技術(shù)的不足，都可以通過(guò)技術(shù)的手段糾正和彌補(bǔ)，畢竟沒有任何技術(shù)是完美無(wú)缺的，更不用說(shuō)剛推出的技術(shù)。無(wú)論有什么缺陷，我們必須正視——大模型孕育的讓人驚嘆的人工智能誕生了。

6年前，當(dāng)AlphaGo在烏鎮(zhèn)打敗被稱為“人類最強(qiáng)棋手”的柯潔時(shí)，很多人不由感慨：人工智能遲早要超越人類。

2022年底，一款名為ChatGPT的人工智能聊天應(yīng)用突然火遍互聯(lián)網(wǎng)。ChatGPT不是一個(gè)簡(jiǎn)單的聊天機(jī)器人，更像人們想象中的人工智能——可以理解人類，可以幫人類做更多的事情，比如寫代碼、總結(jié)、翻譯等。同時(shí)，以Midjourney為代表的智能繪畫應(yīng)用讓人工智能的應(yīng)用范圍更加廣泛。這一切似乎在告訴我們，人工智能時(shí)代真的到來(lái)了。

人工智能（Artificial Intelligence，AI）是指由計(jì)算機(jī)系統(tǒng)或機(jī)器執(zhí)行的智能行為，包括感知、推理、學(xué)習(xí)、決策和創(chuàng)造等。人工智能的發(fā)展歷史可以追溯到1950年代，當(dāng)時(shí)圖靈提出了著名的圖靈測(cè)試，用于判斷機(jī)器是否具有智能。從那時(shí)起，人工智能經(jīng)歷了多次興衰，涌現(xiàn)出許多重要的理論和技術(shù)，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、專家系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等。其中，深度學(xué)習(xí)是近年來(lái)人工智能領(lǐng)域最具影響力的技術(shù)之一，它利用多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)模擬人類大腦的信息處理過(guò)程，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜數(shù)據(jù)的高效學(xué)習(xí)和表達(dá)。

人工智能從提出到今天已經(jīng)有近百年的歷史，回顧這段歷史我們會(huì)發(fā)現(xiàn)，人工智能的發(fā)展可謂一波三折。而今天，我們正站在一個(gè)關(guān)鍵的時(shí)間節(jié)點(diǎn)上，可能會(huì)見證人工智能的一次重大飛躍。

01、從圖靈測(cè)試說(shuō)起

說(shuō)起人工智能，對(duì)這個(gè)領(lǐng)域稍有了解的人都會(huì)知道一個(gè)概念：圖靈測(cè)試。

圖靈測(cè)試的提出者阿蘭·圖靈是生活在上個(gè)世紀(jì)中葉的英國(guó)數(shù)學(xué)家，他不但是一個(gè)數(shù)學(xué)天才，對(duì)機(jī)器和人類思維也非常好奇。他想知道，機(jī)器能不能像人一樣思考呢？不過(guò)，那時(shí)候還沒有現(xiàn)代的電腦，只有一些簡(jiǎn)單的機(jī)械計(jì)算器。為了回答這個(gè)問題，圖靈設(shè)計(jì)了一個(gè)思維實(shí)驗(yàn)：

讓一個(gè)人（我們可以稱之為C）通過(guò)鍵盤和屏幕跟另外兩個(gè)對(duì)象（我們稱之為A和B）聊天，其中一個(gè)對(duì)象是正常的人類，另一個(gè)對(duì)象是機(jī)器。C不知道A和B哪個(gè)是人哪個(gè)是機(jī)器，他只能通過(guò)提問來(lái)判斷。如果C無(wú)法分辨出A和B的不同，那么就說(shuō)明這臺(tái)機(jī)器具有人類的智能。這個(gè)測(cè)試后來(lái)被稱為“圖靈測(cè)試”。

這個(gè)實(shí)驗(yàn)很有趣，也很有挑戰(zhàn)性。想象一下，如果你是C，你會(huì)問A和B什么問題呢？你會(huì)問他們喜歡什么顏色嗎？會(huì)問他們有沒有朋友嗎？會(huì)問他們?cè)趺纯创澜鐔幔磕阌X得這些問題能夠幫助你區(qū)分出人和機(jī)器嗎？其實(shí)，圖靈測(cè)試并不容易通過(guò)。要讓一臺(tái)機(jī)器能夠像人一樣回答各種問題，需要解決很多技術(shù)難題。比如，機(jī)器要能夠理解自然語(yǔ)言，也就是我們平時(shí)說(shuō)話用的語(yǔ)言；機(jī)器要能夠表示知識(shí)，也就是存儲(chǔ)和處理各種信息；機(jī)器要能夠進(jìn)行自動(dòng)推理，也就是根據(jù)已知的事實(shí)推出新的結(jié)論；機(jī)器還要能夠進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)，也就是根據(jù)經(jīng)驗(yàn)不斷改進(jìn)自己的性能。

人工智能先驅(qū)阿蘭·圖靈和早期的計(jì)算機(jī)。

圖靈測(cè)試示意圖

圖靈測(cè)試在那個(gè)年代是不可能完成的任務(wù)，在這個(gè)思想實(shí)驗(yàn)提出后，無(wú)數(shù)的數(shù)學(xué)家、科學(xué)家、工程師投入到計(jì)算機(jī)和人工智能領(lǐng)域，試圖創(chuàng)造出能像人類一樣思考的機(jī)器。

1964年，約瑟夫?韋岑鮑姆開發(fā)了ELIZA程序，它是一個(gè)模擬心理治療師的對(duì)話系統(tǒng)，能夠用自然語(yǔ)言回答用戶的問題，被認(rèn)為是最早的圖靈測(cè)試候選者之一。

1972年，肯尼斯?科爾比開發(fā)了PARRY程序，這是一個(gè)模擬患有偏執(zhí)型精神分裂癥的對(duì)話系統(tǒng)，能夠用自然語(yǔ)言與用戶交流，并表現(xiàn)出一些情緒和個(gè)性特征。后來(lái)，PARRY和ELIZA在一個(gè)名為“PARRY遇見ELIZA”的實(shí)驗(yàn)中進(jìn)行了對(duì)話，并成功地欺騙了一些觀察者。

上世紀(jì)80年代，圖靈測(cè)試開始受到一些哲學(xué)家和科學(xué)家的批評(píng)和質(zhì)疑，例如約翰?西爾和羅杰?彭羅斯，他們認(rèn)為圖靈測(cè)試只是考察了機(jī)器的模仿能力，并不能真正反映機(jī)器的思維、理解和意識(shí)。

1990年，雨果?德?加里斯創(chuàng)立洛布納爾杯（Loebner Prize），這是一個(gè)每年舉辦的圖靈測(cè)試競(jìng)賽，旨在評(píng)選出最能通過(guò)圖靈測(cè)試的對(duì)話系統(tǒng)。該競(jìng)賽至今仍在進(jìn)行中，但也受到了一些人工智能研究者的批評(píng)和抵制。

2014年，尤金?古斯特曼（Eugene Goostman）程序宣稱通過(guò)了圖靈測(cè)試，這是一個(gè)模擬13歲烏克蘭男孩的對(duì)話系統(tǒng)，能夠用英語(yǔ)與用戶聊天，并利用其年齡和背景作為借口來(lái)掩蓋其不足之處。然而，這一結(jié)果也受到了一些質(zhì)疑和爭(zhēng)議。

2022年底ChatGPT出現(xiàn)之后，很多人認(rèn)為它已經(jīng)可以通過(guò)圖靈測(cè)試了，他們認(rèn)為，ChatGPT表現(xiàn)出來(lái)的那些明顯區(qū)別于人類的特征，是其發(fā)明者故意留下的破綻。也許吧，畢竟你在和ChatGPT對(duì)話的時(shí)候，經(jīng)常會(huì)誤認(rèn)為對(duì)方是人類。

02、人工智能的誕生與發(fā)展

圖靈測(cè)試的提出成為現(xiàn)代人工智能研究的濫觴，但人類對(duì)人工智能（或曰機(jī)器智能）的興趣很早就出現(xiàn)了。在古希臘神話中，有一個(gè)叫做塔洛斯（Talos）的青銅巨人，是宙斯贈(zèng)送給克里特島國(guó)王米諾斯的禮物，用來(lái)保衛(wèi)島嶼。塔洛斯每天繞著島嶼跑三圈，用熾熱的身體和巨石攻擊敵人。他的身體里有一根青銅管道，從頭到腳流動(dòng)著一種叫伊卡洛斯（Ichor）的神奇的液體，是神靈的血液。塔洛斯的腳踝上有一個(gè)螺栓，如果擰開了，伊卡洛斯就會(huì)流出來(lái)，塔洛斯就會(huì)死亡。這個(gè)故事可以說(shuō)是最早的機(jī)器人和人工智能的想象之一。

中世紀(jì)的歐洲，有一位名叫阿爾貝圖斯·馬格努斯（Albertus Magnus）的神學(xué)家和哲學(xué)家，據(jù)說(shuō)他用黃金和黏土制造了一個(gè)會(huì)說(shuō)話的自動(dòng)人偶，并用星相術(shù)賦予了它生命。這個(gè)自動(dòng)人偶可以回答任何問題，甚至預(yù)言未來(lái)。但是，阿爾貝圖斯的學(xué)生托馬斯·阿奎那（Thomas Aquinas）認(rèn)為這個(gè)自動(dòng)人偶是惡魔的工具，于是用一把錘子把它打碎了。這個(gè)故事反映了中世紀(jì)的人們對(duì)于人工智能的恐懼和排斥。

到了17世紀(jì)末18世紀(jì)初，法國(guó)數(shù)學(xué)家和哲學(xué)家布萊茲·帕斯卡（Blaise Pascal）發(fā)明了一種叫做帕斯卡林（Pascaline）的機(jī)械計(jì)算器，可以進(jìn)行加減法運(yùn)算。這是最早的計(jì)算機(jī)原型之一，也是最早利用機(jī)械原理實(shí)現(xiàn)計(jì)算功能的設(shè)備之一。帕斯卡林對(duì)當(dāng)時(shí)的數(shù)學(xué)和科學(xué)界產(chǎn)生了很大的影響，為后來(lái)的計(jì)算機(jī)科學(xué)奠定了基礎(chǔ)，也為人工智能的出現(xiàn)提出了可行性路徑。

再后來(lái)，就是阿蘭·圖靈在想象圖靈測(cè)試之后提出了圖靈機(jī)的概念，這是一種抽象的計(jì)算模型，可以模擬任何可計(jì)算函數(shù)，圖靈也被稱為“計(jì)算機(jī)科學(xué)之父”和“人工智能之父”，他的研究對(duì)計(jì)算理論和人工智能的發(fā)展都具有奠基性的意義。

人工智能的誕生和發(fā)展與計(jì)算機(jī)技術(shù)相輔相成，又和計(jì)算機(jī)有所不同。人工智能領(lǐng)域非常重要的兩個(gè)概念“控制論”與“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”誕生在上世紀(jì)中期。1943年，麥卡洛克和皮茨提出了神經(jīng)元的數(shù)學(xué)模型，這是現(xiàn)代人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)。1948年，維納提出了“控制論”的概念，認(rèn)為機(jī)器和生物都可以通過(guò)反饋機(jī)制來(lái)實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)行為。1951年，圖靈設(shè)計(jì)了一種早期的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器，稱為“圖靈機(jī)器人”，可以玩井字棋游戲。1957年，羅森布拉特發(fā)明了感知機(jī)，這是一種單層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以進(jìn)行簡(jiǎn)單的分類任務(wù)。

提到人工智能，給我們留下深刻印象的，可能是1997年IBM的計(jì)算機(jī)“深藍(lán)”打敗國(guó)際象棋大師卡斯帕羅夫、2017年AlphaGo打敗柯潔。事實(shí)上，人工智能發(fā)展史上，下棋一直是其重要的能力。1950年，信息論創(chuàng)始人香農(nóng)提出了計(jì)算機(jī)博弈的理論，并設(shè)計(jì)了一個(gè)下國(guó)際象棋的程序。1951年，塞繆爾開發(fā)了一個(gè)下跳棋的程序，這是首個(gè)能夠從自己的經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)的程序。1956年，紐厄爾和西蒙開發(fā)了一個(gè)下西洋跳棋的程序，并在達(dá)特茅斯會(huì)議上展示了它。

1997年，IBM的計(jì)算機(jī)“深藍(lán)”打敗國(guó)際象棋大師卡斯帕羅夫。

1950年圖靈測(cè)試的提出，讓人工智能有了更簡(jiǎn)單（但技術(shù)上更難）的測(cè)試標(biāo)準(zhǔn)。1955年，紐厄爾、西蒙和肖開發(fā)了一個(gè)叫做“邏輯理論家”的程序，是第一個(gè)能夠用符號(hào)邏輯進(jìn)行推理和證明定理的程序。這個(gè)程序被認(rèn)為是第一個(gè)真正意義上的人工智能程序，并為后來(lái)的符號(hào)主義學(xué)派奠定了基礎(chǔ)。

在上世紀(jì)中葉，人工智能已經(jīng)成為非常熱門的學(xué)術(shù)話題，很多科學(xué)家、數(shù)學(xué)家都參與其中。在這樣的背景下，1956年，在達(dá)特茅斯學(xué)院舉行了一次歷史性的會(huì)議，會(huì)議由麥卡錫、明斯基、羅切斯特和肖組織，許多后來(lái)成為人工智能領(lǐng)域領(lǐng)軍者的人物都參加了這次會(huì)議，如紐厄爾、西蒙、塞繆爾等。達(dá)特茅斯會(huì)議在當(dāng)時(shí)看來(lái)可謂波瀾不驚，但在這次會(huì)議上正式使用了“人工智能”（Artificial Intelligence，AI）這個(gè)術(shù)語(yǔ)，并確定了將AI作為一個(gè)獨(dú)立學(xué)科的研究方向和目標(biāo)。

達(dá)特茅斯會(huì)議是人工智能史上一次重要事件。

達(dá)特茅斯會(huì)議之后，從1956年到1974年，人工智能領(lǐng)域取得了許多重大的突破和創(chuàng)新，也吸引了大量的資金和人才。

1957年，羅森布拉特提出了模擬人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的感知機(jī)模型；1964年，約瑟夫·韋岑鮑姆開發(fā)了ELIZA程序；1965年，美國(guó)科學(xué)家愛德華?費(fèi)恩波姆等人成功研制出化學(xué)分析專家系統(tǒng)DENDRAL，這是第一套有效進(jìn)行工作的專家系統(tǒng)；1968年，美國(guó)斯坦福國(guó)際咨詢研究所研發(fā)成功世界上第一臺(tái)智能機(jī)器人Shakey，它具備一定程度的人工智能，能夠自主進(jìn)行感知、環(huán)境建模、行為規(guī)劃并執(zhí)行任務(wù)；1972年，斯坦福大學(xué)教授特里·溫諾格拉德開發(fā)了一個(gè)名為SHRDLU的程序，可以用自然語(yǔ)言理解和回答一個(gè)有關(guān)虛擬世界中物體和動(dòng)作的問題……

因?yàn)橥黄祁l頻，1956年到1974年被稱為“人工智能的黃金時(shí)代”，而在黃金時(shí)代中也暗藏危機(jī)。1966年，美國(guó)國(guó)防部資助了一項(xiàng)試圖利用計(jì)算機(jī)進(jìn)行自動(dòng)翻譯的研究項(xiàng)目，該項(xiàng)目的目標(biāo)是將俄語(yǔ)的科技文獻(xiàn)翻譯成英語(yǔ)，以便美國(guó)獲取蘇聯(lián)的科技信息，項(xiàng)目由美國(guó)科學(xué)院的語(yǔ)言自動(dòng)處理咨詢委員會(huì)（ALPAC）進(jìn)行評(píng)估和監(jiān)督。

1956年到1974年被稱為“人工智能的黃金時(shí)代”

然而，該項(xiàng)目的結(jié)果并不令人滿意——機(jī)器翻譯的質(zhì)量低下、速度緩慢、成本高昂且無(wú)法處理語(yǔ)言的復(fù)雜性和多樣性。1966年11月，ALPAC公布了一份名為《語(yǔ)言與機(jī)器》的報(bào)告，全面否定了機(jī)器翻譯的可行性和前景，認(rèn)為“在近期或可以預(yù)見的未來(lái)，開發(fā)出實(shí)用的機(jī)器翻譯系統(tǒng)是沒有指望的”。報(bào)告建議停止對(duì)機(jī)器翻譯項(xiàng)目的資金支持，轉(zhuǎn)而投入到詞典和語(yǔ)料庫(kù)的開發(fā)上。這個(gè)事件標(biāo)志著人工智能低谷期的到來(lái)。

1973年，英國(guó)政府委托數(shù)學(xué)家詹姆斯·萊特希爾對(duì)英國(guó)的人工智能研究進(jìn)行一項(xiàng)評(píng)估。詹姆斯·萊特希爾在評(píng)估報(bào)告中對(duì)人工智能的前景持悲觀態(tài)度，認(rèn)為人工智能研究者的承諾過(guò)于夸大，沒有實(shí)現(xiàn)預(yù)期的影響和效果。報(bào)告還將人工智能分為兩類：一類是基于數(shù)學(xué)和邏輯的人工智能，如自動(dòng)推理、定理證明等；另一類是基于模擬人類認(rèn)知過(guò)程的人工智能，如自然語(yǔ)言理解、圖像識(shí)別等。報(bào)告認(rèn)為，前者雖然有一定的價(jià)值，但難以應(yīng)用于實(shí)際問題；后者則是不切實(shí)際的幻想，無(wú)法實(shí)現(xiàn)。

萊特希爾報(bào)告的發(fā)布對(duì)英國(guó)的人工智能研究造成嚴(yán)重的打擊，導(dǎo)致政府和企業(yè)對(duì)人工智能的資助和支持大幅減少。報(bào)告也影響了其他國(guó)家對(duì)人工智能的態(tài)度和投入，加劇了人工智能領(lǐng)域的低谷期。

從1980年到1987年左右，人工智能受到日本政府的第五代計(jì)算機(jī)計(jì)劃的刺激，專家系統(tǒng)得到廣泛的應(yīng)用和贊譽(yù)，知識(shí)表示和推理也取得進(jìn)展，同時(shí)聯(lián)結(jié)主義也得到重生，出現(xiàn)了反向傳播算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，由此進(jìn)入一段繁榮期。但由于日本第五代計(jì)算機(jī)項(xiàng)目未能達(dá)到預(yù)期目標(biāo)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和專家系統(tǒng)被發(fā)現(xiàn)難以克服的弱點(diǎn)、經(jīng)濟(jì)衰退等因素，從1987年起，人工智能開始進(jìn)入第二次低谷期。

日本第五代計(jì)算機(jī)項(xiàng)目在1982年啟動(dòng)，旨在制造出能夠與人對(duì)話、翻譯語(yǔ)言、解釋圖像，并且能像人一樣推理的機(jī)器，但在1992年結(jié)束時(shí)，只取得了有限的成果。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在1986年被重新發(fā)現(xiàn)并引起了一股熱潮，但很快被發(fā)現(xiàn)存在過(guò)擬合、局部最優(yōu)等問題。專家系統(tǒng)在20世紀(jì)80年代初期也取得了一些商業(yè)成功，但后來(lái)被發(fā)現(xiàn)難以維護(hù)、擴(kuò)展和泛化。此外，20世紀(jì)80年代末期的經(jīng)濟(jì)衰退也影響了對(duì)人工智能的投資和需求。

這次低谷期一直持續(xù)到1993年。1993年后，人工智能發(fā)展進(jìn)入了平穩(wěn)期。從那時(shí)起到2010年這段時(shí)間，互聯(lián)網(wǎng)在全世界范圍內(nèi)普及開來(lái)，全球進(jìn)入信息時(shí)代。

互聯(lián)網(wǎng)飛速發(fā)展的20年，計(jì)算機(jī)技術(shù)也一直沿著摩爾定律穩(wěn)步前進(jìn)。人工智能的發(fā)展雖然相對(duì)緩慢，沒有出現(xiàn)太多的突破性成果，但互聯(lián)網(wǎng)和計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展也為后來(lái)的深度學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)等技術(shù)的興起奠定了基礎(chǔ)。在這段時(shí)間里，深度學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)都取得了相當(dāng)不錯(cuò)的成果，受其影響，人工智能在感知、交互、認(rèn)知等方面都有了重大的突破和進(jìn)展，從而又一次進(jìn)入了繁榮期。

人工智能第三次繁榮期的標(biāo)志性事件是，2011年IBM的超級(jí)計(jì)算機(jī)沃森（Watson）在美國(guó)電視節(jié)目《危險(xiǎn)邊緣》（Jeopardy!）上擊敗了兩位人類冠軍，展示了自然語(yǔ)言理解和問答系統(tǒng)的能力。緊接著，2012年，AlexNet在ImageNet圖像識(shí)別挑戰(zhàn)賽上大幅提高了準(zhǔn)確率，引發(fā)了深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的熱潮。而我們熟知的AlphaGo打敗李世石和柯潔，則緣起于2014年谷歌收購(gòu)DeepMind公司，后者開發(fā)了一種可以自主學(xué)習(xí)玩各種電子游戲的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，這種算法催生了后來(lái)的AlphaGo，并在2016年和2017年兩戰(zhàn)“封神”。

在語(yǔ)音語(yǔ)義方面，2015年微軟和百度分別宣布他們的語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)達(dá)到了人類水平；2017年，阿里巴巴和微軟分別宣布他們的機(jī)器翻譯系統(tǒng)在中英文互譯上達(dá)到了人類水平；2018年，OpenAI發(fā)布了一種可以自主生成任意文本的自然語(yǔ)言生成系統(tǒng)GPT；2019年，谷歌發(fā)布了一種可以玩《星際爭(zhēng)霸2》等復(fù)雜策略游戲的強(qiáng)化學(xué)習(xí)系統(tǒng)AlphaStar；2020年，OpenAI發(fā)布了GPT-3，一種可以根據(jù)任意輸入生成各種類型文本的自然語(yǔ)言生成系統(tǒng)；2022年底，ChatGPT公開上線，一個(gè)人工智能的新時(shí)代到來(lái)了。

03、深度學(xué)習(xí)與大模型

從2011年起，人工智能的發(fā)展進(jìn)入了蓬勃期，這個(gè)時(shí)期的主要技術(shù)包括深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)與大型語(yǔ)言模型等，正是這些技術(shù)催生了AlphaGo以及ChatGPT。我們要理解當(dāng)前的人工智能，就需要對(duì)這些技術(shù)有簡(jiǎn)單的了解。

深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種分支，它使用多層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)進(jìn)行表征學(xué)習(xí)，也就是從數(shù)據(jù)中提取出有用的特征和概念，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的多層抽象。深度學(xué)習(xí)可以處理各種類型的數(shù)據(jù)，如圖像、語(yǔ)音、文本、音頻等，并將其轉(zhuǎn)化為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以理解和處理的數(shù)值向量。深度學(xué)習(xí)的優(yōu)勢(shì)在于它可以自動(dòng)地從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)特征，而不需要人工地設(shè)計(jì)或選擇特征，這樣可以減少人為的偏差和錯(cuò)誤，并提高模型的泛化能力。

深度學(xué)習(xí)圖示

深度學(xué)習(xí)和大模型之間有著密切的聯(lián)系，因?yàn)榇竽Ｐ褪巧疃葘W(xué)習(xí)的一種發(fā)展方向，也是一種解決深度學(xué)習(xí)中存在的問題（如梯度消失、過(guò)擬合、泛化能力等）的方法。深度學(xué)習(xí)和大模型也受到神經(jīng)科學(xué)和認(rèn)知科學(xué)的啟發(fā)，試圖模擬人類大腦中神經(jīng)元和信息處理的方式。

大模型是指使用大量參數(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通常達(dá)到了百億甚至萬(wàn)億的規(guī)模。大模型可以利用更多的數(shù)據(jù)和計(jì)算資源來(lái)提高深度學(xué)習(xí)的性能，同時(shí)也具備自監(jiān)督學(xué)習(xí)的功能，可以減少數(shù)據(jù)標(biāo)注的成本和提高小樣本學(xué)習(xí)的能力。大模型也被稱為基礎(chǔ)模型或基石模型，因?yàn)樗鼈兛梢宰鳛橥ㄓ玫念A(yù)訓(xùn)練模型，再通過(guò)微調(diào)來(lái)適應(yīng)不同的下游任務(wù)。例如，在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域，GPT-3就是一個(gè)典型的大模型，它使用了1750億個(gè)參數(shù)，并在45TB的文本數(shù)據(jù)上進(jìn)行了預(yù)訓(xùn)練，然后可以通過(guò)簡(jiǎn)單地改變輸入格式或添加少量標(biāo)簽數(shù)據(jù)來(lái)完成各種語(yǔ)言任務(wù)，如文本生成、問答、摘要、翻譯等。GPT-4的參數(shù)更是達(dá)到了3.5萬(wàn)億，是GPT-3的20倍。

深度學(xué)習(xí)和大模型已經(jīng)在很多領(lǐng)域中取得了令人矚目的應(yīng)用和成果。比如在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域，深度學(xué)習(xí)和大模型可以實(shí)現(xiàn)高精度的圖像分類、目標(biāo)檢測(cè)、人臉識(shí)別、圖像生成、圖像風(fēng)格遷移等任務(wù)；在語(yǔ)音識(shí)別領(lǐng)域，深度學(xué)習(xí)和大模型可以實(shí)現(xiàn)高效準(zhǔn)確的語(yǔ)音轉(zhuǎn)文字、文字轉(zhuǎn)語(yǔ)音、語(yǔ)音合成、語(yǔ)音翻譯等任務(wù)；在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域，深度學(xué)習(xí)和大模型可以實(shí)現(xiàn)多樣化豐富的語(yǔ)言任務(wù)，如文本理解、文本生成、問答、摘要、翻譯等。以上只是一些代表性的例子，實(shí)際上深度學(xué)習(xí)和大模型還有很多其他的應(yīng)用和成果，如音樂生成、藝術(shù)創(chuàng)作、醫(yī)療診斷、智能交通等等。

深度學(xué)習(xí)和大模型雖然已經(jīng)取得了很多令人驚嘆的成就，但是它們也面臨著一些機(jī)遇和挑戰(zhàn)。

一方面，深度學(xué)習(xí)和大模型有著巨大的潛力和前景。隨著數(shù)據(jù)量和計(jì)算資源的增加，深度學(xué)習(xí)和大模型可以不斷地提升自己的性能和能力，并拓展更多的應(yīng)用領(lǐng)域和場(chǎng)景。深度學(xué)習(xí)和大模型也可以與其他技術(shù)相結(jié)合，如強(qiáng)化學(xué)習(xí)、知識(shí)圖譜、聯(lián)邦學(xué)習(xí)等，形成更強(qiáng)大和更智能的系統(tǒng)和平臺(tái)。深度學(xué)習(xí)和大模型也可以為人類社會(huì)和科技進(jìn)步帶來(lái)巨大的價(jià)值和意義，如提高生產(chǎn)效率、改善生活質(zhì)量、促進(jìn)教育公平、保護(hù)環(huán)境資源等。

另一方面，深度學(xué)習(xí)和大模型也存在著一些問題和風(fēng)險(xiǎn)。比如，深度學(xué)習(xí)和大模型需要消耗大量的數(shù)據(jù)和計(jì)算資源，這會(huì)帶來(lái)高昂的成本和環(huán)境影響——據(jù)估計(jì)，訓(xùn)練GPT-3所需的電力相當(dāng)于5000輛汽車一年的碳排放量。深度學(xué)習(xí)和大模型可能缺乏可解釋性和可信度，這會(huì)導(dǎo)致模型的不可靠和不可控，例如，由于數(shù)據(jù)中存在的偏見或噪聲，深度學(xué)習(xí)和大模型可能產(chǎn)生錯(cuò)誤或不道德的結(jié)果，如歧視、誤導(dǎo)、欺騙等。

當(dāng)然，這些只是技術(shù)的不足，都可以通過(guò)技術(shù)的手段糾正和彌補(bǔ)，畢竟沒有任何技術(shù)是完美無(wú)缺的，更不用說(shuō)剛剛推出的新技術(shù)。無(wú)論有什么缺陷，我們必須正視——大模型孕育的讓人驚嘆的人工智能誕生了。目前，人工智能已經(jīng)在教育、數(shù)字創(chuàng)意、醫(yī)療、交通等領(lǐng)域展示出了強(qiáng)大的能力，更不用說(shuō)我們?nèi)粘＿M(jìn)行的聊天、繪畫了。

04、人工智能時(shí)代已到來(lái)

可能還有很多人沒體驗(yàn)過(guò)ChatGPT（以及類似的AI應(yīng)用），會(huì)認(rèn)為這類生成式AI不過(guò)是根據(jù)用戶的文字進(jìn)行上下文搜索，本質(zhì)上還是以大數(shù)據(jù)和大模型為基礎(chǔ)的“猜字游戲”，并不具備邏輯思維能力，更沒有意識(shí)。這種看法也許沒錯(cuò)，但ChatGPT的能力可能已經(jīng)超越很多人的想象了。

獵豹移動(dòng)CEO傅盛本來(lái)也是持有這種看法的人，后來(lái)他和ChatGPT的一次對(duì)話徹底改變了其看法。他告訴ChatGPT，他的狗名叫三萬(wàn)，問它為什么會(huì)給自己的狗取這樣一個(gè)名字。在ChatGPT說(shuō)了一些給寵物取名可能的原因之后，傅盛補(bǔ)充，他的狗是收養(yǎng)的，因?yàn)楣钦圩鲞^(guò)手術(shù)。然后ChatGPT回答：你可能因?yàn)榻o狗做手術(shù)花了三萬(wàn)塊錢，為紀(jì)念這次手術(shù)給狗取了這個(gè)名字。傅盛非常驚訝，他在社交平臺(tái)上發(fā)文稱：“這不是內(nèi)容的重新整理，而是基于常識(shí)的推理！頭皮發(fā)麻啊，這種推理能力本來(lái)業(yè)界認(rèn)為幾乎不可實(shí)現(xiàn)！圖靈測(cè)試肯定是能通過(guò)了，關(guān)鍵這才剛剛開始……”

ChatGPT的出現(xiàn)，開啟了人工智能的新時(shí)代。

是的，現(xiàn)在基于大模型的生成式人工智能已經(jīng)可以做到基于事實(shí)進(jìn)行合理的邏輯推理了，我們雖然不能稱其為“理解人類語(yǔ)言”，但在用戶的使用感受上來(lái)說(shuō)，這是完全不同于過(guò)去“人工智障”的真正的人工智能。而對(duì)于過(guò)去我們一直使用的計(jì)算機(jī)應(yīng)用來(lái)說(shuō)，它們甚至連人工智障都算不上。

同樣是計(jì)算機(jī)技術(shù)，為什么我們不把普通的計(jì)算機(jī)應(yīng)用稱為人工智能？主要原因是，普通的計(jì)算機(jī)應(yīng)用并不具備像人類那樣思考的能力，而人工智能具備（或者說(shuō)需要具備）。如果要讓計(jì)算機(jī)像人類那樣思考，就必須讓其理解人類的大腦是如何工作的。因此，人工智能的發(fā)展離不開腦神經(jīng)和認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)。

簡(jiǎn)單地說(shuō)，人工智能是利用計(jì)算機(jī)和數(shù)學(xué)來(lái)模擬和實(shí)現(xiàn)人類或動(dòng)物的智能行為，比如視覺、語(yǔ)言、推理等；腦神經(jīng)科學(xué)是研究大腦的結(jié)構(gòu)、功能和機(jī)制，探索大腦如何處理信息和產(chǎn)生行為；認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)是腦神經(jīng)科學(xué)的一個(gè)分支，它主要關(guān)注大腦如何支持認(rèn)知過(guò)程，比如注意力、記憶、情感等。這兩個(gè)領(lǐng)域之間有很多交叉和互動(dòng)，可以說(shuō)是相互啟發(fā)、相互促進(jìn)的。一方面，人工智能可以借鑒大腦的原理和方法來(lái)設(shè)計(jì)更好的算法和系統(tǒng)，比如深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是受到人類視覺系統(tǒng)的啟發(fā)。另一方面，人工智能也可以為腦神經(jīng)科學(xué)提供新的工具和思路來(lái)分析和模擬大腦的數(shù)據(jù)和過(guò)程，比如使用機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)識(shí)別大腦活動(dòng)的模式。

人工智能目前還不能完全模擬大腦的復(fù)雜性和靈活性，也不能解釋大腦的內(nèi)在邏輯和意義。腦神經(jīng)科學(xué)目前還不能完全揭示大腦的結(jié)構(gòu)和功能，也不能預(yù)測(cè)大腦的行為和結(jié)果。這些問題需要更多的研究和探索，也需要更多的合作和交流。也許將來(lái)，我們將會(huì)研究清楚人類的大腦和認(rèn)知，創(chuàng)造出真正媲美人類大腦的計(jì)算機(jī)智能。