ChatGPT的横空出世，引发了人工智能浪潮，科技公司们在人工智能领域的动作和竞争愈演愈烈。

早在57年前，麻省理工学院教授约瑟夫•魏岑鲍姆（Joseph Weizenbaum）就开发了全球第一个聊天机器人Eliza，将它定位为医生的助手。Eliza会主动向病人询问情况，并根据病人的回答进行接下来的对话。

这样可以根据输入的文本而进行流畅对话的聊天机器人是前所未有的。尽管患者在向Eliza描述病情时，得到的反馈非常有限，患者们还是很乐于和这个新奇的机器人交流，对Eliza展现出了相当大的狂热情绪，甚至有人坚信Eliza可以真实理解和感受人类。约瑟夫表示，“我没想到，普通人只是短暂接触到一个相对简单的计算机程序，也会产生严重的妄想症。”

ChatGPT的崛起背后是人类几十年来对人工智能的不懈探索。人工智能诞生之初，社会各界对AI无比乐观，专家甚至表示机器将在20年内完成人类的所有工作。很快，研究成果的匮乏直接带来了资金支持的削减和大批项目的流产，极度的乐观被极度的悲观取代，AI寒冬到来。接着，新技术、新发现又再次点燃了人们对于AI的热情，使得资金重新注入、进展再次到来。如此循环往复，人们对AI的情绪在悲观和乐观之间反复震荡，AI就这样螺旋式上升发展。

AI走了几十年，ChatGPT才来到了我们面前。人工智能是如何一步步发展起来的？科学家通过什么思路、以哪些方法模拟人类智能？近年来人工智能的迅速发展，以及AIGC行业的大热，是由什么技术而推动的？以下，Enjoy：

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AI诞生：激情与寒冬

1956年，一些来自知名大学、企业和实验室的科学家汇聚在达特茅斯学院，就人工智能领域的研究开展暑期研究项目，AI学科正式诞生。

约翰·麦卡锡（John McCarthy）是该项目第一次会议的发起人，也是人工智能一词的创造者。在《关于达特茅斯学院人工智能主题的暑期研究项目的提议》中，他这样定义人工智能：“人类学习的每个方面或智能的任何特征，原则上都可以被非常精确地描述。人类可以制造出能够根据这些描述模拟人类智能的机器。”

在相关领域有所建树的科学家们相聚达特茅斯，其中不少人在未来成为了图灵奖和其他奖项的得主。除发起人约翰·麦卡锡（John McCarthy）外，参会的科学家还包括：马文·明斯基（Marvin Minsky）、克劳德·香农（Claude Shannon）、艾伦·纽厄尔（Allen Newell）、赫伯特·西蒙（Herbert Simon）和奥利弗·塞弗里奇（Oliver Selfridge）等。

在会议召开之前，他们已经对人工智能的实现方式进行了有意或无意的初步探索。

人类的大脑可以实现复杂的计算和记忆，靠的是1000亿神经元组成的神经网络。一些科学家从生物学家那里得到灵感，希望用机器模拟人脑的运行，建立神经网络就是实现这一想法的主要方法。马文·明斯基（Marvin Minsky）就是其中之一。他从学生时代开始就研究神经网络这一未知领域，在研究生期间，他与同学一起建立了世界上第一个人工神经网络——随机神经网络模拟强化计算器（SNARC）。它由40个“神经元”组成，可以模仿小鼠走迷宫的过程，我们可以从中窥见现代神经网络的影子。

艾伦·纽厄尔（Allen Newell）、赫伯特·西蒙（Herbert Simon）选择了另一条路。他们认为运用逻辑推理法则能够模拟出人脑的思维，这才是人工智能的出路。二人合力开发了逻辑理论家（Logic Theorist），世界上第一个可以模仿人类一些方面的能力来解决复杂问题的程序。该程序能够证明数学家阿尔弗雷德·诺斯·怀特黑德(Alfred North Whitehead)和伯特兰·罗素(Bertrand Russell)的《数学原理》(Principia Mathematica)中前52个定理中的38个，其中某些证明比原著更加新颖和精巧。

在更早的时候，神经生理学家威廉·格雷·沃尔特（W. Grey. Walter）在40-50年代进行了另一种尝试。他虽然没参加这次会议，但走出了人工智能的另一条路。他试图让机器模仿动物行为，发明了Elmer和Elsie这对乌龟机器人，它们可以通过一个旋转的光电管来自我指引，缓慢探索周围环境，向有光源的地方移动。如果光源过于明亮，它们就会退后并朝着另一个新的方向探索。传感器感应到障碍物时，它们就会改变方向。

在AIGC潮流下，谷歌顺势而上，一口气在2022年年末发布四款AIGC产品：文本图像模型Imagen、AI写作协助工具LaMDA Wordcraft、结合Imagen Video和Phenaki的超长连贯视频生成模型、无需任何训练的音频模型AudioLM。

然而，OpenAI没能让谷歌过个好年。OpenAI在2020年投喂海量数据、更接近人脑的超大基础模型GPT-3模型上持续提升，终于在2022年11月，ChatGPT横空出世，凭借其有反馈的交互式问答和像与人聊天一样的聊天体验成为了AIGC领域最闪亮的新星和毋庸置疑的代言人，其庞大的用户体量和讨论度令人震惊。OpenAI不忘初心，以强有力的姿态出现并打破了谷歌的垄断。谷歌匆忙迎战，短短几个月就推出Bard，然而Bard对谷歌谈不上加成，因为答错简单的问题引发群嘲，进一步验证了ChatGPT的强大。

如今的ChatGPT在文本方面引领热潮，通过引入RLHF机制，持续优化模型效果，能完成问答、诗歌创作、代码写作等，可以说是非常全能。在ChatGPT引发的潮流之下，多个科技巨头加码布局交互式文本。

同时，其他AIGC产品的集中发布，从效率、质量、多样性等方面为内容生产带来了巨大变革。新一代AIGC模型可以处理文字、语音、代码、图像、视频、机器人动作等格式，为用户带来AIGC时代的内容生成新体验。

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真正的AGI还会远吗？

1996年，IBM的超级计算机深蓝大战人类国际象棋冠军卡斯帕罗夫，卡斯帕罗夫是世界上最富传奇色彩的国际象棋世界冠军，这次比赛最后以4：2比分战胜了深蓝。这是全世界第一次感到计算机智能水平有了质的飞跃的时刻。

卡斯帕罗夫在22岁就成为了最年轻的国际象棋世界冠军，在与深蓝交战之前和之后都获得了无数世界冠军。尽管他在代表人类对弈深蓝时失败，但一幕将永远被历史铭记。卡斯帕罗夫对自己的失败也表示出了高度乐观：

机器的胜利，也是背后开发者的胜利。机器先是取代了人的体力劳作，现在正给有大学学位的脑力工作者带来压力。作为一个跟机器斗争过并败下阵来的人，我要说这是个好消息。如果这种压力消失，就意味着技术停止进步了。真正重要的是人类与机器一起生活工作的感受。如果我们想最大程度地利用科技，就必须直面我们的恐惧。

卡斯帕罗夫也许可以给现在因为ChatGPT而感到惊喜和冲击的我们一些思考。如今，OpenAI引领AGI（通用人工智能）的探索，或许在不远的将来，AGI时代真正来临，我们将面对一个意想不到的、完全不同的世界。

在AI的螺旋式上升发展过程中，挑战和机遇并存，惊喜和意外同在，人们的乐观和悲观情绪更是时常转换。而我们能做的，只有在科技发展这条不可逆行的快车道上，以勇敢和乐观拥抱人工智能，将人工智能为我们所用。

References:

1.Eliza:The Chatbot Who Revolutionised Huamn-Machine Interaction[An Introduction],medium，https://medium.com/nerd-for-tech/eliza-the-chatbot-who-revolutionised-human-machine-interaction-an-introduction-582a7581f91c

2.达特茅斯官网：https://home.dartmouth.edu/about/artificial-intelligence-ai-coined-dartmouth

3.Claude E. Shannon:Founder of Information Theory, Scientific American,https://www.scientificamerican.com/article/claude-e-shannon-founder/

4.Alan Turing and the Turing Test, Turing Organization,https://www.turing.org.uk/publications/testbook.html

5.The Robot Scientists Are Coming. But That's Not a Bad Thing, Discover,https://www.discovermagazine.com/technology/the-robot-scientists-are-coming-but-thats-not-a-bad-thing

6.Meet the Roomba's Ancestor" The Cybernetic Tortoise,IEEE Spectrum, https://spectrum.ieee.org/amp/meet-roombas-ancestor-cybernetic-tortoise-2650279709

7.A brief history and technical review of the expert system research,IOP Conference, https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1757-899X/242/1/012111/pdf

8.IBM官网：https://www.ibm.com/ibm/history/ibm100/us/en/icons/ibm700series/impacts/

9.Newell and Simon's Logic Theorist: Historical Background and Impact on Cognitive Modeling,HFES,https://journals.sagepub.com/doi/abs/10.1177/154193120605000904

10.What Ever Happened to IBM's Watson? The New York Times,https://www.nytimes.com/2021/07/16/technology/what-happened-ibm-watson.html

11.《人工智能实践录》作者/中国电子信息产业发展研究院（赛迪研究院）人工智能产业创新联盟

12.《人工智能简史》作者/尼克

13.《深度学习导论》作者/[美]尤金·查尔尼克（Eugene Charniak），译者/沈磊，郑春萍

14.《深度学习革命》作者/[美]凯德·梅茨

15.中金证券：《AI十年展望（一）：底层模拟人脑，算力决定上限》

16.华泰证券：《传媒：AIGC引领内容生产方式变革》

17.前沿技术：神经网络与深度学习，作者/罗威博士，宇航智控(ID:yhznkz_lab)

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