嘿，亲爱的读者朋友们！我们决定在接下来的时间中，推出一系列关于人工智能创业的文章，涵盖人工智能是什么、目前的发展态势如何、都有哪些应用、我们应该如何运用AI进行创业等等，帮助大家在这个新的时代更好的把握机遇、创造财富、实现价值。（跨度长、内容多，请大家先收藏关注）
在我们生活的方方面面，无论是手机助手、语音识别还是自动驾驶，人工智能都在悄无声息地融入我们的生活。那么，到底什么是人工智能？它又是如何改变我们的生活的呢？
人工智能就是用计算机模拟人类智能的技术
一、人工智能是什么——用计算机模拟人类智能的技术
艾伦·图灵 (Alan Turing)
▲图灵的跨世纪之问：人工智能的讨论要追溯到艾伦·图灵 (Alan Turing) 于 1950 年出版的开创性作品《计算机器与智能》，在这篇文章中，图灵提出了一个跨世纪的问题：“机器能思考吗？”，同时给出了一种测试方法，即著名的“图灵测试”，在这个测试中，人类询问者试图区分哪些文本响应是计算机做出的、哪些是人类做出的，以此来分辨机器是否具有智能。在过去数十年中，人工智能 (AI) 的一些定义不断出现，但简单来说，人工智能就是用计算机模拟人类智能的技术。当计算机能够像人类一样思考、学习、理解和解决问题时，我们就称之为"人工智能"。
图灵测试：由1名人类通过对话分辨出2个封闭房间中哪个是机器人，如果分辨不出，即说明人工智能通过了测试
▲人工智能的发展：从时间上看，人工智能主要经历了5个发展阶段。
人工智能发展时间线
不同历史时期的代表性AI成果
- 起步发展期：1943年—20世纪60年代。这一时期，人工智能概念被提出，神经网络和专家系统等技术被研发，人工智能在机器定理证明、跳棋程序、人机对话等方面取得了一些突破，代表性的成果是神经网络。
- 反思发展期：20世纪70年代。这一时期，人工智能遇到了一些困难和挑战，如知识获取、常识推理、计算复杂度等问题，人工智能的发展进入了低谷。
- 应用发展期：20世纪80年代。这一时期，人工智能从理论走向实际应用，专家系统在医疗、化学、地质等领域取得了成功，推动了人工智能的第二次高潮。
- 平稳发展期：20世纪90年代—2010年。这一时期，人工智能受益于网络技术和互联网技术的发展，实现了在远程诊断、人机对弈、智慧地球等方面的创新。
- 蓬勃发展期：2011年至今。这一时期，人工智能受益于大数据、云计算、物联网等信息技术的发展，以深度神经网络为代表的人工智能技术飞速发展，在图像分类、语音识别、知识问答、无人驾驶等方面实现了从“不能用”到“可以用”的技术突破，迎来爆发式增长的新高潮。
▲根据人工智能的智能水平和能力范围，可以分为弱人工智能和强人工智能。
- 弱人工智能（ANI）：也称为狭义 AI 或人工狭义智能 (ANI)，是专注于执行特定任务的经过训练的 AI，是目前实际应用最广泛的阶段，它能够在特定领域超越人类的智能，比如下围棋、识别图像、翻译语言等。弱 AI 驱动了我们现在使用的大多数 AI， “狭窄”可能是对这类 AI 更准确的描述，因为它一点也不弱——它支持一些非常强大的应用，如 Apple Siri、小爱同学、Amazon Alexa、IBM Watson 自动驾驶汽车等等，值得说明的是，随然现在ChatGPT现在以异常优异的表现为大家熟知，但实际上它还是一个弱人工智能。
我们所熟知的“人工智障”就是典型的弱人工智能
- 强人工智能（AGI+ASI）：强 AI 又分为人工常规智能 (AGI) 和人工超级智能 (ASI) 组成。 人工常规智能 (AGI) 是 AI 的一种理论形式，机器拥有与人类等同的智能；它具有自我意识，能够解决问题、学习和规划未来。 人工超级智能 (ASI) 也称为超级智能，将超越人类大脑的智力和能力。他的最佳例子可能来自科幻电影中的形象，如《流浪地球2》中的MOSS、《黑客帝国》中的Matrix（矩阵）以及 《2001 太空漫游》中的不停思考的机器人。目前，强人工智能还处于探索阶段，离我们的日常生活还有一定距离。
强人工智能通常被认为将在21世纪中叶出现，将对人类社会带来巨大的冲击和变革
二、机器学习——人工智能的底层核心逻辑
人工智能只是一种美好的愿景，但是具体如何才能实现人工智能呢？答案就是机器学习。机器学习是一件很麻烦的事情，需要先搭建一个模型，这个模型包含了很多参数，然后把准备好的数据（包括正确的结果）输入到模型中，不断调整模型的参数，直到它非常接近或者完全符合正确的结果。
现在更加广为应用的是深度学习，它使用多层的人工神经网络来学习数据的抽象特征和规律，从而解决复杂的问题。它的优点在于：
- 可以处理非结构化的数据，如图像、声音、文本等；
- 可以自动地从数据中学习特征，而不需要人工设计或提取；
- 可以利用大量的数据和计算资源来提高模型的性能和准确性；
- 可以模仿人类大脑的工作方式，实现人工智能的目标。
目前主流的图像识别、语音识别、自然语言生成、机器翻译、推荐系统、自动驾驶等等人工智能都是采用的深度学习模式。
下面，我们以当下最火的GPT-4为例，为大家讲解人工智能的基本原理。
▲GPT是怎么工作的？GPT通过大量无标签文本数据进行自监督学习，它的目标是预测输入中的下一个单词或符号，在接受文本和图像输入后，根据大量的数据生成文本作为输出。只要给它一个合适的提示，它就可以处理多种任务，比如回答问题、写文章、编程等。他的特别之处在于采用了Transformer的生成式预训练模型，与传统的循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）相比，Transformer在处理长文本时具有更高的效率和准确性。
▲GPT是怎么训练的？GPT的训练分为两个阶段，预训练（Pre-training）和微调（Fine-tuning）。在预训练阶段，目标是根据给定的文本片段预测下一个单词。预训练使模型能够学习到语言的基本结构和语义知识。在微调阶段，模型通过少量标注数据进行有监督学习，以适应特定的任务，如问答、文本摘要等。在CHATGPT中，微调数据包括人与人、人与机器之间的对话，使其能够生成类似人类回答的文本。
▲GPT是怎么说话的？GPT生成文本时采用了生成式策略，即给定一个输入序列，模型生成一个概率分布，从中选择概率最高的单词作为输出。这个过程会连续进行，直到生成特定的终止符或达到最大输出长度。举个最简单的例子，比如前文有“今天我们”4个字，那他就会结合上下文分析“吃饭”和“睡觉”那个词出现的概率大，然后选择概率最大的那个词说出来。
所以从根本上讲，目前人工智能不管看起来多么强大，都像任正非说的那样：“目前的人工智能本质上是还统计学”。
三、人工智能是如何改变我们生活的：以实例和数据为证
人工智能（AI）如同魔法般地改变了我们的生活，让我们的日常更加便捷、高效。它的应用已经深入到各个领域，成为时代发展的驱动力。
▲无人驾驶领域。自动驾驶技术通过感知环境、规划路径、执行控制等功能，为我们带来更安全、舒适的驾驶体验，有效降低了交通事故发生率。自动驾驶汽车是人工智能在交通领域的重要应用。自动驾驶汽车可以让我们享受更加安全、便捷的出行。据统计，到2023年，全球自动驾驶汽车市场将达到556亿美元。
▲垂直专业领域。专家系统应用于各行各业，极大地推动了计算机和网络工业的发展。在医疗领域，英特尔® Saffron™ 人工智能可以分析心电图的 10000 个特性，将心脏病的诊断准确率提高到90%。在金融保险领域，AI可以揭示诈骗行为，英特尔 ® Saffron™ 平台在短短10小时内就发现了一年内造成超过240万美元损失的多笔诈骗。此外，AI还可以帮助寻找失踪儿童，提高搜寻效率和成功率。
▲传统生产领域。人工智能可以提高制造业的生产效率，实现智能化、柔性化、定制化、质量化的生产，降低成本，提高质量，缩短周期。如费洛实验室与英特尔合作加速机器学习模型，以维持机器人运转并降低材料成本，同时提高产品质量，借助这项技术支持，一个普通工厂每年预计可节省数百万美元的费用。据统计，2018年大陆制造业中使用人工智能技术的企业占比达到了16.5%，比2017年增长了4.6个百分点。
▲智能生活场景。在人工智能时代，一个设备可以集成多种功能。最新的机器人可以根据我们的需求工作，实现空气净化、投影播放、安全监控等功能。在我们浏览网页、观看视频、购物时，背后的人工智能系统会根据我们的行为和喜好，为我们提供个性化的推荐内容。我们还可以对着手机说出命令，让智能助手如Siri、Google Assistant或者小爱同学来帮我们查天气、设闹钟、打电话等。
人工智能在自然科学、社会科学等领域产生了深远影响。AI为人类文化生活提供了新的模式。据预测，到2025年，全球智能助手市场规模将达到450亿美元。
四、展望未来：人工智能带来的机遇与挑战
机遇——生产力的快速发展
▲智慧制造升级。近年来，随着AI的快速发展，各产业公司纷纷关注并寻求与AI技术的结合。制造业工厂利用AI技术提升生产效率、改善灵活性、降低成本，并促进自我优化运营。据分析，通过AI的使用，制造业成本可降低20%，其中70%来自劳动生产率的提高。同时，制造业还可运用AI技术为客户开发生产定制型创新产品，大幅缩短交货周期。可见，AI技术在未来制造业中将是不可或缺的重要组成部分。
▲就业市场变革。根据麦肯锡全球研究所（McKinsey Global Institute）的报告，到2030年，约有14%的全球劳动力可能需要转行，进入与人工智能相关的行业。尽管低技能岗位可能会被取代，但人工智能将催生更多高技能的创新岗位。例如，数据科学家、机器学习工程师和提示词工程师等新兴职业将大量涌现。据高盛发布的《全球人工智能产业分布》报告统计，2022年全球新兴人工智能项目中，中国占据51%。然而，全球人工智能人才储备方面，中国仅占5%左右，人才缺口超过500万人。
▲医疗领域的创新：人工智能可以通过数据分析、机器学习、深度学习等技术，辅助医生进行诊断、治疗、预测、预防等医疗活动，提高医疗准确性和效果，降低医疗错误和成本，实现个性化、精准化、智能化的医疗。例如，人工智能可以帮助医生进行医学影像分析，识别病灶、肿瘤、骨折等异常情况，提供辅助诊断和治疗建议；人工智能也可以帮助医生进行药物发现，预测药物的效果、毒性、作用机制等，找出新的药物候选物或组合。谷歌DeepMind的AlphaFold项目已成功预测了许多蛋白质的三维结构，为开发新型药物提供了强大支持。
▲教育领域的改革：人工智能可以辅助教师进行个性化的教与学，根据学生的兴趣、习惯和学习需求为其制定专门的学习计划，提供实时的评价和反馈，提高学生的学习效果和兴趣。也可以实时跟踪与反馈的学习效果，通过自然语言处理和语音识别技术，对学生的口语、作文等进行即时评分和点评，并提供改善性建议和内容分析结果。目前，美国的Knewton平台已经利用人工智能分析学生的学习数据，为他们提供定制化的学习资源和建议。
挑战——生产关系的落后和管理手段的缺失
▲隐私泄露：随着人工智能对数据的需求不断增加，数据保护和隐私泄露成为越来越重要的问题。今年3月31日，意大利个人数据保护局宣布，即日起暂时禁止使用聊天机器人ChatGPT，已就OpenAI聊天机器人ChatGPT涉嫌违反数据收集规则展开调查，并暂时限制OpenAI处理意大利用户数据，引发了全球关注。
▲就业威胁：人工智能在各行业的普遍使用，极有可能会引起大量现存的工作岗位的消失，尤其是一些简单重复性的工作，相应的员工也会失业。即使会有新的工种产生，这部分员工也可能因为无法胜任而失业。《未来简史》作者尤瓦尔·赫拉利认为，如果人工智能发展到一定程度，绝大部分人将成为无用的群体。尤其是在强人工智能时代，机器人有了人类的心理能力之后，能够被替代的工作种类将更多。
▲分配不均：在就业上的不平等，会导致社会财富收益权的不平等，更多掌握人工智能技术的国家、企业或个人能够获得社会财富更大的分配权，而另一部分人类在社会竞争中处于极为不利地位。这可能使整个人类社会的鸿沟不断加大，国与国之间、企业与企业之间、人与人之间也将面临着快速分化，结果是强者越强，弱者越弱，贫富极端不均衡，人类社会和谐相处的根基将不复存在。
在中国，人工智能正以磅礴之势融入我们的生活。智能家居、无人驾驶汽车、刷脸支付等技术层出不穷，这离不开国家政策的支持。还有很多大型AI项目也为人们熟知，如百度的文心一言、华为的盘古大模型等等。
李开复老师曾说："AI 难以取代的领域有五个，手巧的、有创意的、有爱心的、需要复杂战略性、跨领域思维的。"
在这个被机器人和人工智能主导的时代，我们应该重视那些无法被机器轻易取代的技能。我们需要激发青年的创造力、爱心、跨界思维和战略能力，让他们具备与时俱进的素质。这样，他们才能在这个机器人和人工智能遍地开花的时代中立足。
我们要坚定信心，勇敢面对挑战。只有时刻保持警觉，适应时代的需求，我们才能在这个充满变革的世界中谋求发展，创造出一个更加美好的未来。
下期，我们将介绍目前人工智能发展的最新趋势以及应用场景，请关注我，一起在变革中成就自我。有什么想法或者疑问请大家在评论区留言。