摘要：
作者：dbyoung... 作者：dbyoung
一：名称
AI，Artificial Intelligence 的简写。中文翻译：人工智能。
什么是人工智能？
简单来说，就是像人类大脑一样可以思考，可以帮助人们解决问题的智能设备。
二：第一代人工智能
银行的客服电话、电商平台的智能机器人，都属于第一代人工智能。
算是大众最早接触到的人工智能。
将人们遇到的大多数问题总结在一起，然后给出标准答案。放到答案库里面。
假设有100个问题，就有100个答案的语音。
当你打电话询问时，根据你选择的键盘数字，就知道你要问什么问题了，
电话那头，就从那已经准备好的100个答案里面，给你播报特定问题的语音。
1997年，IBM的深蓝计算机战胜了国际象棋大师卡斯帕洛夫。也是此理。
计算机先存储好国际象棋的规则，然后背下人类国际象棋的所有走法。
即使上千万种走法，对于电脑来说，都是小菜一碟。
现代电脑，计算速度已经算是飞快了。
这一阶段的人工智能，就是根据你提出的问题，我帮你去现成的答案库里找答案。
作业帮算是这个阶段的翘楚了。
你用手机拍下作业，它就能给你算出答案。
不仅仅会找，还有一点点自己(电脑)会算的意思了。
第一代人工智能的优点，当然是用机器代替了客服，节约了企业成本。
当然也闹出很多啼笑皆非的事情。
所以经常有人戏称，人工智能=人工弱智。
但是你不能小看它未来的发展。
三：第二代人工智能
第二代当然是在第一代的基础上发展变化而来。
上面第一代人工智能的叙述中，其实藏有三个问题。
“将人们遇到的大多数问题总结在一起，然后给出标准答案。放到答案库里面。”
先说前二个问题。
1、人类的输入方式；
2、大多数问题；
1：人类的输入方式
你打电话是通过按下数字键的吧。
你用作业帮是用拍照的吧。
这就是人类的输入方式，相对电脑来说的。
当然人类的输入方式有很多。
都需要电脑来识别，让电脑知道你究竟想干啥。
你如果不是按下电话的数字键呢，而是直接语音呢？
这就产生了很多技术问题。
如果你是用键盘敲下的文字，电脑必须要知道你写了什么。这叫文字识别。
如果你用的是语音，电脑必须知道你说了什么。这叫语音识别。
等等等等。
文字识别、图像识别、语音识别、人脸识别、指纹识别、视网膜识别、虹膜识别，等等技术应运而生。
发展到这个时候，这些技术已经有很多实际的应用价值了。
这些技术本质上，都是让电脑理解人类输入的问题。
就好比你教孩子，这张图片中的动物是老虎。
孩子看过几次就记住了，这是老虎。
下一次到动物园，看到老虎，他就知道了。
计算机也如此。
总之就是要让计算机能够做到万物识别。
有点学习的意思了。
2、大多数问题
上面第一代人工智能中，银行的客服系统中，问题只是针对银行的。
100个问题，100个答案。
医疗？教育？交通？等等。
如果扩大到整个行业，整个社会呢？
所以我们需要让电脑去互联网上找类似问题，找到问题答案。
针对所有行业，所有问题。
AGI，Artificial General Intelligence，人工通用智能。进化了吧。
这就引申了很多高级问题。老百姓看了就发懵的技术问题。
简单来说，就是三个问题：
A、海量数据的问题；
B、找的问题；
C、算的问题；
A、海量数据的问题；
互联网是数据的集中地。
什么问题，什么答案，基本上应该都能找到。
所以Google、百度，因为是搜索引擎公司，占有先天优势。
华为、高德、等等企业，也能通过自己的设备获取得到海量的数据。
B、找的问题；
海量数据有了，如何从海量数据中找到类似问题，进而找到答案呢？
这就是找的过程。
这里就涉及了大模型、AI算法这类的技术，看了让人头大的名词。
意思就是让电脑学习如何去互联网上找。
这就是机器学习(Machine Learning，简称ML)、深度学习(Deep Learning，简称DL)。
什么LLM大模型，什么AI优秀算法，都属于机器学习、深度学习的一部分。
LLM，Large Language Model，缩写 LLM。中文翻译：大型语言模型。
百度的飞桨(PaddlePaddle)，就属于深度学习范畴。
百度的文心一言，就是LLM，大型语言模型。
LLM，大型语言模型，看名字就知道它是针对语言文字的模型。
当然也有针对视频、图片的模型。
OpenAI 的 Sora 模型、Google 的 Genie 模型，就是针对视频、图片的。
干什么用的？
模拟世界！
模拟世界！
模拟世界！
重要的事情说三遍！
牛叉呀！
C、算的问题；
由于互联网上数据量过于庞大，你需要好的电脑来加速找的过程。
如何找、怎么找？这就很专业了。
这就需要计算了。强大的计算能力了。称为算力。
CPU 肯定是不行了，只能用 GPU 了。
GPU 天生就是干这个的。
黄老板歪打正着。运气好到了顶点。
因为互联网上数据量巨大，一块GPU显卡肯定是不够的，你需要成千上万的老黄家的显卡来进行计算。
Nvidia 的显卡，火到天际去了。
Nvidia 的股价也一路飙升，2.2万亿市值。全球第三大公司。
老黄睡着都笑醒了。
2007年5月，阿尔法狗3:0横扫柯洁。让AGI彻底火了一把。
苹果手机的Siri，也将AGI带进了我们的生活。
Tesla等各个车企的自动驾驶技术，又一次将AGI推向我们身边。
四：第三代人工智能
上面的第二代人工智能中，遗留了一个问题。
那就是答案问题。
第二代人工智能中，问题的答案，都是从互联网上找的。是由别人已经回答好了的。
如果你的问题没人问过，互联网上没有答案，咋办？
科技进一步发展：AIGC。
Artificial Intelligence Generated Content，简称：AIGC。
中文翻译为：生成式人工智能。
意思就是说，它可以根据你的问题，自动帮你生成文本、图像、音频、视频等答案。
即使这些问题互联网上没有，也能给你答案。
人工智能发展到这里，就有自己的“创造力”了。
OpenAI 公司的产品：ChatGPT，是领军人物。
ChatGPT 不但包含了第二代人工智能的所有功能，还可以“创造”生成文本。
其它公司随着跟进。AI小说、AI美女、AI图像、AI电影，都产生了。
看看，想象力是多么重要。
现在，电商、金融、汽车、智能制造、通信、工业互联网、医疗、教育，等等，
AI的应用已经渗透到我们生活的方方面面。
连公司园区食堂都用了。打菜时，上部摄像头自动识别菜肴，自动出价格。
科技改变生活，不简简单单是一句口号了。
五：总结
其实现在的人工智能都是模拟人类思维，模拟人类大脑的功能。
并不是按照人类的大脑结构的原理来工作的，属于弱人工智能。
和真正的人工智能，还有很大一段距离。
但这种模拟的人工智能已经很了不起，很伟大了。
科技的发展，当然也会带来其它的问题，如法律问题，道德问题等。
