人工智能革命｜是疯狂炒作还是大势所趋？

近期关于人工智能的话题与炒作激增。如果你看看过去五年“AI”一词的搜索量，就会发现它一直停滞，直到2022年11月30日，OpenAI 凭借 ChatGPT 引发了人工智能革命。

Google 趋势 — 过去 5 年“AI”搜索量

短短六个月内，究竟发生了什么事情才能引发如此大的冲击？这是否值得我们高度关注？未来我们又可以期待 AI 带来怎样的影响？今天我将和大家一同探索这几个问题的答案。

什么是人工智能

从本质上来讲，人工智能就是让计算机更像人类一样思考和学习。

人工智能（AI）的概念在20世纪中叶开始形成。“人工智能”一词由 John McCarthy 在 1956 年达特茅斯会议上首次提出，这通常被认为是人工智能这一研究领域的诞生。

人工智能的历史——来源：Nvidia

机器学习和深度学习两个领域的突破极大地提高了人工智能系统吸收知识和应对挑战的效率和敏捷性。

2023年趋势解读

在2023年上半年，成为头条新闻的人工智能通常具有三个特征：

使用大量数据集进行训练。这就是为什么我们称它们为大型语言模型 (LLM)，例如 OpenAI GPT。
这些模型是生成式的。这意味着他们可以创建新内容，无论是文本、图像、声音、视频、3D 对象，甚至是计算机代码。这是相较于旧人工智能模型的一个进步，旧的 AI 模型主要用于对事物进行分类或进行预测或评分。
目前仍然是范围较为狭隘，专门从事特定任务。例如，OpenAI GPT 专注于理解和生成人类语言，这一领域被称为自然语言处理（NLP）。ChatGPT 距离通用人工智能（又名AGI）还很远，它并不适合驾驶汽车或协助做家务等任务。

这也引起人们对通用人工智能的关注。对 AGI 的预期，应当是高度自治的系统或机器具有理解、学习和执行人类可以完成的任何治理任务的能力。目前对此专家难以达成共识，有些人预计未来5-10年 AGI 将出现，但部分专家认为短期内是无法实现的。

人工智能是噱头吗？

从今年年初开始，人工智能和 ChatGPT 随处可见：报纸、广播、电视，甚至在与朋友或家人共进晚餐时引发讨论。不可否认，生成式人工智能（Generative AI）目前正处在“技术炒作周期的”炒作阶段。类似的现象我们在之前大肆炒作的 Metaverse、Web3 或 AR/VR 中看过，那么人工智能是否也会一样很快落入幻灭的低谷？

生成式人工智能和 Gartner 的“技术成熟度曲线”

比尔·盖茨 (Bill Gates) 在 2023 年 3 月写了一篇长篇博客文章，标题为“人工智能时代已经开始”（必读），其中他表示：

人工智能的发展与微处理器、个人电脑、互联网和移动电话的发明一样重要。

和比尔·盖茨类似，越来越多的人也表示人工智能将以类似于互联网、社交网络或移动电话的出现的方式彻底改变社会。这里我总结了三个原因来解释这一观念趋势。

创新步伐快

目前，人工智能领域的创新正在以令人难以置信的速度发展。在这个快速发展的行业中，想要掌握如旋风般的更新是很困难的。自 2023 年初以来，每周都会发布重大公告，突破性的研究论文、创新的开源模型或私营人工智能公司的开拓性演示。

目前，人工智能领域的创新正在以令人难以置信的速度发展。自 2023 年初以来，每周都会发布重大公告——突破性的研究论文、创新的开源模型或私营人工智能公司的开拓性演示。这种惊人的发展速度主要源于以下几个关键因素：

数据可用性：我们正在创建比以往更多的数据，为人工智能的发展提供充足的动力。
计算能力：技术进步和云计算扩展了我们可以使用的计算能力。
新模型和新技术的出现：深度学习和强化学习等概念已显示出令人印象深刻的潜力。
开源与协作：共享开源框架和研究成果可以加速新思想的传播。
人工智能投资：公共和私人实体增加的财政支持正在推动研究和实际应用。

这种进步增长速度在2016年和2017年左右达到了一个临界点。在这个转折点上，狭义人工智能模型——专注于手写和语音识别、图像理解、阅读理解和语言处理等任务的模型，开始持续超越人类，表明人工智能能力实现了重大飞跃。

人工智能的创新步伐 -- 来源：Our World in Data

耐人寻味的是，2016年和2017年也标志着人工智能格局的关键转变。正是在这一时期，私营企业在人工智能研究领域占据了领先地位，超过了学术机构所做的贡献。

私营企业与学术机构 -- 来源：Our World in Data

Midjourney 的进步也证明了创新的迅猛发展。从2022年3月的第1版到11月的第4版，在短短9个月的时间内，文本到图像模型生成的图像质量有了显著提高！

“kitten”在 2022 年迅速进化——Midjourney v1 到 v4

这种快速发展突显了人工智能技术令人惊叹的发展速度。创新的激增在文本到文本模型（如ChatGPT）和文本到图像模型方面最为明显。不过，我们可以预见，音频、视频和3D生成人工智能领域也将很快取得类似的惊人进展。

采用 B2C 模式

新兴技术最初的成功通常以其为早期采用者提供有形价值的能力为特征。在过去的技术热点浪潮中，如 Crypto Web3、AR/VR 或 Metaverse，都在“即时价值”的阻碍中跌倒了，而未能达到它们所产生的更高期望。这些技术都没有能够吸引人工智能的关注，尤其是随着 ChatGPT 的引入。事实上，ChatGPT 在短短两个月内就积累了 1 亿用户群，令人震惊！

达到 1 亿用户的时间

用户对其功能感到惊讶，无论是个人还是专业领域，都想迅速将其使用融入他们的日常生活中。

科技巨头和 B2B 倡议

随着消费者对人工智能的采用迅速增加，谷歌和微软等科技巨头加快了他们的人工智能计划。虽然这些公司已经秘密致力于人工智能以增强其现有服务，但 OpenAI 的 ChatGPT 的意外公开发布和成功可能打乱了他们精心制定的路线图。

在这些科技巨头之间正在进行一场激动人心的竞赛，微软目前凭借 OpenAI 略占上风：

微软人工智能通过专有模型（由 OpenAI 提供支持）增强了微软Office、Windows Bing Chat和Azure人工智能云服务。
谷歌人工智能（Google AI）增强了谷歌工作空间（Google Workspace），推出了 Bard（ChatGPT的竞争对手），并通过专有模型增强了 GCP 人工智能云服务。
Meta AI 主要专注于研发和开源计划。
AWS AI 更倾向于保持民主的多模型方法，提供基础设施来轻松运行专有或开源模型。
苹果的人工智能战略仍然不太明朗。

很明显，人工智能的热潮并非炒作，而是得益于上述的三个主要原因：超快的创新步伐、公众的即时采用以及科技巨头加快其人工智能计划。

在短短半年时间里，人工智能的发展速度之快令人惊叹。俗话说，如果说 “软件正在吞噬世界”，那么 "人工智能正在吞噬世界 "似乎就是下一阶段的主题。