1.1.2 AIGC背后技術的發展

過去是通往未來的提示詞。讓我們一起回顧AIGC的歷史，來更好地觀測它的未來。

1.AIGC的早期研究和Eliza聊天機器人（20世紀50年代～70年代）

1956年，一群計算機科學家在達特茅斯開了一個會。在這次會議上，計算機科學家約翰·麥卡錫（John McCarthy）提出了“人工智能”這一術語。麥卡錫不僅是大名鼎鼎的Lisp編程語言的設計者，還是這次會議的主要組織者之一。

這次會議聚集了多位科學家，他們探討了包括神經網絡和自主機器在內的多個概念。當時，人工智能仍處于發展的初期階段，研究主要集中在如何利用符號計算體系來解決特定問題，例如開發專家系統。專家系統通過一系列預設的規則模擬人類專家的決策過程，其程序設計涵蓋了決策樹和基本的模式匹配技術。

這些早期的努力奠定了現代人工智能技術發展的基礎。這一時期，出現了早期的AIGC工具，例如用于生成天氣預報或股票市場摘要的系統。這些工具雖然簡單，但在自動化信息處理和內容生成方面開創了先例。

1964年，麻省理工學院的計算機科學家約瑟夫·維森鮑姆（Joseph Weizenbaum）開發了歷史上著名的聊天機器人Eliza。

Eliza是一個早期的自然語言處理程序，它通過模式匹配和替換規則來模仿一個富有同理心的傾聽者或心理咨詢師的對話風格。維森鮑姆的秘書對這個機器人表現出極大的興趣，她非常喜歡與Eliza聊天，Eliza甚至成了她的閨蜜。

2.技術積累時期（20世紀80年代～20世紀末）和AIGC的早期應用

進入20世紀80年代，AIGC技術仍處于初級階段。在這一時期，人工智能研究主要集中在專家系統、早期的機器學習模型、自然語言處理及神經網絡的基礎研究上。

然而，在這一時期，一系列重要的技術開始涌現，這些技術后來對AIGC的發展產生了深遠的影響。

（1）反向傳播算法

反向傳播算法是訓練多層神經網絡的一種有效方法。多層神經網絡也稱為多層感知器（MLP），是一種深度學習模型。多層神經網絡就像是一群玩密室逃脫的玩家，他們接力解密一條線索，每個玩家根據前一個玩家的發現加上自己的理解進行解密，最后找到線索。但是如果玩家在某一關卡中使用的密碼有誤，則玩家需要退回到上一個謎題，找出錯誤在哪里并修正它。

反向傳播算法就像這個過程：它從網絡的最后一層（輸出層，最終的謎題）開始，如果發現結果不對，就會一層層回溯到前面的層（前面的謎題），找出哪里出了問題，并修正相關的錯誤（調整謎題解法），以確保下一次可以正確解開謎題，最終成功“逃脫”（得到正確的輸出）。

盡管反向傳播算法最早在20世紀70年代被提出，但它直到1986年才因大衛·魯梅爾哈特（David Rumelhart）、杰弗里·辛頓（Geoffrey Hinton）和羅納德·威廉姆斯（Ronald Williams）的研究而得到廣泛關注并開始流行。

這種基于“試錯學習”的算法被廣泛應用于深度神經網絡，極大地推動了人工智能領域的發展，使系統能夠進行圖像識別、語音翻譯等復雜任務。

反向傳播算法的成功應用推動了更多相關算法的開發，例如變分自編碼器和生成對抗網絡。這些算法我們將在稍后進行介紹，它們在生成式人工智能領域中扮演著重要角色。

（2）卷積神經網絡（CNN）

1989年，計算機科學家楊立昆（Yann LeCun）及其同事們將反向傳播算法應用于卷積神經網絡，用于識別手寫數字。

卷積神經網絡是一種受到人類視覺神經系統啟發的仿生學應用，能夠自動學習并提取圖像中的特征表示。這種技術不僅展示了深度學習模型的強大能力，也為后續的圖像處理和視覺識別研究奠定了基礎。

卷積神經網絡通過模擬人類視覺皮層的工作原理來自動學習圖像特征，從而實現圖像識別。

這種網絡結構包含多個層級，每一層都進行卷積運算以提取不同的特征。例如：第一層主要識別一些簡單而通用的視覺元素，如線條和顏色；第二層則開始組合這些基本元素，形成更復雜的局部特征，如眼睛和耳朵。在這些層的基礎上，后續的層級繼續提取更高級的語義特征，最終實現對圖像的分類。這種分層的特征提取機制使得卷積神經網絡在圖像處理領域表現出卓越的能力。

以使用卷積神經網絡識別一只比熊犬來舉例。首先收集大量狗的照片，其中不僅有比熊犬的照片，還有泰迪、貴賓、斗牛犬等其他品種的照片作為負樣本。通過這些數據，可以訓練一個能夠識別比熊犬的卷積神經網絡。

在網絡的第一層，濾波器（也稱為卷積核）在圖像上滑動，計算濾波器與其覆蓋區域的像素之間的點積。這個過程類似于用“電子眼”識別并提取圖像中的基本特征，例如比熊犬圓潤的臉部輪廓、黑色濕潤的鼻子和卷曲的毛發。進入第二層，網絡可能會進一步提取和識別比熊犬的下垂耳朵和圓潤的眼睛等更具體的特征。

隨著網絡到達更高的層級，它會綜合這些基本和復雜的特征，形成對比熊犬面部特征的整體判斷。卷積神經網絡通過將所有收集到的特征線索組合起來，構建出一個更完整的圖像表示。這個識別和學習的過程會不斷重復，每一次迭代都能提升卷積神經網絡識別比熊犬的準確性。

最終，當我們向計算機展示一張比熊犬的照片時，它就能夠通過層層特征的提取和綜合，準確地識別出這是一只比熊犬。

卷積神經網絡的應用范圍廣泛，不僅能夠幫助我們實現風格遷移，例如捕捉倫勃朗的繪畫風格并應用到新生成的圖像上，還能通過超分辨率技術顯著提高圖像的分辨率，應用于圖片的無損放大。

此外，卷積神經網絡還是生成對抗網絡的核心技術基礎之一，使其能夠直接生成具有高度真實感的圖像。這種能力被廣泛應用于各種領域，例如自動駕駛汽車、增強現實（AR）、醫療成像分析等。

（3）隱馬爾可夫模型（HMM）

20世紀80年代，隱馬爾可夫模型開始被廣泛應用于語音識別系統，并帶來了重要的技術突破。

隱馬爾可夫模型通過一些可見線索來推測那些看不見的狀態序列。這種模型能夠有效地處理和解析時間序列數據，例如語音信號，從而識別出語音的具體內容。

隱馬爾可夫模型可以通過一個簡單的類比來理解：想象你正在觀看一部只有3分鐘的抖音電影解說。這部電影的完整情節對你來說是隱藏的，你無法直接看到全部內容，這就像隱馬爾可夫模型中的隱藏狀態。這短短幾分鐘的解說相當于電影中斷斷續續的片段，盡管無法讓你看到完整的場景，但足以讓你推斷出整個故事的大致情節。

隱馬爾可夫模型包含兩個關鍵的概率矩陣，它們是模型運作的基礎：

● 轉移概率矩陣：這個矩陣告訴我們從一個隱藏狀態轉移到另一個隱藏狀態的概率。它就類似于在電影中，某個情節片段結束后轉到下一個情節的可能性。

● 發射概率矩陣：它描述了在某個特定隱藏狀態下觀測到某個具體片段（即解說中提及的事件）的概率。

通過這些元素的相互作用，隱馬爾可夫模型能夠對一系列觀測數據進行分析和解釋，就如同你通過幾分鐘的電影片段來理解整個故事一樣。

在深度學習技術流行之前，隱馬爾可夫模型是語音識別領域的主流方法。

（4）遺傳算法和進化計算

20世紀80年代，遺傳算法（Genetic Algorithm，GA）作為一種優化技術開始流行，它通過模擬自然選擇和遺傳學機制來解決復雜的優化問題。遺傳算法也是一種仿生算法，類似于卷積神經網絡。

簡單來說，遺傳算法的過程可以科學家培育雜交水稻的方法來類比。假設每種水稻都具有獨有的特征，如抗旱性或植株高度，這些可以視為“基因”。在遺傳算法中，首先隨機生成多種具有不同特征的水稻。然后，選擇那些表現最佳的水稻進行雜交，以產生新一代。同時，我們還會隨機對一些水稻進行變異，即改變它們的某些特征以增加多樣性。通過不斷重復選擇、交叉和變異的過程，我們逐步培育出具有優良特征的雜交水稻。

在人工智能的內容生成領域，遺傳算法同樣可以用來優化特定的參數，如色彩和布局。此外，通過引入創新性的變異，遺傳算法還能幫助人工智能生成更具創意的內容。

例如，如果需要人工智能繪制一匹馬，它首先會隨機生成一系列簡單的馬的草圖，這些草圖構成了“初始種群”。接下來，人工智能會根據特定標準（如馬的形狀和姿態）評估這些草圖，選出表現最好的進行交叉和變異。在交叉過程中，人工智能結合幾幅優秀草圖的特點生成新的草圖。在變異過程中，人工智能隨機調整一些細節，如馬的尾巴形狀或腿的位置。

通過多次迭代，人工智能逐漸生成更精細和逼真的馬的圖像，最終實現高質量的視覺輸出。

3.機器學習的浪潮（21世紀初）和AIGC的加速

2000年，機器學習領域迎來了新的發展高峰。

不同于傳統的直接編程執行特定任務的方式，機器學習是一種使計算機通過分析數據來學習和做出決策的技術，其核心在于開發能夠從數據中學習和預測的算法。

在這一時期，機器學習技術，特別是梯度提升機等預測模型，開始被廣泛應用于個性化推薦系統，并極大提升了用戶體驗。機器學習的進展還使算法能夠模擬人類在藝術創作、音樂制作和文本撰寫等領域的能力，推動了AIGC的發展。

機器學習之所以能在2000年后快速發展，很大程度上得益于互聯網的普及和數據量的爆炸式增長。互聯網用戶的激增為機器學習提供了前所未有的數據資源。Stackscale網站的數據顯示，2000年全球互聯網用戶從1995年的1600萬增長到3.61億，到2010年更是達到了20億。此外，社交媒體的興起為機器學習提供了大量用戶生成的內容。2004年，MySpace成為第一個月活躍用戶突破一百萬的社交媒體網站，而到2019年，Facebook的用戶數已高達24億。YouTube、WhatsApp、抖音（包括TikTok）、微信等全球主流社交媒體的用戶數量均已超過10億，為機器學習算法的訓練和應用提供了豐富的實踐場景。

另外，算力的提升也對機器學習的發展起到了關鍵作用。算力包括CPU和GPU的處理速度、內存與存儲的容量和速度、并行處理能力以及網絡帶寬等，這些都是執行機器學習算法和人工智能模型所需的關鍵資源。它們直接影響到機器學習任務的訓練效率、模型的復雜度及實時應用的響應速度。

1999年，英偉達推出了世界上第一款量產圖形處理單元（GPU）GeForce 256，該產品不僅提高了游戲體驗，還顯著提升了數據處理效率。2006年，英偉達進一步推出了計算統一設備架構（CUDA）。CUDA提供了豐富的開發工具和庫，類似于應用商店，極大豐富了機器學習的應用可能。此外，谷歌的TPU等專為機器學習設計的硬件加速器相繼出現，這些加速器特別優化了TensorFlow這類框架的性能。我們熟知的人工智能應用，如圍棋程序AlphaGo和AlphaZero，都是利用TPU構建而成的。

除了硬件進步，自2006年起，亞馬遜AWS、微軟Azure、騰訊云、華為云和阿里云等云計算服務也相繼推出，這些平臺為中小企業提供了必要的計算資源，便于它們訓練和部署機器學習模型。同時，Hadoop和Spark等大數據計算工具的出現，使處理和分析大規模數據集變得更加高效。這些工具能夠利用多服務器的計算資源，以分布式方式處理和存儲大量數據，從而支撐機器學習所需的數據處理需求。

最后，算法的進步也是不可忽視的。自2000年開始，支持向量機成為機器學習領域的主流技術之一，尤其在圖像和文本分類任務中展現了卓越的性能。同時，隨機森林和梯度提升機等集成學習技術在多個領域得到了廣泛的應用和發展。

（1）支持向量機（SVM）

20世紀60年代，弗拉基米爾·瓦普尼克（Vladimir Vapnik）和亞歷克謝·切爾沃年基斯（Alexey Chervonenkis）首次提出了支持向量機的概念。到了21世紀初，隨著核技巧的廣泛應用以及硬件和軟件技術的飛速發展，支持向量機變得更加流行。

支持向量機是一種監督學習算法，主要應用于分類和回歸分析。在其最基本的形式中，支持向量機處理的是二分類問題。該算法的核心思想是在特征空間中尋找一個最優的決策邊界（稱為超平面），該邊界能夠明確區分不同類別的數據。此外，支持向量機力求最大化不同類別數據到這個邊界的最小距離，即間隔，從而提高分類的準確性和魯棒性。所謂魯棒性，是指一個系統、模型或算法在面對輸入數據的變化或噪聲時，依然保持性能穩定的能力。

可以通過一個簡單的例子來理解支持向量機。假設你要在家里舉辦一個派對，并準備了兩種極具特色的糖果：榴蓮糖和茴香糖。你需要把這些糖果放在桌子上，并希望確保每位賓客都能輕松拿到他們喜歡的糖果。

想象你的桌子就是一個特征空間，每種糖果的包裝上的圖案（榴蓮或茴香）代表其特征。你需要在桌子上畫一條直線（這就是支持向量機中的決策邊界），來將榴蓮糖和茴香糖分開。這條線的選擇至關重要，你希望它不要太靠近任何一種糖果，以避免賓客拿錯。

如果桌子空間有限，單用一條直線難以分開兩種糖果，你可能需要采用一些巧妙的布局。比如，可以用一個大碗作為界限，把茴香糖放在碗里，榴蓮糖放在碗外。這種布局雖然不是直線，但同樣清晰地劃分了兩種口味，便于賓客根據個人喜好選擇糖果。

所以，無論是直線還是更復雜的界限，支持向量機都是在尋找最好的方法來區分不同的糖果（或者數據點），確保每個人都能選到自己喜歡的。

在AIGC領域，支持向量機的應用主要體現在提高內容生成的準確性和質量上。例如，在文本分類和情感分析等前處理步驟中，支持向量機可以有效地識別和分類不同類型的輸入數據。

（2）隨機森林算法

隨機森林是一種集成學習算法，它通過整合多棵決策樹的預測結果來提升模型的準確性和魯棒性。這種方法內部復雜多變，但對外呈現出穩定的預測性能。隨機森林之所以被稱為“森林”，是因為它由眾多決策樹組成，這些決策樹分析數據，形成各種問題和答案的分支。

隨機森林的工作原理可以項目招標過程來類比：每棵決策樹就像是一個競標的公司，獨立提出各自的方案。最終采用的方案是被多數決策樹支持的方案，這通常能提高預測的準確性。

這個過程類似于執行多個小型的營銷試驗，其中每個試驗都基于一部分數據和渠道來測試策略的效果。最后，通過匯總所有試驗的結果來確定最佳策略。隨機森林算法通過多個模型（多個團隊）的多數投票或平均預測來減輕過擬合的問題。過擬合是一個機器學習術語，它描述了一個模型在訓練數據上表現出色但在新的、未見過的數據上表現不佳的現象，好比是“紙上談兵”。通過這種方式，隨機森林提高了整體預測的準確性，使你可以更有信心地確定哪種營銷渠道最可能帶來最大的回報。

（3）梯度提升算法

梯度提升算法是一種集成學習算法，通過逐步構建模型來提升預測的準確性。與隨機森林不同，梯度提升更像是一個連續改進的過程，每一步都在減少前一步遺留的錯誤，體現了內部不斷迭代改進和外部的穩步進展。在梯度提升中，構成“森林”的不是隨機、獨立的樹，而是一系列相互關聯的樹，每棵樹都旨在解決前一棵樹留下的問題。

梯度提升算法可以用使用AIGC工具寫作微信推文的過程類比。首先，我們可能會草擬一篇簡單的推文。接著，使用如文山AI之類的微信推文生成工具上傳草稿，并根據工具提供的反饋進行修改，通過人工智能的建議優化內容。最后，將所有這些小的改進累積起來，形成一篇優質的微信推文。

梯度提升的過程類似于一場精心組織的接力賽，每一位接力賽的隊員（決策樹）承接前一位隊員剩余的工作（減少的殘差），盡最大努力完成自己的段落。雖然每位隊員可能不是完美的，但整個接力隊作為一個整體，卻能夠逐漸接近最終目標，即使個別隊員的表現不是最佳，團隊整體卻能夠不斷向前發展。

這一時期是AIGC早期，Netflix和Amazon等公司開始將機器學習技術應用于推薦算法，采用內容過濾和協作過濾模型來分析項目數據和用戶行為，生成推薦。值得一提的是，Netflix在2006年發起全球競賽，鼓勵人們對機器學習算法進行優化和改進。