前言

今時(shí)今日，以ChatGPT為代表的AI技術(shù)所取得的突破，源于對(duì)人腦的粗劣模仿。時(shí)至今日，人類智能到底是如何產(chǎn)生的，仍是一個(gè)尚未完全解開的謎團(tuán)，說這種逆向工程“粗劣”并不為過。

ChatGPT火出圈外，其實(shí)是“人腦仿生學(xué)”（聯(lián)結(jié)主義）技術(shù)路線的勝出。在GPT-3論文發(fā)表不久，被譽(yù)為“AI教父”的杰弗里·辛頓（Geoffrey Hinton）對(duì)這個(gè)有大約1750億個(gè)參數(shù)的模型有感而發(fā)：“生命、宇宙和萬物的答案，就只是43980億個(gè)參數(shù)而已?！边@也預(yù)示著LLM（Large Language Model，大語言模型）的參數(shù)量未來將變得越來越大。

一力降十會(huì)，大力出奇跡。隨著算力的增強(qiáng)，AGI（Artificial General Intelligence，通用人工智能）終將會(huì)出現(xiàn)。

未來學(xué)家伊恩·皮爾遜（Ian Pearson）、雷·庫茲韋爾（Ray Kurzweil）等人均預(yù)言，隨著計(jì)算機(jī)算力的幾何級(jí)增長(zhǎng)、算法的優(yōu)化，以及人工智能的自我迭代升級(jí)，最終，比人類智能強(qiáng)大十倍，甚至十億倍的人工智能終將出現(xiàn)。

當(dāng)然，也有相反的意見。ChatGPT剛一問世，就遭到了人工智能權(quán)威楊立昆（Yann Lecun）的批評(píng)，他認(rèn)為人們對(duì)ChatGPT的反應(yīng)過度了，ChatGPT缺乏創(chuàng)新，沒什么革命性。楊立昆與辛頓曾經(jīng)共同獲得了2018年的圖靈獎(jiǎng)，他的發(fā)言還是很有影響力的。楊立昆認(rèn)為，ChatGPT采用的不是什么新技術(shù)，不過是“新瓶（聊天界面）裝舊酒（模型）”罷了。這種技術(shù)的想法源自谷歌，業(yè)內(nèi)有成百上千的科學(xué)家知道如何搭建。

確實(shí)，單就技術(shù)層面而言，ChatGPT和區(qū)塊鏈（比特幣的底層技術(shù)）很像，不過是一些“老舊技術(shù)”的重新組合罷了。并且，其中的技術(shù)原理大多是透明的，模仿起來也并不難。甚至，突然冒出一種比ChatGPT更先進(jìn)的人工智能，也是合情合理的事情。

與其在技術(shù)層面爭(zhēng)論孰優(yōu)孰劣，倒不如探討、剖析ChatGPT火爆現(xiàn)象背后的商業(yè)邏輯、商業(yè)價(jià)值。比如，為什么偏偏ChatGPT能做成？開放人工智能（OpenAI）公司將會(huì)采取哪些手段來鞏固自己的競(jìng)爭(zhēng)壁壘？人工智能的發(fā)展，會(huì)給人類社會(huì)帶來哪些潛在的挑戰(zhàn)與機(jī)遇？

這也是撰寫本書的宗旨所在。

為了便于讀者通讀全書，特別把與這次人工智能新浪潮相關(guān)的“大事記”做了一番梳理，作為附錄，以便參照。