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人工智能(AI)作为一项革命性的技术，已经历了三次浪潮的洗礼，本文将带您回顾人工智能的发展历程，探讨其背后的技术规律，并展望未来无人化世界的可能性。
第一次浪潮：1956年，概念的诞生
人工智能它其实不是新鲜事了，实际上人工智能这个词最早出现于1956年，当时最顶尖的一些科学家跟一些心理学家开了个会，说不如来想办法研究一下，如何让机器变得像人一样聪明，或者比人还聪明，然而，由于计算能力的限制，这次浪潮很快陷入了低谷。
第二次浪潮：1980年，专家系统的兴起
随着计算能力的提升，名为XCON的专家系统在1980年前后兴起，它给当时服务的企业一年能节省几千万美金的成本，于是有了技术突破，立马进入第二波发展高潮了。
但是10年之内就发现一个问题，这种专家系统由于其鲁棒性差，当真实场景稍有变化，背后这套专家系统要大变，无法大规模落地，第二次浪潮也迅速衰落。
第三次浪潮：2006年，深度学习的突破
我们这波人工智能技术的浪潮，最核心的技术叫深度学习。
世界上第一个生物学习模型是在2006年的时候被成功训练的，但是我们发现这波人工智能浪潮跟其他人都不不太一样。
前面的逻辑很简单，有技术突破就进入发展高潮了，落不了地就立马衰落了，而我们这波人工智能浪潮，它的核心技术出现在2006年，技术突破有了，但是我们等了大概10年，在2016年才真正迎来了这波人工智能浪潮。
它在中间在等什么？显然这波人工智能技术跟前面不太一样，它有它自己的特点，它在等云计算跟大数据！为原因就是这波人工智能最核心的两个特点：
第一，数据驱动；这波人工智能技术的核心叫机器学习，一个没有生命的机器想要学会知识，它是有前提的，它要有足够丰富的学习材料，所以它必须得等大数据，有了大数据，才有足够多的可以学习的素材。
第二，云计算；我们看它觉得聪明，但实际上并不聪明，学习效率非常低，想让它聪明，就需要给它大量的算力，只有等到云计算，才能开销足够的算力给它。
所以我们这波人工智能技术，无一例外的都是数据喂养的，并且需要消耗大量算力的，这是我们这波人工智能这种特点。
GPT的核心原理与技术趋势
GPT什么意思？
G：Generative——生成模型
它对应了GPT里面的一个核心模块，所有的输出都是由这个模块来完成的，在GPT之前，所有的智能客服都不太智能，因为原来的客服它有一个核心的逻辑，就是模板匹配，你的问题只有问到了我预设的模板里，我才能给你做解答，但GPT不是，它的所有反馈都是根据你的输入生成的，所以它能说“人”话了。
PT：Pre-trained Transformer——大模型
光能说“人”话可不行，我们得让它能说对“人”话，怎么说对？靠的是P跟T。
我们可以简单的把P理解成大数据，有了P它就有了很好的学习资料， 而有了T就有了大模型，有很聪明的大脑，能够把所有资料都学会，P跟T就构成了GPT的一个基础模块，叫大模型。
GPT能够破圈，也是因为它同时集成了这三个核心技术里边最顶尖的一些科研成果。
在这个趋势的推动下，未来是什么样？
随着人工智能技术的发展，未来将迎来一个越来越无人化的世界，所有人都有可能被人工智能替代，这是时代发展的必然趋势。
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