我记得 80 年代上大学图书馆看 40 年代的民国科学画报，看当时的人们对 21 世纪的幻想，大多数都超前了，1961 年克劳德・香农预言，10-15 年后，科幻中的机器人将成为现实。但现实的发展并不是线性的，而是跳跃发展，展现的形式也和人们想象不同，在机械模拟时代，一切是对人的模仿，以人为标准，进展缓慢。直到开始数字化，任何现实的物体都从原点开始重构，声音，影像和语言思维，都从数字开始重构，人工智能并不神秘，现在还是个初生婴儿。40 年前人工智能叫 “机器人”，当时日本人研究的最先进，1999-2017 年顶峰是索尼推出的机器狗，当时这只狗能够实现的功能，现在中国落地的场景是任何语音声控平台 + 扫地机器人。今年曾经风光一时的 OpenAI 有可能陷入破产困境。新闻媒体平台 Analytics India Magazine 近日的一份报告称，OpenAI 运行其人工智能服务的 ChatGPT 每天就要花费约 70 万美元。尽管该公司试图通过 GPT-3.5 和 GPT-4 来实现盈利，但目前还没有能够产生足够的收益来实现收支平衡，其亏损额在 5 月份翻了一番，达到了 5.4 亿美元。微软前期对 OpenAI 投资的 100 亿美元已经花得七七八八，波士顿著名的机器人也一直是个演示品。人工智能只有 + 工业化大规模应用，才能在大规模使用中不断迭代进步，美国今年的制造业回归，也得益于机器臂价格的不断降低，现在供应链转移可能更方便。华为盘古大模型在气象预测、矿山开采、智慧码头等一系列产业应用如火如荼地展开，看最近大疆头显控制的无人机， 特别是新能源的车机系统，中国在人工智能方面会后来居上，因为有大规模的应用需求，中国的人工智能大模型已经在产业领域得到大规模的应用，只要观察一下越来越快捷的快递系统的运行细节，就能明白人工智能不是简单的仿生，将成为系统，渗透到生活的方方面面。

概述人工智能发展历程和主要方法的书籍。目标是帮助读者迅速全面地了解人工智能的各个方面。书中涵盖了从计算机理论和人工智能的早期发展，到现代的大型语言模型如 LaMDA 和 GPT-3 的详细介绍。书中提到了阿兰・图灵的著名问题：“机器会不会思考？” 以及荷兰计算机科学家、图灵奖得主戴克斯特拉的回答：“问计算机会不会思考，就像问潜水艇会不会游泳。” 这个回答后来成了各路人士反复引用的经典名言。书中解释了计算机和人脑的运作既有相似之处，也有不同之处，就像潜水艇的水中运动和鱼类既有相似之处，也有不同之处。书中还详细介绍了 LaMDA 和 GPT-3 等大型语言模型。LaMDA 是一个用 1.56 万亿个单词的语料库（包括公开的对话和一般网络文本）训练出来的神经网络，它拥有 1370 亿组参数，能从海量的文本中总结出语言的许多深层结构，属于现在比较常见的基于 Transformer 架构的大语言模型。Transformer 架构，这是近十年来神经网络技术的最大突破，自 2017 年发表以来已迅速获得越来越广泛的应用。Transformer 架构一方面更擅长在很长的一个输入序列里找到和记住相距很远的两个单元之间的联系，另一方面还允许大规模并行的训练。

不太费力就能读完，书里并没有介绍人工智能的技术细节，而是更加关注人工智能的发展史。这个时代几乎每隔一段时间都会有人工智能的新突破和新进展进来。最近的一次莫过于是 GPT 的大热了，这一轮人工智能发展可以被认为是大力出奇迹，随着算力的增加，和参数的增加，GPT 这类大语言模型展现出了非凡的智能能力，这让人不得不期待通用人工智能诞生的那一天。不过人工智能对于人类生活的影响也是巨大的，现代人寿命越来越长，但是工作时间还是人生的前半段时间，以及对工作技能的要求也越来越高。人必须要适应这一点，终身学习不可避免，同时也需要这代人规划好自己的人生之旅，避免老无可依，老后破产的窘境。当然人工智能的冬天也一定会阶段性的降临，一旦人们发现人工智能的发展并未满足原先原以为的那些期待，狂热的投资热潮就会褪去，并伴随着人工智能领域的阶段性沉寂，这在人工智能发展史上已经发生过了好几次了。书里还提到了一些看待生命和意识的观点，都是前沿科学家们的洞见，随着人工智能的不断发展，这一类的话题也一定会伴随着媒体的宣传不断出现。无论如何，我们在人工智能上面还有很长的路要走。人工智能越来越像人，但是人脑，是进化至今的最佳解决方案，其低能耗和高效率远超人工智能，这是不争的事实。