走入AI的世界
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走入AI的世界
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用户8537用户85372024年10月22日修改
欢迎来到“AI企业落地应用”专栏，在这里，我们将分享AI技术在真实商业场景中落地应用的有趣案例故事和实战经验教训。
做为铺垫和开始，这是一篇能带你快速搞懂本轮AI大模型革命相关核心知识信息的文章，我们将从历史到今天，从原理到应用，从产业到趋势，用尽可能通俗易懂但又不失专业严谨的方式，带你快速走入AI的世界，跟上AI大势。
阅读提示：为了方便没有计算机学习背景但又热衷学习AI应用的伙伴更好的阅读，下面的内容可能会使用打比方、作类比的方式来让那些晦涩枯燥的知识变得更为有趣和更容易入心入脑，帮助于你在学习应用AI的路上走得更加顺畅和稳健，但这也势必会一定程度带来专业性上的不严谨，我们将会显性的做出标注提示，方便你识别，你可以关注文末的论文推荐导引，去了解真实的技术细节。此外，文章中可能还会涉及一些相对专业和可能超纲的知识内容，我们也将会显性的做出标注提示，告诉你这部分内容即使不懂，也完全没关系，可以放心跳过，不必焦虑。
1 智能起源：极简AI发展史和生成式AI的革命性突破
2022年11月30日，OpenAI发布基于GPT 3.5的ChatGPT，自此开始，一股AI浪潮席卷全球，但AI（人工智能，Artificial Intelligence）并不是近几年才有的新鲜事，他的起源，最早可以追溯到上世纪的1943年。
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1943年，心理学家麦卡洛克和数学家皮特斯提出了机器的神经元模型，为后续的神经网络奠定了基础。
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1950年，伟大的计算机先驱图灵最早提出了图灵测试，做为判别机器是否具备智能的标准（即在一个对外不可见的房间内放置一台可以与外界沟通的机器，如果外界交互的人无法区分房间里到底是真人还是机器，那么我们就说房间里的机器具备了智能，通过了图灵测试）。
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1956年，在美国一个小镇的达特茅斯学院中，马文·明斯基和约翰·麦凯西拉着香农大佬站台背书，共同发起召开了著名的达特茅斯会议，在这次会议上，人工智能Artificial Intelligence一词被正式提出，并做为一门学科被确立下来。
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此后接近70年的漫长时间里，AI的发展起起落落，两次掀起人类对AI毁灭人类世界的恐慌，热度拉满，但又最终以“不过如此”冷却收场。
图1 AI发展史
* 补充阅读资料（加餐内容，可折叠略过）：
上图中的9张人物照片，是我认为对AI发展至关重要的9位大佬人物：
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左边第一位和第二位是两位超级大佬，阿兰·图灵和克劳德·香农，他们分别是计算机领域的爸爸和通信领域的爸爸，计算机领域和通信领域的“诺贝尔奖”，就是用他们二人的名字命名的。（2014年上映了一部电影叫做《模仿游戏》，感兴趣的同学可以去看看，非常好看，它讲述了图灵传奇而悲情的的一生，图灵在二战中协助盟军破译了德军的加密系统，以一人之力使二战至少提前结束了2年，拯救了1400万人免于战争死亡。这部电影的名字：模仿游戏指的就是我们前述提到的图灵测试。
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左起第三位和第四位，就是我们前面提到的马文·明斯基和约翰·麦凯西，由于他们发起组织了达特茅斯会议，因此被后世并称为人工智能之父，他们二人也分别于1969年和1971年获得了图灵奖（计算机领域公认最高奖项荣誉）。
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左起五到七位，分别是辛顿、杨立昆和本吉奥，并成为深度学习三巨头，也都是教父级别的科学家，为深度学习方法AI浪潮的发展做出了重大贡献，他们也因此获得了2018年的图灵奖。
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右数第二位李飞飞，是一位华裔科学家（美国三院院士），她的求学经历特别励志，她所主导的imageNet项目，为AI在图像领域的突破发展起到了关键作用。
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右数第一位，江湖人称奥特曼（Altman），他是OpenAI的当家人，他和乔布斯一样，是一位非技术背景出身的大佬，但这丝毫不妨碍他能带领团队做出一件改变世界和人类命运的大事。
如果要将图1中那条起起落落的黄色曲线做更详细的说明，就是图2中展示的信息，这部分内容大家可以根据兴趣选择性阅读了解，要点我已列出，在此不做更多赘述。
图2 AI发展经历的三个阶段
2022年开始掀起的这一轮AI大模型革命，更准确的来说是生成式AI的革命（生成式AI，Generative artificial intelligence，简称GenAI），图3给出了关于生成式AI的更多技术解释，图片左边的文字可选择性阅读了解，我们更需要将注意力集中在图的右侧，理解这些概念之间的包含关系，即：人工智能是一个大而泛的概念，其中有一个流派叫做“机器学习”，而机器学习中涌现出一个分支，即应用了深度神经网络的机器学习，我们称之为“深度学习”，深度学习中又涌现出一个细分流派，就是这一轮大热的生成式AI。