作者：王智遠(yuǎn)
一位朋友去B2B公司面試產(chǎn)品銷售，回來后有點(diǎn)迷茫。
他說：
HR聊到前幾段履歷情況，以及所做出的成果和離職原因后，就沒說其他的；但業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人面試完，我自信的狀態(tài)突然沒有了。
因?yàn)樵陔p方交流過程中發(fā)現(xiàn)，他用到很多英文、專業(yè)術(shù)語，這些我都似懂非懂，盡管對(duì)方?jīng)]有具體做到問我某些什么意思，可我總認(rèn)為，自己在該方面還有很多課要補(bǔ)。
是的，新技術(shù)發(fā)展，必然會(huì)有大量術(shù)語、概念產(chǎn)生。
這些術(shù)語好處是，能將復(fù)雜、冗余的表述簡化為幾個(gè)詞，從而極高交流效率；然而，劣勢也同樣明顯，你對(duì)術(shù)語不熟，就沒辦法跟客戶把產(chǎn)品講明白，甚至導(dǎo)致溝通失效。
那么，面對(duì)此類情況，該怎么辦呢？有兩個(gè)方法，一，日常在工作中多積累；二，集中系統(tǒng)性學(xué)習(xí)。
第二種很難，畢竟人工智能廣泛還復(fù)雜，涵蓋細(xì)分場景也比較多；因此，我特意選取了一些容易混淆，提及比較多的通用詞匯。
01
第一個(gè)關(guān)于AI。你怎么一句話給人解釋它？
我會(huì)這么說：
AI，是人工+智能。一種讓機(jī)器能像人一樣思考、解決問題的技術(shù)，它能用在多個(gè)領(lǐng)域和場景中，想象一下，智能手機(jī)，智能家居設(shè)備，這些都是AI技術(shù)的應(yīng)用。
這很簡單吧。
不過，要說起它的由來，就得提到一個(gè)專業(yè)詞匯：神經(jīng)元（Neuron）。在生物和神經(jīng)科學(xué)領(lǐng)域，它是神經(jīng)系統(tǒng)的基本單位，負(fù)責(zé)接受、處理和傳遞信息。
早在1943年，有兩位科學(xué)家，名叫McCullouch和Pitts，他們發(fā)表一篇非常重要的論文，名字叫做：
論文中，提到了一個(gè)數(shù)學(xué)模型，叫做McCulloch-Pitts神經(jīng)元，也就是人工神經(jīng)元的早期形式。通過模型，我們可以模擬，并解釋生物大腦是如何傳遞信號(hào)的。
這不難理解吧？有了對(duì)神經(jīng)元的理解，科學(xué)家能更深入的知道如何模擬一個(gè)生物的大腦系統(tǒng)。
隨著不斷研究，7年后（1950年），一位英國學(xué)家艾倫·圖靈（Alan Turing）發(fā)表一篇論文，探討了機(jī)器能思考嗎？圖靈通過著名的「圖靈測試」，探索機(jī)器會(huì)不會(huì)更智能。
到了1956年，在一個(gè)叫達(dá)特茅斯學(xué)院（Dartmouth College）的地方，幾位研究計(jì)算機(jī)和自動(dòng)化的科學(xué)家聚在一起，討論預(yù)測機(jī)器是否能模仿人類學(xué)習(xí)的行為；麥卡錫在會(huì)議中提出一個(gè)想法：
希望在夏天的1-2個(gè)月內(nèi)，憑借10幾個(gè)人的努力，讓機(jī)器能夠使用語言、形成抽象概念和解決各種問題的方法，最終達(dá)到與人類相似的智能水平。
因此，這次會(huì)議上：AI才作為一個(gè)獨(dú)立學(xué)科被成立。一晃之間，又7年過去了，1960年左右，多名研究者對(duì)人工智能的發(fā)展做出了貢獻(xiàn)。
比如：
斯坦福大學(xué)研究者們，開發(fā)了珀西瓦爾（Perceptron），基于神經(jīng)元結(jié)構(gòu)，展示機(jī)器如何學(xué)習(xí)；著名的邏輯理論家赫伯特·西蒙（Herbert Simon）和他的團(tuán)隊(duì)，基于數(shù)學(xué)定理，開發(fā)出一套自動(dòng)推理的程序。
還有很多......
但是，到了70年代中期（1974年），因?yàn)榧夹g(shù)發(fā)展沒有達(dá)到大家希望的水平，加上經(jīng)濟(jì)壓力，美國政府才開始削減對(duì)AI領(lǐng)域的資助，這導(dǎo)致了所謂的歷史上第一個(gè)：AI寒冬的出現(xiàn)。
直到又過了7年后，專家系統(tǒng)的商業(yè)成功讓AI研究有了復(fù)蘇的標(biāo)志，市場才對(duì)AI領(lǐng)域有了新關(guān)注和投資機(jī)會(huì)?？吹竭@里，你可能會(huì)問：什么是專家系統(tǒng)呢？
千萬不要誤解，專家系統(tǒng)不是管理專家的。
它是一套特別的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)程序，它能學(xué)習(xí)各種規(guī)則、知識(shí)、模仿人類專家做決定；可以把人類專家的知識(shí)，轉(zhuǎn)變成計(jì)算機(jī)能理解和使用的形式，讓它在市場上真正派上用場。
可是，好景不長，7年后（1987年），AI又引發(fā)了第二個(gè)更長的寒冬。
失敗的結(jié)論無法用一句言語來表達(dá)，不過，有幾個(gè)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，一，專家系統(tǒng)看起來有前景，但不賺錢，不能廣泛使用；二，技術(shù)所依賴的Lisp編程語言，有性能瓶頸，要消耗大量硬件成本；三，Lisp編程所用的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)過時(shí)了，導(dǎo)致市場潰敗。
這不僅影響到上游制造商，還涉及到人工智能的研究。
所以，許多研究項(xiàng)目停滯不前，導(dǎo)致市場對(duì)人工智能大幅度降溫，這一寒冬，持續(xù)小10年。
直到1990年，互聯(lián)網(wǎng)算法興起，人工智能才算恢復(fù)活力，同年，一位非常有影響力的計(jì)算機(jī)教授Yann LeCun，貢獻(xiàn)了卷軸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的發(fā)展，才推動(dòng)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際運(yùn)用。
到了2000年，AI背后所承載的技術(shù)才被運(yùn)用到各領(lǐng)域。
這一段60年的脈絡(luò)，只為讓你清晰展示AI的發(fā)展，它從一條神經(jīng)元，到成為系統(tǒng)，經(jīng)歷了什么。
02
第二個(gè)，關(guān)于AI怎么更像人。想象一下：
如果我們想讓人工智能更像人類，是不是要先給它構(gòu)建一個(gè)類似于人類大腦的模型，讓它擁有一個(gè)「操作系統(tǒng)」，能夠模擬人腦的工作方式。
這意味著，我們得不斷挖掘它，讓它有注意力機(jī)制，讓它會(huì)能夠?qū)W習(xí)，還能看得見周圍的一切，甚至說，還得自我優(yōu)化。沒錯(cuò)，這正是人工智能專家們正在做的事情。
你知道嗎？
2000年以后，AI技術(shù)越來越廣泛，不管做什么，只要和智能相關(guān)，都會(huì)給它貼上人工智能標(biāo)簽，不同技術(shù)之間的差異，到底該如何有效區(qū)分就成了一個(gè)問題。
2002年，人工智能領(lǐng)域有兩位科學(xué)家，Ben Goertzel和Cassio Pennachin合著一本書《Artificial General Intelligence》，翻譯成中文是《人工通用智能》。
它提到了AI的子領(lǐng)域，也就是AGI。
G是 General的縮寫。意思是通用的、全能的。這意味著，它的通用智能水平能和人類相媲美，不僅能執(zhí)行特定任務(wù)，還能在多種環(huán)境、情境下學(xué)習(xí)知識(shí)，進(jìn)行自我改善。
看到這，你興許更困惑。
我們一般覺得，既然叫做人工智能，AI能力應(yīng)該比AGI廣泛，實(shí)際上情況并非如此。它倆區(qū)別在于，AI被特別訓(xùn)練來完成某個(gè)具體任務(wù)，學(xué)習(xí)能力和適應(yīng)性都有明確的限制。
而AGI，具備自主智能，可以理解和解決之前未遇到的問題，不僅限于單一任務(wù)。簡單來說，AGI像可以在任何情況下都能夠應(yīng)對(duì)的智能，而AI則更像只擅長特定領(lǐng)域的專家。
因此，該怎么給別人一句話介紹AGI？
我會(huì)說：AGI是通用人工智能，讓機(jī)器能像人一樣，在很多不同事情上能自己想辦法解決；它跟AI區(qū)別在于，AI專門為某個(gè)任務(wù)設(shè)計(jì)，而AGI則可以處理任何問題，像人一樣，更強(qiáng)大。
有一個(gè)與AGI相似的詞，叫Gen AI了。
Gen背后英文是General，AGI中的G也是General，不要驚訝，它倆意思相同。那么，市面為什么有人喜歡叫GenAI，有人叫AGI？
有兩點(diǎn)：
一，源于發(fā)展。不同地域差異，大家叫法不同；二，和產(chǎn)品有關(guān)。商業(yè)環(huán)境中，大家喜歡用一些不同的叫法來突出自己的產(chǎn)品特色；不過，在全球范圍和學(xué)術(shù)文獻(xiàn)場景下，目前AGI稱呼更為普遍。
所以，這10年的故事中，AGI發(fā)展不僅讓機(jī)器在復(fù)雜環(huán)境中，有了更深層次的學(xué)習(xí)能力，還讓特定任務(wù)的窄AI（也稱為弱AI（Weak AI），也變得更智能了。
03
第三個(gè)，關(guān)于大模型（Large Model）。
討論不同模型，了解2010年到2017年的AI發(fā)展至關(guān)重要。從2010年開始，AGI領(lǐng)域越來越多投資者進(jìn)入，深度學(xué)習(xí)也就成了研究和應(yīng)用的焦點(diǎn)。
2015是注意力轉(zhuǎn)折點(diǎn)，得益于硬件進(jìn)步和大數(shù)據(jù)的支持，DeepMind開發(fā)的AlphaGo擊敗了世界圍棋高手李世石。這一事件后，讓大家更相信AGI會(huì)變得更強(qiáng)、更像人類。
同年，OpenAI在美國成立，為后來大模型發(fā)展奠定了基礎(chǔ)。那么，什么是大模型呢？
大，指，模型處理信息量很大，在人工智能中，我們稱信息為參數(shù)（Parameters），模型，像小時(shí)候玩的玩具，雖然是虛擬的，卻能執(zhí)行真實(shí)的任務(wù)，當(dāng)你問它一個(gè)問題時(shí)，它能迅速給出答案。
我通常這樣解釋：大模型是，能夠處理大量復(fù)雜數(shù)據(jù)的高級(jí)程序，像一個(gè)超級(jí)聰明的大腦，可以學(xué)習(xí)和處理許多不同的事情。
那么，小模型（Small Model）是什么呢？
與大模型相對(duì)，小模型參數(shù)數(shù)量少，結(jié)構(gòu)簡單，計(jì)算資源需求也不高。這些模型專為特定領(lǐng)域設(shè)計(jì)，比如營銷自動(dòng)化、兒童早教、或幫助孩子學(xué)習(xí)古文等，更專注于解決特定類型的問題。
雖然在2015年左右，大模型還不為大眾知曉，但到了2017年，谷歌發(fā)表了《Attention Is All You Need》這篇論文后，徹底改變了大語言模型（Large Language Model, LLM）領(lǐng)域的面貌。
因?yàn)?，這篇論文介紹一種基于multi-head自注意力機(jī)制的深度學(xué)習(xí)Transformer架構(gòu)。這種架構(gòu)，推動(dòng)了處理語言的模型的發(fā)展，它能更加靈活的能模仿人類的情感和語言風(fēng)格。
大語言模型和大模型，最主要的區(qū)別是：大模型能處理很多不同類型的任務(wù)，比如圖像識(shí)別、數(shù)據(jù)分析等；而大語言模型，主要是用來處理文字，比如，幫我們寫文章或翻譯語言。
另外，值得一提的是：
自然語言處理（NLP）技術(shù)是AI領(lǐng)域中的一個(gè)核心分支，它包括自然語言理解（NLU）和自然語言生成（NLG）。
當(dāng)我們?cè)诤虯I對(duì)話時(shí)，輸入的每一個(gè)字或詞叫做token。AI會(huì)把文本分割成最小的單位來學(xué)習(xí)，這個(gè)過程稱為tokenization（分詞）；例如：句子，你吃了嗎，一個(gè)常見的分詞方法將其分為三個(gè)tokens，你 / 吃了 / 嗎。
還有一個(gè)與大語言模型經(jīng)?；煜脑~：GPT。
GPT是Generative（生成式）、Pre-trained（預(yù)訓(xùn)練）Transformer（一種模型架構(gòu)）三者的縮寫，ChatGPT和GPT不是同一回事，不要混淆。
ChatGPT是OpenAI公司基于GPT模型，開發(fā)的特定產(chǎn)品，主要用于生成文本，而GPT本身代表一種廣泛的模型系列，像sora也是GPT模型的產(chǎn)品之一。
所以，當(dāng)別人問起時(shí)，我會(huì)說：
大語言模型像一個(gè)操作系統(tǒng)，它為處理、理解語言提供了基礎(chǔ)框架；GPT更像系統(tǒng)上的一個(gè)應(yīng)用程序，它利用框架來執(zhí)行任務(wù)；至于ChatGPT，是基于GPT模型開發(fā)的一款具體產(chǎn)品，就像電腦上的聊天工具。
明白它非常重要，國內(nèi)一些產(chǎn)品，某種程度上，也可以稱它為類似GPT的模型。
畢竟，它們同樣基于自注意力架構(gòu)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，也能生成文本；所以，雖然優(yōu)化方法不同，但技術(shù)核心上，基本一致。
這7年，讓大模型、大語言模型（LLM）發(fā)生了關(guān)鍵變化。通過時(shí)間脈絡(luò)，你也能理解到幾者有何不同。
04
第四個(gè)，關(guān)于AIGC。什么是AIGC？
這里的C代表Content，中文意思是內(nèi)容。AIGC的全稱是人工智能生成內(nèi)容，涵蓋文本、圖像、視頻和音樂等多種形式。
因此，AIGC包括四個(gè)方面：文生文、文生圖、文生視頻、文生音樂。
說起來，你也許不信，歷史時(shí)間脈絡(luò)中，并沒有哪位科學(xué)家首次提出該術(shù)語，它是在人們不斷討論中，逐漸形成的一種通用描述。
想徹底了解AIGC，不妨再看7年。
從2018年到2020年的3年里，一項(xiàng)調(diào)查顯示，全球有72個(gè)活躍的AGI研發(fā)項(xiàng)目，分布在37個(gè)不同的國家；本質(zhì)上，是研究openAI、DeepMind、Anthropic等公司。
這些公司都在做什么？簡單說，DeepMind是專注創(chuàng)造AGI的公司，目標(biāo)讓機(jī)器的智能能夠和人類相媲美；而OpenAI，則因其開發(fā)的大型模型，引起廣泛關(guān)注。
再看最近4年，AIGC技術(shù)幾乎在各行業(yè)的涌現(xiàn)?，F(xiàn)在，照片不僅能一鍵美顏，還能一鍵摳圖，并且處理的更精細(xì)；做PPT，不僅能根據(jù)大綱生成內(nèi)容，還能直接匹配的配圖素材。這背后都得益于小模型，多模態(tài)發(fā)展。
多模態(tài)（Multimodal）技術(shù)，即：一個(gè)AI模型能處理不同類型的數(shù)據(jù)（文本、圖像、音頻），還能將不同形式的信息，整合在一起，從而進(jìn)行更全面的分析和理解。
因此，一個(gè)最重要啟發(fā)在于：
未來更加垂直領(lǐng)域的信息，將會(huì)被開發(fā)出來，這些信息反哺給模型，模型經(jīng)過參數(shù)調(diào)整后重新學(xué)習(xí)，將變得更加聰明，這種發(fā)展，越來越逼近AGI的目標(biāo)。
作為個(gè)人，理解整個(gè)AI發(fā)展，能有一個(gè)宏觀框架在心里，下次看到不同產(chǎn)品時(shí)能知道，公司處在哪個(gè)賽道中。
當(dāng)然，每個(gè)細(xì)分賽道里，還有更多更專業(yè)的術(shù)語，像AI+營銷領(lǐng)域還有很多小模型，如：動(dòng)態(tài)定價(jià)模型、情感分析模型、用戶流失模型、ROI預(yù)測模型等等，這些像人的思維模型一樣，被格柵化在多模態(tài)里。
好了。
四個(gè)大概念講完了。關(guān)于AI、AGI、大模型、小模型、大語言模型（LLM）、GPT、AIGC、多模態(tài)，按照時(shí)間軸加在一起，共計(jì)發(fā)展了81年。
這81年中，幾乎7年一個(gè)小變化，但也不是絕對(duì)，你有什么感受？
總結(jié)而言
有大視角，才不會(huì)被細(xì)節(jié)迷惑。
隨著AI發(fā)展，未來，舊工作會(huì)被加速迭代，新行業(yè)雖然沒起來，但必有新機(jī)會(huì)出現(xiàn)，了解AI，才能迎接新的時(shí)代，更好的駕馭它。
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