人工智能将取代了。不少僞專家在人員與這些僞專家沒有敲過一句人工智能的辦法，沒有研究過一個人工智能的底層邏輯和算法，他就号稱人工智能要取代你，讓你去買他的課，不然你就不知道。
我是一個十三年開發的程式員，一五年開始研究人工智能，我給大家講一講人工智能的本質和前世今生。
首先AI技術的基礎、embedding 技術發展可以追溯到上個世紀五十年代到六十年代的語言學研究，其中最著名的就是哈爾裡是在一九五四年提出的分布式語言理論，distribulational semitics。
這個理論認為單詞的詞典或者話術可以通過他們在上下文當中的分布來表示。而在計算機科學領域當中最早的 nbading技術可以追溯到二十世紀八十年代到九十年代的神經網絡研究。那個時候人們開始嘗試使用神經網絡來學習單詞的 mbain 表示。最著名的就是賓狗在二零零三年提出的神經語言模型：it's your language model，它可以根據單詞的上下文來預測下一個單詞，來預測下一個單詞是的，并且可以使用這個模型來生成單詞的 nbating 表示。
到二零一零年左右，随着深度學習技術的發展，nbating技術得到了廣泛的應用和研究，這個時候出現了一些重要的嵌入算法，比如 word to feck 喉嚨和 fast text，這些算法可以通過訓練神經網絡會使用矩陣分解等技術來來學習單詞的嵌入表示。這些算法廣泛适用于各種自然語言的處理任務當中，比如文本分類、機器翻譯、情感分析等等。
最近兩三年随着深度學習和自然語言處理技術的快速發展 nbating技術得到了進一步的改進和發展，例如bird anymore、gpt等大語言模型，可以生成上下文的 nbaning 表示，這些 nbaning可以更好的捕捉單詞的語意和上下文資訊、上下文資訊。
是以總結一點，人工智能的本質就是統計學完美應用而已。為什麼要大量資料？大量資料才會統計出接近于人的所有的表達方式，所有的表達我都把它統計一下這個詞。這個句子出現了下個句子應該是什麼？它是一個統計，那麼大量資料的統計過程是一個什麼過程？是一個視力過程。為什麼 a 二零零沒那麼貴？對，他就是一個視力過程。
總結一點人工智能還能取代你嗎？仔細想一想，他的推理能力其實不如一隻小白鼠，甚至不如一隻小螞蟻，放心去上班，不用買他們的課。但是可以了解一下人工智能的本質，不至于被這些把脈焦慮的人套着去。
