类脑人工智能通用大模型发展时间表
我们首先从人的大脑的构成来理解人工智能的发展路径，大脑中大概有1000亿个神经元，每个神经元平均1~1.5万个链接，整个大脑大概有1000万亿个链接以上，我们的大脑极其复杂，如果最终我们了解了大脑，我师傅说意味着我们也就理解了宇宙，找到了宇宙的真相。
大脑他是分层的，最基础是1000亿个神经元，核心层是一个或者上万个神经元组成神经功能团，人大概在千万级别的神经功能团，功能团与功能团之间产生复杂的链接，就形成了大脑皮层。
不同大脑皮层，比如视觉大脑皮层、听觉大脑皮层以及其他的大脑皮层之间产生的链接构成大脑。
在生物学上面看，所有的神经元的链接是一样的，但实质上每个链接沟通的内容或者他的信息权重是不一样的，这个复杂的大脑让我们有了感性、理解、抽象逻辑、推理、情绪还有自我意识，我师傅说了解了我们的大脑也就了解了我们自己。
现在我们来讲一讲这一波以计算机神经网络技术为代表的人工智能的发展，这次诺贝尔物理学奖的科学家 John Hopfield是今年诺贝尔物理学奖得主之一，也是名副其实的博学家。
他在1950年代凝聚态物理学的鼎盛时期进入该领域。
到了1960年代末又开始研究血红蛋白的化学性质，之后10年又转而研究DNA合成。
1982年，他设计了一个类脑网络，他用相互作用的粒子模拟神经元，这些神经元会在这个类脑网络里形成一种记忆。这个为他赢得诺贝尔奖的“Hopfield网络”如今被视为机器学习的一个雏形，为现代人工智能（AI）奠定了基础。
2010 出现深度学习
现在的大模型和通用模型最大的区别是颗粒度。
假如现在大模型的颗粒度是一个立方米，通用大模型由颗粒度一个立方厘米的小模型集合而成。现在的大模型就相当于一个黑匣子，不可知，不可控。当它的颗粒度降到100万倍的时候，在这个颗粒度以上就达到了可控、可知。
为什么通用大模型要2030年才能出来？
2022年 CHATGPT出来以前，以人脸识别和翻译为代表的上一代人工智能发展遇到的瓶颈，并且大家在这个位置已经挣扎了好多年，整个世界对人工智能的预期比较悲观，关注度也比较冷淡，直到 CHATGPT出来把人工智能的热度拉到顶，世界上所有资源和关注度全被吸引。这一波人工智能还没到天花板，以现在的发展速度2030年之前一定会达到。到那个时候，新一代的人工智能将会出来。在这之前，全人类的关注度和资源都被 OPENAI 所虹吸，其他的根本没有机会。
下一代人工智能出来，代表性的应用是具身智能，我师傅说大概率是缝制机器人。
我导师告诉我界定一个人工智能算法模型进步的最核心标志是学习训练和推理效率是否有百倍的提升。
我师傅说在无限的时间和空间下，以现在科学对智能的定义，宇宙是智能的，地球是智能的，就是我们身边的一块石头它也是智能的，石头根据周边场中各种能量的变化，以及自己的自身状态，适时改变做出符合场景变化。
下一个视频，我们将讲解通用大模型是如何构建，及技术上是如何实现的。
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4、当下整个纺织行业面料检验就是一笔糊涂账，智能验布能解决吗？
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