从1774年第一次工业革命到ChatGPT，AI重塑新世界

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AIGC开放社区
2023-04-07

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虽然ChatGPT等基于大模型的生成式AI仍然处于早期，但已经可以预见到真正的AI浪潮已经来临，一旦你看到过AI生成的那些文字、代码或图像，我们就很难再回到过去，我们笃定的知道AI技术将会重新改变我们工作、生活和学习，不知不觉中AI将会重塑整个世界。

为了记录2023年AI重大突破的这个历史时间节点，我们有必要回顾人类的几次工业革命和科技发展史。我们有必要拿历史的坐标衡量一下，这次ChatGPT或者说是大语言模型的突破到底在处于什么样的历史位置。经常有人把人工智能革命称为第四次工业革命，这样的称呼是否名副其实？这三次工业革命的时间线如下：

1774年，瓦特发明的蒸汽机投入使用，珍妮纺纱机的发明（第一次工业革命开始）；

1866年，西门子发明了发电机，1879年，爱迪生发明了电灯（第二次工业革命开始）；

1937年，第一台计算机被发明，1957年，第一颗人造卫星（第三次工业革命开始）；

再看看人工智能的发展历史：

1956年，人工智能概念的首次诞生于达特茅斯会议；

1956年 – 1974年，人工智能雏形技术迅速发展。塞缪尔在 IBM 计算机上研制成功了的西洋跳棋程序，麦卡锡开发了 LISP 语言，美国斯坦福研究所研发的首台智能机器人 Shakey ；

1974年-1980年，人工智能发展的低谷期；

1980年-1987年，专家系统的出现时期，实现了人工智能从理论研究走向专门知识应用，是 AI 发展史上的一次重要突破与转折；

1987年-1993年，第二次发展低谷；

1993年-2016年，平稳发展期，IBM深蓝战胜国际象棋冠军，大数据，机器学习，深度学习算法的出现及GPU算力提升都为后续AI的发展奠定了基础；

2016年-2022年，Alpha Go完胜世界围棋大师，是深度学习的一次重大胜利，引发了在图像识别，语音识别等领域的重大突破；

2023年 ChatGPT的横空出世，代表了大语言模型的一次统治级胜利，让人类一下子摘取了AI的皇冠（自然语言处理）。

从AI的发展历史来看，基本上还是处于第三次工业革命期间，并没有出现太多的有别于传统计算机理论的智能涌现，即使AI技术出现，仍然还是遵循于传统计算机的体系架构和处理模式，只是在数据，算力和算法三个维度同时取得突破时，而获得的成功。所以，我并不认为人工智能技术的出现就代表着第四次工业革命的开始，但这次ChatGPT的出现确实有可能引发第四次工业革命，进展情况还有待于观察和跟踪，我将在后续的文章中逐步分析和论证。

100年一次的工业革命，确实不一定每人都赶得上，但这次的大语言模型仍然是值得我们这一代人来铭记的，分析一下它处于整个计算机发展史的哪个节点，我们就知道它的历史意义了。

1969年，互联网始于美国的阿帕网，让数据和信息的连接成为了可能；

1973年，GUI（图形界面）诞生于施乐公司的Alto计算机，之前人们与计算机的交互是靠按钮，打孔纸和命令行，鼠标键盘让人机交互变得更加便捷；

1977年，第一款商业成功的个人计算机Apple II开始销售，让每个人都机会参与到第三次工业革命中，而不再是大企业和少数专家的游戏；

1994年，网景浏览器（Netscape）的诞生，世界上第一个被广泛使用的互联网浏览器，它是互联网的访问入口，让每个人有机会获得全球的信息，即Web1.0；

2007年，第一代iPhone的发布，在某种程度上代表了移动互联网的开始，即Web2.0。智能手机变成访问移动互联网的入口，快捷、高效的获取信息，社交网络连接人们成为了可能；

让我们姑且放下Web3.0，因为不管是虚拟现实、增强现实技术，还是区块链技术等，仍没有看到当初预想的成果，因为并没有出现因为Web3.0技术而获益的超级大公司出现，但前几次的科技变革都会让一些公司成为全球领先的企业。

我认为ChatGPT引领的这次技术变革有以下几点原因，可将其作为重塑世界一次起点：

改变人类与机器交互的方式：传统的GUI或是浏览器方式已经改变，自然语言成为新的人机交互方式，由此将会改变所有现存的计算机系统或设备的前端应用；
改变了应用处理，以及存储和获取数据的方式：传统的应用系统是靠应用功能（Application）访问数据库（Database）来完成业务处理的，而ChatGPT是依赖于训练数据、大模型和参数来完成人类需求的，由此可能会颠覆掉我们今天所有的应用系统；
改变了知识获取方式：不管是互联网的搜索引擎或者是社交网络，传递给用户的更多是数据，而不是知识，需要用户将数据通过头脑的加工后而转换成知识，所以我们只能称之为大数据（Big Data）。而ChatGPT今天给用户反馈的是它整合好后的知识，虽然仍有瑕疵，但意味着大知识（Big Knowledge）时代是有可能已经到来，数据存储不再重要，将已有的知识如何聚合和连接将成为新的知识将成为新的课题；
改变人与计算机的观察视角：之前人类是负责设计计算机运行的每个功能和每块数据，我们获得我们想要获得的，好像我们是在计算机的内部来观察计算机的运行，而今天的语言大模型却只能把人们挡在了其外，我们是在外部来观察AI的运行，只能通过训练和调教来使其完善，而无法左右它输出的结果，更像是父母对子女的教育过程。这就会改变之前人们构建计算机的整个过程，带来工程学上变革；
出现了智能涌现（Intelligence Emergence）现象：当大语言模型达到了一定参数量以后，AI对它未学过的内容也出现了一定的思考和分析，例如思考链条（Chain of Thought），且这种智能的涌现具有一定的随机性，目前还不清楚其背后的原因，也就意味大模型的上限还远未达到，我们还不知道它能为我们创造什么。