第1章
理解AIGC

1.1 生成式人工智能簡史

幾千年來，人類對人工智能（AI）的探索從未停止。科幻作品《弗蘭肯斯坦的怪物》《2001太空漫游》《終結(jié)者》等為我們描繪的人工智能，如今也一步一步照進現(xiàn)實。

1956年，人工智能研討會在達特茅斯學(xué)院舉辦，約翰·麥卡錫在會上首次提出了人工智能的概念。從此，約翰·麥卡錫被稱為“人工智能之父”。

人工智能是模擬人類智能和思維過程（如學(xué)習(xí)和解決問題）的能力，它可以執(zhí)行歷史上只能由人類完成的復(fù)雜任務(wù)。通過人工智能，非人類系統(tǒng)使用數(shù)學(xué)和邏輯方法模擬人們用于學(xué)習(xí)新信息和做出決策的推理。最常見的AI功能包括模式識別、預(yù)測建模、自動化、圖像識別和個性化。級別更高的人工智能甚至可以駕駛汽車或玩復(fù)雜的游戲，如國際象棋或圍棋等。

人工智能發(fā)展史是一部人工智能“擊敗”人類的歷史

1997年，人工智能實現(xiàn)了一個巨大的飛躍。IBM的“Deep Blue”計算機以2勝1負3平打敗國際象棋世界冠軍格里·卡斯帕羅夫（Gary Kasparov），成為首臺打敗世界冠軍的電腦。

2011年，IBM超級計算機沃森（Watson）在美國電視智力答題節(jié)目《危險邊緣》（Jeopardy！）中擊敗兩位人類冠軍布拉德·魯特和肯·詹寧斯。

2016年3月，圍棋機器人阿爾法圍棋（AlphaGO）打敗了圍棋世界冠軍、職業(yè)九段棋手李世石。

2017年5月，阿爾法圍棋再次戰(zhàn)勝圍棋世界冠軍柯潔。

至此，計算機技術(shù)進入人工智能的新信息技術(shù)時代。

裂變！ChatGPT給人類一次“小小的”人工智能震撼

2022年末，OpenAI發(fā)布的聊天機器人ChatGPT火遍世界，給人類帶來了巨大的震撼。在過去的人工智能中，人類會更多的覺得機器只不過是算得比人更快，但是在創(chuàng)造性和藝術(shù)性上，人腦遠勝于電腦。然而，生成式人工智能讓我們看到人工智能不止是算得快那么簡單，它真的可以進行創(chuàng)造性、藝術(shù)性這種原屬于人類獨有的智能工作。按照當前的發(fā)展速度來看，套用著名科幻電影《流浪地球2》中的話說：“我們遲早要被這些東西取代。”

那么，什么是生成式人工智能呢？

生成式人工智能（Artificial Intelligence Generated Content，AIGC）的主要特征是能夠生成新的內(nèi)容，而不僅僅是對已有信息的分析和應(yīng)用。其具備學(xué)習(xí)和創(chuàng)造的能力，可以生成文本、圖像、音頻等多種類型的數(shù)據(jù)。

從早期的符號推理到如今的深度學(xué)習(xí)和預(yù)訓(xùn)練模型，生成式人工智能的發(fā)展歷程受到硬件、數(shù)據(jù)和算法等多方面因素的影響，經(jīng)歷半個多世紀才推動了該領(lǐng)域的快速發(fā)展。

20世紀中葉至90年代，早期的AI主要集中在符號推理和專家系統(tǒng)領(lǐng)域，缺乏對創(chuàng)造性任務(wù)的處理能力，生成式任務(wù)十分有限。直到90年代初，隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)重新引起關(guān)注，領(lǐng)域內(nèi)專家開始利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行生成式任務(wù)的探索，但由于當時計算資源和數(shù)據(jù)集的限制，進展還是相對較慢。到了2010年左右，隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的進步，生成式人工智能取得了顯著的突破。

近幾年，生成式人工智能技術(shù)得到了快速發(fā)展。隨著大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型的崛起，生成式人工智能在自然語言處理和其他領(lǐng)域的性能得到了顯著提升，生成式人工智能模型如雨后春筍爭先亮相。

ChatGPT開啟生成式人工智能大爆發(fā)時期

Open AI于2022年11月30日發(fā)布的ChatGPT開啟了生成式人工智能大爆發(fā)時期。

ChatGPT的能力讓其他對話機器人望塵莫及。對于ChatGPT來說，根據(jù)用戶指示完成工作、撰寫小說、編寫程序、撰寫論文等都不在話下。北密歇根大學(xué)的哲學(xué)教授安東尼·奧曼（Antony Aumann）在評分時發(fā)現(xiàn)，全班第一的論文竟然是用ChatGPT寫的。

ChatGPT從推出到2023年1月末，僅僅兩個月的時間，用戶數(shù)就突破了1億，成為史上用戶增長速度最快的消費級應(yīng)用程序。

為什么生成式人工智能如此火爆呢？其原因是多方面的。

第一，生成式人工智能具備創(chuàng)造性。這在藝術(shù)、文學(xué)、創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)等領(lǐng)域具有巨大的吸引力，為創(chuàng)作者提供了全新的工具和媒介。

第二，自然語言處理的突破。隨著生成式人工智能在自然語言處理領(lǐng)域的成功，ChatGPT在對話、文本生成、翻譯等任務(wù)上展現(xiàn)了出色的性能。這推動了在智能客服、內(nèi)容創(chuàng)作和自動文本生成等領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用。

第三，商業(yè)應(yīng)用需求。生成式人工智能在商業(yè)應(yīng)用中展現(xiàn)了巨大的潛力，從自動化寫作和創(chuàng)意生成到個性化內(nèi)容推薦，生成式技術(shù)在提高效率、創(chuàng)造新商業(yè)模式方面有著顯著優(yōu)勢，吸引了眾多企業(yè)投入研發(fā)和應(yīng)用。

生成式人工智能憑借其創(chuàng)造性、廣泛應(yīng)用的潛力及技術(shù)上的突破，成為當前人工智能領(lǐng)域備受關(guān)注和追捧的方向之一。走在前列的有阿里云的“通義千問”、百度的“文心一言”、騰訊的“混元”、華為的“盤古”、京東的“言犀”等。據(jù)不完全統(tǒng)計，目前中國10億參數(shù)規(guī)模以上的大模型已發(fā)布100多個。

此外，在市場聚焦多模態(tài)方向時，其技術(shù)創(chuàng)新與應(yīng)用場景為生成式AI應(yīng)用公司提供了巨大機會。在中國龐大的市場中，蘊藏著豐富的多模態(tài)數(shù)據(jù)，預(yù)計垂直行業(yè)大模型將爆發(fā)。

據(jù)相關(guān)機構(gòu)預(yù)測，2023年中國AIGC產(chǎn)業(yè)規(guī)模約為143億元，預(yù)計2028年將達到7202億元，逐步建立完善的“模型即服務(wù)”產(chǎn)業(yè)生態(tài)，2030年有望突破萬億元，^[1]如圖1-1所示。

大模型的快速發(fā)展讓各個行業(yè)為之振奮，人工智能技術(shù)迎來了發(fā)展的黃金時刻。