| 本期播客时间线 |
想听干货的朋友请直接定位20:40!
03:31 北京白塔寺旁,赛博绿洲播客的诞生
08:44 关于我们:透过商业迷雾,想跟大家探讨人工智能技术本身
11:43 从设计视角看《赛博绿洲》的收获
17:25 与“人工智能”概念的第一次接触
20:40 在公元前《列子·汤问》记载中,竟然就有了智能硬件的畅想
22:37 最早的算法概念【亚里士多德:三段论】
23:50 古罗马波菲利“语义网”的诞生
25:53 莱布尼茨的链式法则的例子
27:27 《格列佛游记》中ChatGPT的雏形
29:25 单层神经网络:如何智能的预测今天出门会不会挨打?
31:52 哥德尔不完备定理,暗示AI并非无所不能
34:43 深度举例 什么是“图灵机”与“图灵测试”?
41:15 阿西莫夫的机器人“三定律”
45:20 1951年的第一个人工智能程序
46:37 用于AI模型训练的“反向梯度优化”方法,以及第一个多层神经网络MLP算法
52:25 1995年的第一辆无人驾驶汽车
54:22 卷积神经网络的发明,直到抵达此时此刻的今天
| 节目中提到的作品、人物和概念 |
1. 《列子·汤问》,是列子在战国时科学发展的基础上所独创的科学幻想寓言,寓言中以当时科学技术发展为基础当做出发点,其深层寓意是对当时墨家代表人物崇尚技巧的议论;
2. 《工具论》(英文Organon),亚里士多德,哲学、逻辑学类书籍;
3. 波菲利,古罗马唯心主义哲学家,新柏拉图主义者;
4. 戈特弗里德·威廉·莱布尼茨,德国哲学家、数学家;
5. 《格列佛游记》,1726,作者乔纳森·斯威夫特,长篇游记体讽刺小说;
6. 库尔特·哥德尔,美籍奥地利数学家、逻辑学家和哲学家;
7. 艾伦·麦席森·图灵,英国计算机科学家、数学家、逻辑学家、密码分析学家、理论生物学家,“计算机科学之父”、“人工智能之父”;
8. 论文<On Computable Numbers with an Application to the Entscheidungs-problem>,1936,图灵机概念;
9. 阿西莫夫,科幻小说家,代表作「基地」、「机器人」、「银河帝国」;
10. 第一台商用计算机Ferranti Mark 1, also known as the Manchester Electronic Computer in its sales literature, and thus sometimes called the Manchester Ferranti, was the world's first commercially available general-purpose electronic computer.
11. 约翰·麦卡锡,计算机科学家、认知科学家;
| 内容摘要:人工智能历史发展的长河中 人类从未放弃探索 |
· 公元前10世纪 从文学作品追溯最早的智能硬件畅想
《列子·汤问》记载,偃师献机巧于周穆王:“领其颅,则歌合律;捧其手,则舞应节。千变万化,惟意所适。王以为实人也。”
Key Takeaway:不同的时代节点中,人们对于AI生成式内容的辨别能力有限。即便信息时代里大众有了辨别智能硬件的能力,却依然有群体无法准确辨别Ai生成式视频、电话等内容。
· 公元前384年 最早的算法概念
亚里士多德《工具论》提到三段论:规则、输入、输出。
三段论是人们进行数学证明、科学研究等思考时,能够得到正确结论的科学性思维方法之一。是演绎推理中的一种正确思维的形式。
有趣的例子:通过输入【规则:金钱如粪土】、【输入:时间就是金钱】、可以得到输出【时间就是粪土】的结论。
· 公元260年 算法的应用
古罗马波菲利Porphyry,提出了语义网
Key Takeaway:语义网是语言逻辑的基础,基于语义网的模型训练,可以让Ai的话术更加拟人化。
· 1676年 数学工具的诞生
莱布尼茨发明链式法则,链式法则在当代被广泛用于模型的调整和训练。
举例:○ 业绩差 → 董事长追究于CEO → CEO追究部门经理 → 各经理追究各自员工。
· 1726年 文学作品中对于ChatGPT的畅想
Jonathan Swift《格列佛游记》出版, 书中提到Lagado city 里有一个神奇的“发明”:The Engine, 书中原文曾描述:“通过使用这种发明,即使是最无知的人,只要支付合理的费用,并付出一点体力劳动,就可以写出哲学、诗歌、政治、法律、数学和神学方面的书籍,不需要天才或学习的帮助。”
Key Takeaway:人类从未停止过对人工智能产品的探索,各个年代的人类都能够想象出Ai技术的雏形,而Ai如何作用于社会的生产,每个时代有其不同的畅想。
· 1795年 最早神经网络的应用
高斯运用单层神经网络,通过最小二乘法来预测行星轨迹。
线性回归:前天挨打+昨天挨打=今天挨打
前天挨打+昨天没挨打=今天挨半顿打
最近邻算法:前天挨打+昨天挨打=今天挨打
傅里叶分析:前天挨打+昨天没挨打=今天挨打
Key Takeaway:不同的人工智能模型所预估出来的结果和其用途是不同的。
· 1931年 AI并非无所不能
哥德尔不完备定理提出:“任何自洽的形式系統,只要蕴涵皮亚诺算术公理,就可以在其中构造在体系中不能被证明的真命题。”
举例来看,AI无法证明自己是活着的;我无法证明刚吃到的外卖是难吃的。
· 1937年 AI能够自动运行的基础
英国数学家艾伦·图灵,发表《On Computable Numbers》,提出“图灵机”概念。数学家称图灵机类似“带着记事本的小虫子”,我们认为也可以被举例理解为:“在政务中心办手续的市民”。
· 1950年 判定AI拟人化的成功与失败
提出图灵测试概念,指人与AI交互,如果人无法判断对方是否是AI,则通过图灵测试。
举例:假设莆田假鞋通过了图灵测试,收货人无法判断收到的鞋是否为赝品,故这双鞋等同于真品。
《让子弹飞》电影中,张麻子和老百姓们把黄四郎的替身以他的身份斩首示众,真黄四郎说:“糟了,那我成替身了?” 即人们通过了“黄四郎”的图灵测试,当人们无法分辨真黄四郎和替身黄四郎的时候,黄四郎=黄四郎替身。
· 1950年 科幻界的畅想
阿西莫夫提出机器人三定律:“不可伤人,服从命令,保持生存。”
Key Takeaway:程序在定律中执行命令的方式为依次执行,即先1,后2,再3。
· 1951年 第一个人工智能程序
第一台商用计算机Ferranti Mark 1,被用于跳棋、国际象棋等单机娱乐程序。
· 1956年 真正人工智能概念的诞生
达特茅斯学院夏季人工智能会议 John McCarthy 首次提出“人工智能”,1960年前后,剑桥大学语言翻译了语义网络。
· 1962年 当今AI依赖的训练方式
1962年 Frank Rosenblatt 提出了反向梯度优化方法,以及1676莱布尼齐的链式求导,后被用于训练AI模型。
举例:链式求导法则的具体实施可以理解为,业绩差-董事长追责CEO-CEO职责范围内优化-CEO追责经理-经理优化-经理追责全体员工-员工罚款与开除等优化;
· 1965年 模型的发展
Alexey Grigorevich Ivakhnenko在苏联发明了第一个多层神经网络MLP算法,用于工业预测(温度、水位、泄漏)。
举例:
MLP:个人信息(年龄、体重、消费、信件)→ 收入、负债 → 净收入→ 投资概率
OKR:各员工预测新财年贡献→各经理预测部门增长→ceo预测全公司增长→报告给董事
· 1986-1995 基于学习的算法发展
Hinton的应用使反向传播名声大噪。同年慕尼黑国防军大学制造出了首批机器人汽车,在空旷的街道上行驶时速高达 55 英里。1995年“无人驾驶横跨美国”:一辆半自动驾驶汽车横跨美国东西海岸,全程4,585 公里,其中 4,501 公里由计算机控制转向。油门和刹车由人类驾驶员控制。
Key Takeaway:在概念的提出和初代原型被创造之后,技术的应用还需多方的磨合,从创新到应用,这可以花上几十年。
· 1989 卷积神经网络:视觉领域初步探索
法国人Yann LeCun发明卷积神经网络:使用BP训练2D,CNN,识别了手写数字-邮政编码
· 2013-2020 视觉领域的应用
2013年的VAE、2014年的GAN、2015年的resnet、(2016 alphago)、 2020年Diffusion,现在SD,Dalle,midjourney,语言模型,阿里千问,智谱清言GLM,百度文心一言,映射了AI在视觉领域的应用。
· 2018-2024 自然语言领域的应用
2018 GPT1 BERT,2020 GPT3,2022 ChatGPT,Meta LLama,GPT4,GLM,Copliot,映射了AI在自然语言领域的应用。
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下期我们想和大家聊聊,AI时代下设计的意义,技术的意义,以及生活的意义。
我们下期再见~
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