接著就是人工智能第三大學(xué)派

連接主義

，迄今為止最大突破也來自這個(gè)學(xué)派，而這個(gè)概念誕生距今已經(jīng)接近七十年了。其崛起要提到

杰弗里辛頓

，在三十年間，他發(fā)表了兩百多篇論文，以一己之力開創(chuàng)了

深度學(xué)習(xí)時(shí)代

，成功扭轉(zhuǎn)了全世界對(duì)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

的看法。

馬文明斯基

曾說神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)無法訓(xùn)練，但是辛頓找到了訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法。只是介于當(dāng)年的計(jì)算機(jī)算力很低，因此神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)曾陷入一片沉寂。后來隨著算力的解放，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)元數(shù)量得以急劇增加。 現(xiàn)如今，

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

，

深度學(xué)習(xí)

等等這些關(guān)鍵詞很火。

深度學(xué)習(xí)

（無監(jiān)督特征學(xué)習(xí)），像自己學(xué)會(huì)下棋，自己學(xué)會(huì)識(shí)別圖片等等。深度有著多層結(jié)構(gòu)的意思。要想進(jìn)行深度學(xué)習(xí)，要求神經(jīng)元數(shù)量必須多。 在原來，業(yè)界都在思考

監(jiān)督式學(xué)習(xí)

（監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)，是機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能的子類）簡單講就是

喂數(shù)據(jù)

，讓程序

做決策

。比如說要做一個(gè)垃圾短信過濾器，但你不可能通過編程一系列規(guī)則來判斷垃圾短信，這樣極度不靈活。發(fā)垃圾短信的人摸透了規(guī)則就會(huì)自主動(dòng)的規(guī)避。比如他發(fā)，看片加微信。你通過編程屏蔽了這些關(guān)鍵字。這時(shí)他就會(huì)接著發(fā)，攢勁小節(jié)目加v等等。不僅永遠(yuǎn)屏蔽不完而且會(huì)影響到用戶的正常使用。所以更合理的做法是，標(biāo)記一堆垃圾短信和正常短信作為數(shù)據(jù)。訓(xùn)

練出分類模型

，讓模型學(xué)習(xí)垃圾短信和正常短信之間的區(qū)別。之后它可以具備自動(dòng)判斷垃圾短信的能力。 辛頓團(tuán)隊(duì)利用開發(fā)訓(xùn)練的“

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

”（一種多層的監(jiān)督學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。卷積層像漏斗，漏斗在圖像上滑動(dòng)，過濾多余信息，得到更高維度的特征，就像人的視覺神經(jīng)系統(tǒng)一樣。）在2012年的圖像識(shí)別大賽上獲得了震驚了學(xué)術(shù)界的成績?，F(xiàn)如今，人臉識(shí)別，人臉支付等等都與之有關(guān)。 AI繪畫與“

對(duì)抗式生成網(wǎng)絡(luò)

”（對(duì)抗由卷積和反卷積組成，卷積負(fù)責(zé)識(shí)別和打分的裁判，反卷積負(fù)責(zé)生成）有關(guān)。??? 人的視覺神經(jīng)系統(tǒng)： 人的眼睛不同于照相機(jī)，視覺系統(tǒng)有逐級(jí)處理信息的能力，從低級(jí)特征逐步抽象到高級(jí)特征。（你遇到一個(gè)熟人，瞳孔首先瞥見的是像素，接著大腦會(huì)快速鎖定眼前物體的邊緣，讓你判斷這是個(gè)人，接著你的大腦進(jìn)一步判斷五官特征，你發(fā)現(xiàn)這是個(gè)熟人，最后確定是哪個(gè)朋友，這才是眼睛和大腦的工作方式）

由此可見，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是未來互聯(lián)網(wǎng)的必爭之地。

談及現(xiàn)在的AI發(fā)展，要先提一個(gè)人，

杰夫迪恩

，他是谷歌的技術(shù)大牛。剛成立的谷歌只是個(gè)很小的互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)公司，但因?yàn)榈隙鞯募尤耄伤暑I(lǐng)谷歌的技術(shù)方向，谷歌在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代原地起飛。曾在百度任職的吳恩達(dá)有次和他聊天，說現(xiàn)在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)表現(xiàn)很厲害，讓迪恩關(guān)注下。然后迪恩親自研究了半年神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，他很快提出，這是未來互聯(lián)網(wǎng)公司的必爭之地。在2012年，迪恩帶領(lǐng)谷歌的技術(shù)團(tuán)隊(duì)參加了那場同樣有辛頓團(tuán)隊(duì)參加的圖像識(shí)別大賽。結(jié)果直接被辛頓的團(tuán)隊(duì)爆殺，迪恩非常震驚，比賽結(jié)束后，辛頓和他那兩個(gè)一起參賽的學(xué)生三人共同成立了一個(gè)空殼公司，除了三個(gè)員工什么都沒有。但很快谷歌就花了五千萬美元收購這家公司。這件事翻譯一下就是，迪恩參賽被辛頓擊敗，馬上讓谷歌斥資五千萬買了三個(gè)人才。而辛頓拿到這么多錢，甚至都不是全職加入谷歌，他仍然有一半時(shí)間在大學(xué)從事研究工作。 谷歌在這方面出手越來越闊綽。2014年1月，又收購了家英國公司叫

深度思維（DeepMind）

。這家公司只有25個(gè)人，也沒有業(yè)務(wù)，沒幾個(gè)人聽過這個(gè)公司。但谷歌直接斥資4億英鎊買了過來。讓全世界傻眼了。也許你好奇深度思維干嘛的？為什么能值這么多錢？是因?yàn)檫@個(gè)公司做了個(gè)AI，讓AI從零開始玩雅達(dá)利2600的游戲，而且AI對(duì)自己正在玩的游戲一無所知。但AI最終學(xué)會(huì)了29個(gè)游戲。并且表現(xiàn)遠(yuǎn)高于人類的平均水準(zhǔn)。比如說有個(gè)游戲叫打磚塊，大家都玩過。我們的目標(biāo)是把所有磚塊打完。深度思維的AI一開始玩的時(shí)候經(jīng)常漏球。但訓(xùn)練幾百輪以后就再也沒漏過了，最強(qiáng)的是， AI自己發(fā)現(xiàn)了最有效率的得分方式。它在磚塊墻之間打一個(gè)洞，把球送進(jìn)去，讓球在磚墻和頂部的屏障之間不停彈，不需要額外操作也可以迅速消除磚塊。這一切都是

AI自主學(xué)習(xí)

的。深度思維的工程師沒預(yù)料到這種行為，每個(gè)看到演示的人也都沒想到。背后其實(shí)展示了他們模型強(qiáng)大的實(shí)力。也難怪谷歌發(fā)現(xiàn)了這家公司。當(dāng)谷歌收購他們以后，他們又做出了

AlphaGo

和李世石，柯潔等世界頂級(jí)棋手下棋并取得勝利。chatGPT也是差不多的故事。 谷歌收購深度思維后，硅谷的資本全部都坐不住了。他們比普通人更早的看到了AI的潛力與威脅，于是在全球范圍內(nèi)對(duì)AI人才開始了搜羅。基本上現(xiàn)如今在AI領(lǐng)域的頂級(jí)學(xué)者都被谷歌、微軟、IBM、 Facebook、亞馬遜等公司瓜分了?，F(xiàn)如今整個(gè)硅谷都在布局AI。后來有一堆大佬開了一個(gè)會(huì)議，他們認(rèn)為谷歌重押AI領(lǐng)域太危險(xiǎn)。于是想一起創(chuàng)建一家不受任何資本掌控的AI實(shí)驗(yàn)室。而且要做非盈利機(jī)構(gòu)，全球研究者都可以參與進(jìn)來，任何進(jìn)展也都要開源出去。公司名字就叫

openAI

。有包括馬斯克在內(nèi)的眾多大佬的資金支持。于是OpenAI很快挖到了一大堆頂級(jí)人才加盟。但作為一個(gè)非盈利機(jī)構(gòu)，一大堆天才，每個(gè)大佬想法都不一樣，擅長的領(lǐng)域也不一樣。深度學(xué)習(xí)，機(jī)器人，多智能體…早期的openAI啥都研究，很難擰成一股繩一起發(fā)力。公司也面臨人才流失。在2018年，特斯拉產(chǎn)能跟不上，被市場瘋狂做空。馬斯克心急如焚，而且OpenAI又拿不出有說服力的成果。因此馬斯克就提出要自己出任openAI的CEO，但被董事會(huì)拒絕，于是他就撤資離開了。訓(xùn)練AI模型非常燒錢， openAI如果無法突破，只能關(guān)門大吉。 這時(shí)候公司的新CEO，決定放棄非盈利組織模式，開始探索商業(yè)化的路線。后來有一件事讓openAI打響了名號(hào)。還是和游戲有關(guān)。之前提及的深度思維團(tuán)隊(duì)研發(fā)的AlphaGo玩圍棋很厲害。他們就在AlphaGo的基礎(chǔ)上訓(xùn)練了一個(gè)加強(qiáng)版的AlphaZero，能玩圍棋,象棋，將棋，雅達(dá)利2600的游戲等等。2016年，他們與暴雪合作，讓AlphaZero挑戰(zhàn)星際爭霸2，剛在多個(gè)領(lǐng)域橫掃人類頂級(jí)冠軍的AlphaZero，在星際爭霸2的表現(xiàn)卻令人不滿。不說和人打，連簡單人機(jī)都打不過。原因很簡單，圍棋有361個(gè)位置可以落子，雖然搜索空間非常龐大，但規(guī)則十分明確。我們可以清晰的把圍棋的問題描述成機(jī)器學(xué)習(xí)的邏輯語言。而星際爭霸這游戲很難用邏輯語言表達(dá)其策略。這些策略是“即時(shí)”的，十分動(dòng)態(tài)的，隨著時(shí)間變，地圖變，對(duì)手變。什么時(shí)候怎么做，很難用邏輯語言說清楚。但是后來openAI在DOTA這邊整了個(gè)大活，讓AI和世界冠軍solo，并不斷升級(jí)著AI，并舉辦擂臺(tái)讓AI不斷的和人類對(duì)戰(zhàn)，使其成長速度飛快發(fā)展。這個(gè)過程這看似是在走彎路，但正是通過玩DOTA2讓openAI的學(xué)習(xí)模式從“

強(qiáng)化學(xué)習(xí)

”轉(zhuǎn)變?yōu)榱恕?/p>

基于人類反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)

”。為日后的下chatGPT的技術(shù)路線提供了借鑒。而且人機(jī)大戰(zhàn)也是媒體和大眾喜聞樂見的，這也讓openAI小小出圈了一把。 正因?yàn)槠湓絹碓交钴S，微軟直接給openAI投了10億美元。微軟一直過得都很焦慮，他們賣軟件起家，后來做XBOX游戲機(jī)。常年被索尼，任天堂壓著打。又錯(cuò)過了移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，被老對(duì)手蘋果遠(yuǎn)遠(yuǎn)甩在身后。在AI領(lǐng)域也被谷歌甩在身后。所以當(dāng)納德拉接任比爾蓋茨的位置后，一直很支持微軟發(fā)展人工智能。于是微軟就決定投資openAI這家公司。有了

金主

，有了微軟提供的

巨大算力

，

chatGPT

不斷迭代，直到今年出圈。 也許你會(huì)問為什么一個(gè)研究AI打游戲的公司，突然跑去搞了一個(gè)聊天機(jī)器人。這是因?yàn)楣雀鑼?duì)于自己的研究其實(shí)是非常慷慨的。他們一直會(huì)發(fā)論文公布自己的研究進(jìn)展，有一次，他們?cè)谡撐闹邪l(fā)表了Transformer模型，這個(gè)可以說是非常重要的基石。正是基于這個(gè)模型，OpenAI才選定了自然語言處理作為發(fā)展方向。迅速發(fā)布了GPT第一代。GPT里面的T就是Transformer。但其原理十分復(fù)雜…… 自己的成果被人偷家，谷歌當(dāng)然忍不了。（

谷歌公開模型后自己被行業(yè)圍攻的可能性會(huì)減小。其他硅谷公司也擁有豐富的人才，資金，資源。它們擁有一線研究優(yōu)勢。最終谷歌還可以向全球借鑒思維發(fā)展，屬于多方共贏

。）于是谷歌也發(fā)表了內(nèi)部調(diào)整，宣布以后會(huì)推遲與外界分享工作成果。而微軟更不會(huì)讓openAI分享工作成果。這也是科技行業(yè)競爭的趨勢，從開源變得越來越封閉。 縱觀AI的發(fā)展史，我們不難得出這樣幾個(gè)結(jié)論。首先，現(xiàn)代的信息技術(shù)發(fā)展史，從計(jì)算機(jī)到芯片到AI，無論如何都繞不開電子游戲。哪怕這些AI工程師本身不玩游戲，游戲也是他們訓(xùn)練AI的絕佳場景。中國游戲機(jī)禁令影響實(shí)在過于惡劣。有各種無厘頭的審核標(biāo)準(zhǔn)，卡板號(hào)。這個(gè)行業(yè)一直在被霍霍；人工智能概念誕生這些年來，始終是由一小部分世界上最聰明的天才引領(lǐng)著前進(jìn)的行業(yè)。它的發(fā)展跟我們大多數(shù)普通人真沒多大關(guān)系。而那些互聯(lián)網(wǎng)資本如谷歌、微軟，憑著恐怖的財(cái)力、巨大的算力和龐大的數(shù)據(jù)庫，再把相關(guān)的人才盡數(shù)納入麾下。少了這些，別的公司真的很難超越他們。百度雖然很多人不喜歡，但掌門人李彥宏有句話說的很精確，“

互聯(lián)網(wǎng)只是一道開胃菜，主菜就是人工智能。

”但是，這些大公司都不會(huì)有

開源

精神的。 我不會(huì)懷疑未來會(huì)進(jìn)入賽博朋克時(shí)代。社會(huì)會(huì)被這些大公司統(tǒng)治。雖然AI的發(fā)展我們普通人可能沒辦法過多參與，但就算如此，他還是毫無疑問會(huì)深切改變我們的生活方式。