ChatGPT & 人工智能之一

crocdile2022 · 发表于 2023-2-7 19:06

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“人工智能”，英文是Artificial Intelligence。它最早由达特茅斯学院的数学教授麦卡锡创造，并在1955年8月31日的一个研讨会提案会上被提出的。

人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能的目标是构建能和人类相媲美的智能体系，使得机器能像人类一样进行思考和决策。
“人工智能”发展到现阶段，可以说已经成为了第四次工业革命中非常重要的驱动力。所谓第四次工业革命，就是以大数据、云计算、物联网，以及人工智能和机器人为变革方向的产业革命，它不象前三次工业革命那样是单点爆炸，而是一个多方面一起爆破的一场革命。而这次工业革命的非常重要的驱动力就是“人工智能”。

而在聊天机器模型领域的“人工智能”，最有代表性的应用软件就是“ChatGPT”。ChatGPT目前已经十分火爆，可以说是一个人工智能的里程碑。它不是简单地和人聊聊闲话。他在寻找答案、解决问题的效率上已经部分的超越了如今的搜索引擎。无论是让它写首押韵的诗、检查代码的 bug、回答科学问题、对推特未来的发展提出建议，通通不在话下。
ChatGPT之所以能够做到这些，是因为，他相比之前类似的软件，最重要的提升之处在于他的记忆能力，ChatGPT 可以储存对话信息，延续上下文，从而实现连续对话，这在对话场景中至关重要，极大地提升了对话交互模式下的用户体验。能够实现这个提升，也是因为ChatGPT加入了【从人类反馈中强化学习】这个功能。
那么ChatGPT，是如何解释和评价人工智能行业的呢？下面就是ChatGPT输出的关于人工智能方面的内容。

% E9 _$ c& a% _0 v% R1. 人工智能的起源

追根溯源，人工智能是起源于古希腊。由于古希腊是西方文明的重要源头，在哲学、数学等领域都有很深的研究和发展。在当时就有了机器人想法。

尽管古希腊时期的人工智能没有像现代人工智能那样先进，但是古希腊思想家们对人工智能的思考却很早。比如，古希腊哲学家亚里士多德曾认为，人工智能可以设计出一种机器人来帮助人类完成一些繁重的工作。

所以，古希腊时期的人工智能主要是通过机械设备来实现的，例如自动计算机和机器人。这些机械设备可以帮助人类完成一些繁重的工作，但是他们并没有真正的智能。

比如图上看起来象一个齿轮的东西，是1900年，希腊潜水员在海底采集海绵的时候，在海底42米深的地方发现了一艘沉没的古船，意外找到的一个奇怪的青铜制成的机械装置。

直到2006年，科学家称它是世界上最早的计算机，当科学家们将齿轮复员后，惊奇的发现，这个装置居然能测算太阳和月亮的运行轨道，也能准确的测算，日食和月食发生的时间。

除此以外，在很多古希腊的著作里，可以看到这些机器人的影子。比如，据说大约2,500多年前，荷马史诗《伊利亚特》里的铜制机器人塔洛斯，是世界上第一个拟人机器人，这个机器人当年在特洛伊战争中负责守卫克里特。

机器人塔洛斯，荷马史诗《伊利亚特》

还有，古希腊文学作品《欧罗巴》中描述了一个机器人，它可以帮助人类完成日常工作。另外，埃德利安·梅耶（Adrienne Mayor）在《诸神与机器人》（Gods and Robots）中，甚至把希腊古城亚历山大港称为最初的硅谷，因为那里曾经是无数机器人的家园。

除了古希腊、罗马，其他古文明也有着人类对“复制自己”的探索。犹太人传说中有生命的泥人，印度传说中，守卫佛祖舍利子的机器人武士；佛教传入前日本的神照神社，中国的兵马俑，后来又有了达芬奇的机器人武士、会下象棋的木头人“土耳其”，等等。这些虽然跟现在一般理解的人工智能似乎风马牛不相干，但这些尝试都体现了人类复制、模拟自身的梦想。

2. 人工智能的近代发展

1956年暑假，在新罕布什尔州汉诺威的达特茅斯学院，召开了人工智能的第一次大会，会议是由麦卡锡和其他三位研究人员，包括哈佛大学的明斯基、IBM公司的罗切斯特和贝尔电话实验室的香农一起发起的，研讨会长达两个月，共有47个研究人员参加。

会议上，虽然没有在基本理论层面上达到一致的见解，也没有给出一些统一的定义，但是这次会议最珍贵的贡献，就是研究者之间拥有了共同愿景，也就是可以让计算机执行智能任务。

第一次人工智能大会

人工智能的概念提出之后，掀起了人工智能发展的第一个高潮。从此之后，相继开始了理论、技术和应用的研究。

人工智能教父Geoffrey Hinton

全球人工智能的研究中心在加拿大。而加拿大人工智能的核心，是一位叫做Geoffrey Hinton的教授。Geoffrey是多伦多大学的教授，同时也是Google人工智能的教父。

Geoffrey Hinton出生在英国一家“书香门第”，家人多是数学家和经济学家。而最初把Hinton引上人工智能这条路的，是他对人脑的好奇。Geoffrey很早就沉迷于大脑如何工作的问题。于是，他开始进入生理学，解剖大脑以了解其工作方式。不满足于此，他又开始学习心理学。最后，他决定更多地使用计算机科学的方法来模拟大脑，并进入人工智能领域，开始了他近40年的研究生涯。

虽然现在神经网络是人工智能的主流研究犯法，但在初期却命途多舛。

1956年时，神经网络并没有很大的突破，几乎没人再相信神经网络的前景，也没人再研究神经网络。只有Geoffrey还在坚持。

但是，作为一个学者，只有热情没有经费，也是没有用的。当时Geoffrey就面临这样的问题。

Geoffrey作为一个英国人，在剑桥大学和爱丁堡大学学习，其实早期的学术研究生涯都在英国度过。但是，当时英国只有国防部会批经费用于该项研究，国防部给钱，那么就要为国防部干活。也就是说，将人工智能优先用于国防和武器制造。

Geoffrey对于这样拿到自己的研究经费并不满意： “我不希望我的研究成果被用在一些不善意的目标上。” 所以他离开英国，四处辗转。美国也只有国防部批经费，所以他放弃美国。最后，Geoffrey落脚在加拿大的多伦多大学，加拿大这个国家欢迎他，也支持他的神经网络研究。所以他说，“去这个文明的小镇继续研究，对我来说非常有吸引力。”

英国->美国->加拿大

多年之后，Geoffrey在人工智能领域成就巨大，美国各大科技公司多次邀请他去做讲座。Geoffrey本人因为身体原因，出门都只能坐汽车，无法坐飞机。如果去美国，都要从多伦多坐车去洛杉矶，这是很折腾人的。所以，美国再次向Geoffrey伸出橄榄枝，不惜代价，都要请他搬去美国定居、做研究。

但是，Geoffrey统统拒绝了。他说，加拿大、多伦多大学在我最落魄的时候收留了我，现在我成名了，我不能就这么离开加拿大。确实，如果Geoffrey是一个追名逐利的人，也许最开始就会接受英国国防部的经费，也不会来到加拿大。正是因为Geoffrey有着这样的三观和认知，人工智能才能发展到今天。这点和恒益投资的理念是不谋而合的，做学问如此，做投资也是如此。做投资需要有正确的三观，才能做到持续稳定盈利。只有投资到真正有价值的地方，财富才会自然而然地跟着来。

既然Geoffrey不愿意离开多伦多，那美国各大公司就把他们的人工智能研究总部搬到多伦多，于是可以看到google、uber的人工智能研究中心都在多伦多。Google之前还准备把多伦多建成smart city。

Geoffrey的伟大，不仅仅在于自己研究厉害，他还带出了非常多杰出的学生，也都在人工智能行业的顶部。比如他的学生，深度学习的另一位领袖人物，facebook的AI实验室负责人Yann LeCun。Yann从出生到博士毕业，一直在巴黎生活和学习。直到1988年，他专门为了投靠Geoffrey，飘洋过海来到多伦多大学，在Geoffrey的实验室做博士后。Yann利用深度神经网络建立了一个可以识别手写数字的系统，这一系统最终实现了商用，比如现在利用手机app存支票，其实就用到了这个功能。Yann也被称为CNN之父，卷积神经网络之父。

左一：Yann Lecun

左二：Geoffrey Hinton

左三：Yoshua Bengio

与Geoffrey、Yann并称为深度学习三大巨头的，是Yoshua Bengio，他出生于法国，现在也居住在加拿大，在蒙特利尔。当人工智能处于寒冬期时，加拿大政府仍然坚持投入研究基金，这才得以让这些学者能够深入研究人工智能。Yoshua和Geoffrey一样，都是因为加拿大相信人工智能，愿意无条件的提供经费，所以他们坚持留在加拿大，带领加拿大走到了人工智能之首的地位。现在加拿大研究人工智能的人才密度高于世界上任何其他地方。

刚才提到的三大巨头，他们一起获得了2018年图灵奖。他们其实都是在研究人工智能的基本理论，这些理论就是专利。所以，谁想要使用这些人工智能的理论，就支付专利费。这也就相当于被动收入。前期努力研究理论，一旦成行，后期只要躺着收钱就行了。

做投资也是要基于这样的认知，才能真正地创造被动收入。当把钱投资到真正有价值的地方，这些有价值的企业拿着资金去创造更多价值、更多财富，而作为投资者，不需要买进卖出，只要按兵不动，钱自己就来了。

目前，人工智能已经发展了一些基本技术，比如大数据、计算机视觉、语音识别、自然语言处理、机器学习等等。相对应的，这些技术也被运用在了很多领域应用中，比如汽车、医疗保健、银行金融、语音识别等等。

近年来非常热门的，自动驾驶，就是人工智能在汽车领域的重要应用。不过，要想实现真正完全的无人驾驶，还是很有挑战性的。比如特斯拉经常吹嘘他的高级辅助驾驶系统、完全自动驾驶，其实，他的autopilot也只是部分自动化，可以这意味着它可以控制方向盘和速度，但驾驶员仍然需要密切关注情况，随时准备手动驾驶。而本田在2021年3月推出一款已经达到条件自动化水平的车型——Legend Sedan，只在非常特定的条件下才需要驾驶员手动驾驶。而更高级别的，谷歌Waymo在特定的地理围栏内可实现全自动驾驶。去年12月中旬，已经有新闻报导，谷歌Waymo开放从凤凰城downtown到Sky Harbor国际机场的无人驾驶车了，任何人都可乘坐。

不过要想实现真正的完全无人驾驶，还是面临各方面挑战。比如自动驾驶汽车必须在一个高度复杂的世界中行驶，其中包括各种道路、路牌、行人、其他车辆、建筑物等等。还要能够预测人类的行为，这是有相当大的难度的。再加上各种硬件和技术非常昂贵，还要对汽车进行各种极端天气以及其他特殊情况训练等。最重要的是，自动驾驶汽车直接影响着司机、乘客及路人的生命存无，必须非常精准，没有犯错的余地。

为了解决这些难题，还是要从关键点——数据入手。收集足够多的数据、建立模型是一项非常耗时的工程，这也是为什么很多公司在一开始夸大海口，要造自动驾驶汽车，却一直延迟上市的原因。

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