(fù)雜推理，學(xué)習(xí)派也因數(shù)據(jù)缺失和算力問題難以施展，研究進展減慢。20世紀(jì)80年代，專家系統(tǒng)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)雖有發(fā)展，但很快進入第二個低谷。專家系統(tǒng)需人工定義規(guī)則，費時費力，且在自然輸入場合難實施，隨著個人計算機出現(xiàn)，其功能易被通用軟件替代。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究也受制于計算機性能，大量人工智能公司倒閉。第一次低谷：70年代算力不足第二次低谷：80年代PC普及沖擊新一代人工智能03從識別到創(chuàng)造的范式躍遷ChatGPT則代表了生成式AI的巨大進步。它不僅能理解輸入的文本信息，還能基于學(xué)習(xí)到的知識和語言模式，生成全新的、高質(zhì)量的文本內(nèi)容。例如可以創(chuàng)作故事、詩歌、論文等，實現(xiàn)了從識別到創(chuàng)造的范式躍遷，展現(xiàn)出更接近人類智能的創(chuàng)造力。AlphaGo是判別式AI的典型代表。它主要基于深度學(xué)習(xí)及先進搜索算法，在圍棋領(lǐng)域展現(xiàn)出強大實力。通過對大量圍棋棋局?jǐn)?shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，它能根據(jù)當(dāng)前棋局形勢做出決策，判別出最佳落子位置，戰(zhàn)勝人類頂尖棋手，實現(xiàn)了感知智能層面的突破，不過其功能主要還是基于已有的模式進行判斷和決策。生成式AI的代表——ChatGPT判別式AI的代表——AlphaGo從識別到創(chuàng)造的范式躍遷從AlphaGo到ChatGPT，技術(shù)上的突破使得AI從單純的判別式發(fā)展為生成式。生成式AI在模型架構(gòu)、訓(xùn)練方法等方面有了創(chuàng)新，能夠處理更復(fù)雜的語義和語境，創(chuàng)造出具有獨特性的內(nèi)容，這是與判別式AI的本質(zhì)區(qū)別。技術(shù)突破帶來的本質(zhì)區(qū)別大模型的數(shù)字交響曲GPT-3作為著名的大語言模型，其參數(shù)規(guī)模極其龐大。文件大小約為700GB，每次前向傳遞的推理過程需要經(jīng)歷約1750億個參數(shù)的共同運算。如此巨大的參數(shù)數(shù)量，使得模型能夠?qū)W習(xí)到豐富的語言知識和模式。GPT-3已學(xué)習(xí)的自然語言數(shù)據(jù)量約為45TB。這海量的數(shù)據(jù)如同給模型提供了一個巨大的知識寶庫，讓它能夠在各種語言任務(wù)中表現(xiàn)出色，例如文本生成、問答等。GPT-3的參數(shù)規(guī)模GPT-3的訓(xùn)練數(shù)據(jù)量大模型的數(shù)字交響曲為了更直觀地感受GPT-3的數(shù)據(jù)量，我們做個對比。一本普通百科全書的數(shù)據(jù)量假設(shè)為1GB，那么45TB的數(shù)據(jù)量就相當(dāng)于約45000本百科全書。如此龐大的數(shù)據(jù)量和參數(shù)規(guī)模，構(gòu)成了大模型強大能力的基礎(chǔ)。直觀對比：相當(dāng)于多少本百科全書何為真正的智能？計算機雖然在運算等方面表現(xiàn)出色，但我們通常不稱其為“聰明”，而是強調(diào)其計算的“正確性”。那么，究竟什么才是真正的“智能”？這引發(fā)了我們對“智能”定義的深度思考，智能的范疇遠不止于簡單的運算和信息處理。對“智能”定義的思考何為真正的智能？人類則擁有計算機難以企及的創(chuàng)造力，像辨認(rèn)出熟悉的面孔，在復(fù)雜的交通高峰期車流中靈活穿行，精通某種樂器并演奏出美妙的樂章，還能寫出文筆流暢、富有情感的文章等。這些能力體現(xiàn)了人類智能的獨特魅力。人類獨特的創(chuàng)造力計算機在運算方面展現(xiàn)出了驚人的能力，比如它可以在短時間內(nèi)計算出極大數(shù)字的乘積，能迅速準(zhǔn)確地辨認(rèn)出二維碼中的信息。這些任務(wù)對于計算機程序來說輕而易舉，其運算速度和準(zhǔn)確性遠超人類。計算機強大的運算能力AI會取代人類嗎？2016年，AlphaGo橫空出世，借助深度學(xué)習(xí)及先進搜索算法的強大威力，橫掃圍棋界。這一事件震驚世界，展示了AI在棋類運動領(lǐng)域超越人類的實力，引發(fā)了人們對于AI是否會取代人類的廣泛討論。圍棋人機大戰(zhàn)案例01AI在某些方面具有明顯優(yōu)勢，如處理大量數(shù)據(jù)和復(fù)雜計算的速度極快，能夠不知疲倦地持續(xù)工作，在一些重復(fù)性、規(guī)律性的任務(wù)中表現(xiàn)出色，這使得它在部分領(lǐng)域有取代人類工作的可能性。AI取代人類的優(yōu)勢02AI會取代人類嗎？然而，人類擁有情感、創(chuàng)造力、道德判斷等獨特能力。例如藝術(shù)創(chuàng)作、人際交往、復(fù)雜問題的綜合分析等領(lǐng)域，是AI難以企及的。人類的這些特質(zhì)決定了在許多方面人類具有不可替代的價值。人類不可替代的價值1通過對AI取代人類利弊的分析和辯論，我們能夠培養(yǎng)辯證思維，全面、客觀地看待AI的發(fā)展，既看到其帶來的機遇，也重視其可能帶來的挑戰(zhàn)。培養(yǎng)辯證思維2未來工程師的使命2017年7月，國務(wù)院印發(fā)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，將人工智能正式上升為國家戰(zhàn)略。規(guī)劃聚焦大數(shù)據(jù)智能、群體智能、跨媒體智能等理論方面的重大突破，推動人工智能不斷發(fā)展。我國AI發(fā)展規(guī)劃解讀01隨著AI的快速發(fā)展，倫理問題日益凸顯。青少年作為未來的工程師，可以積極參與探討AI倫理準(zhǔn)