在聊ChatGPT之前，应该先聊聊AI。我们先来界定下到底什么叫AI（Artificial Intelligence），也就是人工智能。对它的定义是一种模拟人类智能的计算机系统，这种系统能够理解、学习和适应环境，从而完成各种任务，包括语音识别、视觉识别、决策制定和自然语言处理等。这是个被讨论迭代过很多次的定义，没有一个字的废话，我们可以一个一个字拆解看这个定义意味着什么：

　　模拟人类智能：AI的目标是让计算机系统能够模拟人类的思维和行为，这意味着AI需要具备类似人类的认知和处理信息的能力。

　　计算机系统：AI依赖于计算机硬件和软件技术，通过编程和算法实现对人类智能的模拟。

　　理解、学习和适应环境：这些是AI系统的关键特征，使得它们能够在不断变化的环境中自主学习和改进。理解是指AI能够识别和处理输入数据；学习是指AI能够从数据中提取知识并优化其性能；适应是指AI能够根据环境变化调整自身策略和行为。

　　完成各种任务：AI的应用范围很广泛，包括语音识别、视觉识别、决策制定和自然语言处理等。这些任务通常需要复杂的信息处理和推理能力，而AI正是为了实现这些能力而设计的。

　　AI本质上不是什么新概念，它最早可以追溯到20世纪50年代。当时，艾伦·图灵提出了著名的图灵测试，这个测试被认为是一种评价机器是否具备人类智能的标准。随后，AI领域开始兴起，从最初的基于规则的专家系统，到后来的机器学习方法，再到近年的深度学习技术，AI的发展经历了几个重要阶段。但是之前的AI跟普通人没什么关系，用它的人主要是企业和政府，他们将其应用于特定的行业领域，如金融、医疗、制造业等。对于大多数人来说，AI还是一个遥不可及的概念，而并非生活中实实在在的工具。

　　在2022年之前，AI在消费级的产品上主要应用可能是“小爱同学”和“小度小度”、“siri”等，但是相比「人工智能」，他们更多被认为是「人工智障」。这类专门化的处理某一类人物的智能设备/智能助手始终距离可被使用很远，因为人的思维方式、表达方式、需求场景都太丰富了，只要稍稍超出他们的范畴，你就只能得到他们很愚蠢的感受。

　　在这几十年的时间里，AI的发展经历了所谓基于规则的专家系统，到后来的机器学习方法，再到近年的深度学习技术等，乐鱼体育网址但实际成果却难以满足这些期望，限制AI能力的主要因素包括计算能力、数据量和算法效率等。

　　计算能力的提升：GPU（图形处理器）运算效率的提升和单位成本的降低，神经网络深度学习算法需要大规模的计算能力支撑，几个数据：2010年时GPU的平均价格每TeraFLOPS（每秒万亿次浮点运算）是约$1000美元，2019年这个数值是$3.5美元，2022年降低到了$1.5美元，也就是说12年内，算力的成本降低了99.85%，非常离谱的数据。现在训练大模型依然被认为只有大公司才有钱干的事，可以想象在10年前这件事根本就没有公司可以完成。

　　数据量的增长：互联网，尤其是移动设备和移动互联网的普及让AI得到了大量可用的数据，为AI的训练提供了丰富的素材。

　　算法的创新：神经网络深度学习等前沿技术的出现，让AI能够处理更复杂的任务，提高了性能。

　　这些因素一起把AI时代推到了我们眼前，你闭眼也没用，这股力量始终会冲向你，冲向每个人的，保持着开放的心态让它穿过，使用它的力量是唯一选择。

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