AI的70年(上):从达特茅斯的梦想到漫长的寒冬
1956年,十位科学家相信20年就能造出思考的机器。70年后回望,这条路比任何人想象的都要漫长。这是一群异端者的故事——他们在所有人都放弃的年代,选择继续相信。
1956年,十位科学家相信20年就能造出思考的机器。70年后回望,这条路比任何人想象的都要漫长。这是一群异端者的故事——他们在所有人都放弃的年代,选择继续相信。
2012年,两块游戏显卡训练出的AlexNet震惊了整个AI领域。五年后,Google的一篇论文彻底终结了循环网络时代。又五年,ChatGPT上线。硬件、算法、数据——三条线索在这十年间完成了历史性的交汇。
AI会下棋、会写诗、会通过律师考试。但它真的在’思考’吗?从Chomsky的语言天赋论到LeCun的世界模型缺失,从随机鹦鹉到具身认知——这是一场关于智能本质的终极辩论。而70年AI之路的最深启示,也许不在技术之中。
AI 发展 70 年,本质是两个思想流派的交锋:符号主义相信规则,联结主义相信连接。今天的 ChatGPT 靠的是矩阵乘法加一行激活函数——为什么这么简单的东西就够了?一个 1989 年的数学定理给出了答案。
当我们谈论 AI 时,创业者、投资人、家长和研究者说的可能完全不是同一件事。本文用一张嵌套图理清 AI、机器学习、深度学习、LLM 的层级关系,用一个房价预测的例子让你感受机器学习的范式革命——以及为什么理解这件事,比你想象的更重要。