嘿，親愛的讀者朋友們！我們決定在接下來的時間中，推出一系列關于人工智能創業的文章，涵蓋人工智能是什麼、目前的發展态勢如何、都有哪些應用、我們應該如何運用AI進行創業等等，幫助大家在這個新的時代更好的把握機遇、創造财富、實作價值。（跨度長、内容多，請大家先收藏關注）
在我們生活的方方面面，無論是手機助手、語音識别還是自動駕駛，人工智能都在悄無聲息地融入我們的生活。那麼，到底什麼是人工智能？它又是如何改變我們的生活的呢？
人工智能就是用計算機模拟人類智能的技術
一、人工智能是什麼——用計算機模拟人類智能的技術
艾倫·圖靈 (Alan Turing)
▲圖靈的跨世紀之問：人工智能的讨論要追溯到艾倫·圖靈 (Alan Turing) 于 1950 年出版的開創性作品《計算機器與智能》，在這篇文章中，圖靈提出了一個跨世紀的問題：“機器能思考嗎？”，同時給出了一種測試方法，即著名的“圖靈測試”，在這個測試中，人類詢問者試圖區分哪些文本響應是計算機做出的、哪些是人類做出的，以此來分辨機器是否具有智能。在過去數十年中，人工智能 (AI) 的一些定義不斷出現，但簡單來說，人工智能就是用計算機模拟人類智能的技術。當計算機能夠像人類一樣思考、學習、了解和解決問題時，我們就稱之為"人工智能"。
圖靈測試：由1名人類通過對話分辨出2個封閉房間中哪個是機器人，如果分辨不出，即說明人工智能通過了測試
▲人工智能的發展：從時間上看，人工智能主要經曆了5個發展階段。
人工智能發展時間線
不同曆史時期的代表性AI成果
- 起步發展期：1943年—20世紀60年代。這一時期，人工智能概念被提出，神經網絡和專家系統等技術被研發，人工智能在機器定理證明、跳棋程式、人機對話等方面取得了一些突破，代表性的成果是神經網絡。
- 反思發展期：20世紀70年代。這一時期，人工智能遇到了一些困難和挑戰，如知識擷取、常識推理、計算複雜度等問題，人工智能的發展進入了低谷。
- 應用發展期：20世紀80年代。這一時期，人工智能從理論走向實際應用，專家系統在醫療、化學、地質等領域取得了成功，推動了人工智能的第二次高潮。
- 平穩發展期：20世紀90年代—2010年。這一時期，人工智能受益于網絡技術和網際網路技術的發展，實作了在遠端診斷、人機對弈、智慧地球等方面的創新。
- 蓬勃發展期：2011年至今。這一時期，人工智能受益于大資料、雲計算、物聯網等資訊技術的發展，以深度神經網絡為代表的人工智能技術飛速發展，在圖像分類、語音識别、知識問答、無人駕駛等方面實作了從“不能用”到“可以用”的技術突破，迎來爆發式增長的新高潮。
▲根據人工智能的智能水準和能力範圍，可以分為弱人工智能和強人工智能。
- 弱人工智能（ANI）：也稱為狹義 AI 或人工狹義智能 (ANI)，是專注于執行特定任務的經過訓練的 AI，是目前實際應用最廣泛的階段，它能夠在特定領域超越人類的智能，比如下圍棋、識别圖像、翻譯語言等。弱 AI 驅動了我們現在使用的大多數 AI， “狹窄”可能是對這類 AI 更準确的描述，因為它一點也不弱——它支援一些非常強大的應用，如 Apple Siri、小愛同學、Amazon Alexa、IBM Watson 自動駕駛汽車等等，值得說明的是，随然現在ChatGPT現在以異常優異的表現為大家熟知，但實際上它還是一個弱人工智能。
我們所熟知的“人工智障”就是典型的弱人工智能
- 強人工智能（AGI+ASI）：強 AI 又分為人工正常智能 (AGI) 和人工超級智能 (ASI) 組成。 人工正常智能 (AGI) 是 AI 的一種理論形式，機器擁有與人類等同的智能；它具有自我意識，能夠解決問題、學習和規劃未來。 人工超級智能 (ASI) 也稱為超級智能，将超越人類大腦的智力和能力。他的最佳例子可能來自科幻電影中的形象，如《流浪地球2》中的MOSS、《黑客帝國》中的Matrix（矩陣）以及 《2001 太空漫遊》中的不停思考的機器人。目前，強人工智能還處于探索階段，離我們的日常生活還有一定距離。
強人工智能通常被認為将在21世紀中葉出現，将對人類社會帶來巨大的沖擊和變革
二、機器學習——人工智能的底層核心邏輯
人工智能隻是一種美好的願景，但是具體如何才能實作人工智能呢？答案就是機器學習。機器學習是一件很麻煩的事情，需要先搭建一個模型，這個模型包含了很多參數，然後把準備好的資料（包括正确的結果）輸入到模型中，不斷調整模型的參數，直到它非常接近或者完全符合正确的結果。
現在更加廣為應用的是深度學習，它使用多層的人工神經網絡來學習資料的抽象特征和規律，進而解決複雜的問題。它的優點在于：
- 可以處理非結構化的資料，如圖像、聲音、文本等；
- 可以自動地從資料中學習特征，而不需要人工設計或提取；
- 可以利用大量的資料和計算資源來提高模型的性能和準确性；
- 可以模仿人類大腦的工作方式，實作人工智能的目标。
目前主流的圖像識别、語音識别、自然語言生成、機器翻譯、推薦系統、自動駕駛等等人工智能都是采用的深度學習模式。
下面，我們以當下最火的GPT-4為例，為大家講解人工智能的基本原理。
▲GPT是怎麼工作的？GPT通過大量無标簽文本資料進行自監督學習，它的目标是預測輸入中的下一個單詞或符号，在接受文本和圖像輸入後，根據大量的資料生成文本作為輸出。隻要給它一個合适的提示，它就可以處理多種任務，比如回答問題、寫文章、程式設計等。他的特别之處在于采用了Transformer的生成式預訓練模型，與傳統的循環神經網絡（RNN）和長短時記憶網絡（LSTM）相比，Transformer在處理長文本時具有更高的效率和準确性。
▲GPT是怎麼訓練的？GPT的訓練分為兩個階段，預訓練（Pre-training）和微調（Fine-tuning）。在預訓練階段，目标是根據給定的文本片段預測下一個單詞。預訓練使模型能夠學習到語言的基本結構和語義知識。在微調階段，模型通過少量标注資料進行有監督學習，以适應特定的任務，如問答、文本摘要等。在CHATGPT中，微調資料包括人與人、人與機器之間的對話，使其能夠生成類似人類回答的文本。
▲GPT是怎麼說話的？GPT生成文本時采用了生成式政策，即給定一個輸入序列，模型生成一個機率分布，從中選擇機率最高的單詞作為輸出。這個過程會連續進行，直到生成特定的終止符或達到最大輸出長度。舉個最簡單的例子，比如前文有“今天我們”4個字，那他就會結合上下文分析“吃飯”和“睡覺”那個詞出現的機率大，然後選擇機率最大的那個詞說出來。
是以從根本上講，目前人工智能不管看起來多麼強大，都像任正非說的那樣：“目前的人工智能本質上是還統計學”。
三、人工智能是如何改變我們生活的：以執行個體和資料為證
人工智能（AI）如同魔法般地改變了我們的生活，讓我們的日常更加便捷、高效。它的應用已經深入到各個領域，成為時代發展的驅動力。
▲無人駕駛領域。自動駕駛技術通過感覺環境、規劃路徑、執行控制等功能，為我們帶來更安全、舒适的駕駛體驗，有效降低了交通事故發生率。自動駕駛汽車是人工智能在交通領域的重要應用。自動駕駛汽車可以讓我們享受更加安全、便捷的出行。據統計，到2023年，全球自動駕駛汽車市場将達到556億美元。
▲垂直專業領域。專家系統應用于各行各業，極大地推動了計算機和網絡工業的發展。在醫療領域，英特爾® Saffron™ 人工智能可以分析心電圖的 10000 個特性，将心髒病的診斷準确率提高到90%。在金融保險領域，AI可以揭示詐騙行為，英特爾 ® Saffron™ 平台在短短10小時内就發現了一年内造成超過240萬美元損失的多筆詐騙。此外，AI還可以幫助尋找失蹤兒童，提高搜尋效率和成功率。
▲傳統生産領域。人工智能可以提高制造業的生産效率，實作智能化、柔性化、定制化、品質化的生産，降低成本，提高品質，縮短周期。如費洛實驗室與英特爾合作加速機器學習模型，以維持機器人運轉并降低材料成本，同時提高産品品質，借助這項技術支援，一個普通工廠每年預計可節省數百萬美元的費用。據統計，2018年大陸制造業中使用人工智能技術的企業占比達到了16.5%，比2017年增長了4.6個百分點。
▲智能生活場景。在人工智能時代，一個裝置可以內建多種功能。最新的機器人可以根據我們的需求工作，實作空氣淨化、投影播放、安全監控等功能。在我們浏覽網頁、觀看視訊、購物時，背後的人工智能系統會根據我們的行為和喜好，為我們提供個性化的推薦内容。我們還可以對着手機說出指令，讓智能助手如Siri、Google Assistant或者小愛同學來幫我們查天氣、設鬧鐘、打電話等。
人工智能在自然科學、社會科學等領域産生了深遠影響。AI為人類文化生活提供了新的模式。據預測，到2025年，全球智能助手市場規模将達到450億美元。
四、展望未來：人工智能帶來的機遇與挑戰
機遇——生産力的快速發展
▲智慧制造更新。近年來，随着AI的快速發展，各産業公司紛紛關注并尋求與AI技術的結合。制造業工廠利用AI技術提升生産效率、改善靈活性、降低成本，并促進自我優化營運。據分析，通過AI的使用，制造業成本可降低20%，其中70%來自勞動生産率的提高。同時，制造業還可運用AI技術為客戶開發生産定制型創新産品，大幅縮短交貨周期。可見，AI技術在未來制造業中将是不可或缺的重要組成部分。
▲就業市場變革。根據麥肯錫全球研究所（McKinsey Global Institute）的報告，到2030年，約有14%的全球勞動力可能需要轉行，進入與人工智能相關的行業。盡管低技能崗位可能會被取代，但人工智能将催生更多高技能的創新崗位。例如，資料科學家、機器學習工程師和提示詞工程師等新興職業将大量湧現。據高盛釋出的《全球人工智能産業分布》報告統計，2022年全球新興人工智能項目中，中國占據51%。然而，全球人工智能人才儲備方面，中國僅占5%左右，人才缺口超過500萬人。
▲醫療領域的創新：人工智能可以通過資料分析、機器學習、深度學習等技術，輔助醫生進行診斷、治療、預測、預防等醫療活動，提高醫療準确性和效果，降低醫療錯誤和成本，實作個性化、精準化、智能化的醫療。例如，人工智能可以幫助醫生進行醫學影像分析，識别病竈、惡性良性腫瘤、骨折等異常情況，提供輔助診斷和治療建議；人工智能也可以幫助醫生進行藥物發現，預測藥物的效果、毒性、作用機制等，找出新的藥物候選物或組合。谷歌DeepMind的AlphaFold項目已成功預測了許多蛋白質的三維結構，為開發新型藥物提供了強大支援。
▲教育領域的改革：人工智能可以輔助教師進行個性化的教與學，根據學生的興趣、習慣和學習需求為其制定專門的學習計劃，提供實時的評價和回報，提高學生的學習效果和興趣。也可以實時跟蹤與回報的學習效果，通過自然語言處理和語音識别技術，對學生的口語、作文等進行即時評分和點評，并提供改善性建議和内容分析結果。目前，美國的Knewton平台已經利用人工智能分析學生的學習資料，為他們提供定制化的學習資源和建議。
挑戰——生産關系的落後和管理手段的缺失
▲隐私洩露：随着人工智能對資料的需求不斷增加，資料保護和隐私洩露成為越來越重要的問題。今年3月31日，意大利個人資料保護局宣布，即日起暫時禁止使用聊天機器人ChatGPT，已就OpenAI聊天機器人ChatGPT涉嫌違反資料收集規則展開調查，并暫時限制OpenAI處理意大利使用者資料，引發了全球關注。
▲就業威脅：人工智能在各行業的普遍使用，極有可能會引起大量現存的工作崗位的消失，尤其是一些簡單重複性的工作，相應的員工也會失業。即使會有新的工種産生，這部分員工也可能因為無法勝任而失業。《未來簡史》作者尤瓦爾·赫拉利認為，如果人工智能發展到一定程度，絕大部分人将成為無用的群體。尤其是在強人工智能時代，機器人有了人類的心理能力之後，能夠被替代的工作種類将更多。
▲配置設定不均：在就業上的不平等，會導緻社會财富收益權的不平等，更多掌握人工智能技術的國家、企業或個人能夠獲得社會财富更大的配置設定權，而另一部分人類在社會競争中處于極為不利地位。這可能使整個人類社會的鴻溝不斷加大，國與國之間、企業與企業之間、人與人之間也将面臨着快速分化，結果是強者越強，弱者越弱，貧富極端不均衡，人類社會和諧相處的根基将不複存在。
在中國，人工智能正以磅礴之勢融入我們的生活。智能家居、無人駕駛汽車、刷臉支付等技術層出不窮，這離不開國家政策的支援。還有很多大型AI項目也為人們熟知，如百度的文心一言、華為的盤古大模型等等。
李開複老師曾說："AI 難以取代的領域有五個，手巧的、有創意的、有愛心的、需要複雜戰略性、跨領域思維的。"
在這個被機器人和人工智能主導的時代，我們應該重視那些無法被機器輕易取代的技能。我們需要激發青年的創造力、愛心、跨界思維和戰略能力，讓他們具備與時俱進的素質。這樣，他們才能在這個機器人和人工智能遍地開花的時代中立足。
我們要堅定信心，勇敢面對挑戰。隻有時刻保持警覺，适應時代的需求，我們才能在這個充滿變革的世界中謀求發展，創造出一個更加美好的未來。
下期，我們将介紹目前人工智能發展的最新趨勢以及應用場景，請關注我，一起在變革中成就自我。有什麼想法或者疑問請大家在評論區留言。