人工智能将取代了。不少伪专家在人员与这些伪专家没有敲过一句人工智能的办法，没有研究过一个人工智能的底层逻辑和算法，他就号称人工智能要取代你，让你去买他的课，不然你就不知道。
我是一个十三年开发的程序员，一五年开始研究人工智能，我给大家讲一讲人工智能的本质和前世今生。
首先AI技术的基础、embedding 技术发展可以追溯到上个世纪五十年代到六十年代的语言学研究，其中最著名的就是哈尔里是在一九五四年提出的分布式语言理论，distribulational semitics。
这个理论认为单词的词典或者话术可以通过他们在上下文当中的分布来表示。而在计算机科学领域当中最早的 nbading技术可以追溯到二十世纪八十年代到九十年代的神经网络研究。那个时候人们开始尝试使用神经网络来学习单词的 mbain 表示。最著名的就是宾狗在二零零三年提出的神经语言模型：it's your language model，它可以根据单词的上下文来预测下一个单词，来预测下一个单词是的，并且可以使用这个模型来生成单词的 nbating 表示。
到二零一零年左右，随着深度学习技术的发展，nbating技术得到了广泛的应用和研究，这个时候出现了一些重要的嵌入算法，比如 word to feck 喉咙和 fast text，这些算法可以通过训练神经网络会使用矩阵分解等技术来来学习单词的嵌入表示。这些算法广泛适用于各种自然语言的处理任务当中，比如文本分类、机器翻译、情感分析等等。
最近两三年随着深度学习和自然语言处理技术的快速发展 nbating技术得到了进一步的改进和发展，例如bird anymore、gpt等大语言模型，可以生成上下文的 nbaning 表示，这些 nbaning可以更好的捕捉单词的语意和上下文信息、上下文信息。
所以总结一点，人工智能的本质就是统计学完美应用而已。为什么要大量数据？大量数据才会统计出接近于人的所有的表达方式，所有的表达我都把它统计一下这个词。这个句子出现了下个句子应该是什么？它是一个统计，那么大量数据的统计过程是一个什么过程？是一个视力过程。为什么 a 二零零没那么贵？对，他就是一个视力过程。
总结一点人工智能还能取代你吗？仔细想一想，他的推理能力其实不如一只小白鼠，甚至不如一只小蚂蚁，放心去上班，不用买他们的课。但是可以了解一下人工智能的本质，不至于被这些把脉焦虑的人套着去。
