1 人工智能的发展

1.1人工智能发展历程

1.1.1 人工智能的起源

1.1.2 人工智能发展的起起伏伏

1.1.3 人工智能多元化

2 什么是ChatGPT

2.1 ChatGPT的主要功能

2.2ChatGPT对企业的多种优势

2.3 不必担心ChatGPT带来的焦虑

3 人工智能对行业未来的影响

3.1 人工智能的现状

3.2 人工智能的未来发展趋势

3.3 全球市场对ChatGPT 的客观评价

开放注册两个月用户数破亿，ChatGPT火爆的背后是人工智能算法、算力和数据的再一次融合升级。现象级的ChatGPT带动人工智能第三次浪潮的再次飞跃和各国、各企业的AI竞赛。在人工智能领域，全球目前尚未形成绝对主导的技术依赖和产业生态，我国的新型举国体制如能发挥更大的作用，将给AI的发展提供极为有力的支持。而ChatGPT的用途已经深入到我们的日常生活之中，在我们工作或者学习时，都可以或多或少的使用到ChatGPT，其好评率让众多用户不计成本的去想办法注册。虽然现在的ChatGPT没有那么智能，甚至可能有一点呆，但谁能预测对得到未来五年或者十年ChatGPT对我们行业的改变吗？

1 人工智能的发展

1.1人工智能发展历程

可能在ChatGPT爆火之前，我们在提起人工智能AI，我们往往想到的是科幻小说或电影中机器人的形象。

例如：大导演斯皮尔伯格的著名电影《人工智能》里面与人的外表、智慧几乎相同的机器人，这个机器人本身甚至没有意识到自己是机器人，反而以为自己是人类了。电影《终结者》系列中出现的具有机器骨骼、人类血肉的机器人，以及可以自我修复，并且肉体和智慧已经超越普通人类的液体金属机器人，这些对于人工智能的大胆想象，给我们留下了深刻的印象。

不过，近年来，人工智能在科技领域的发展也是有目共睹，从无人驾驶汽车发展而引起的争论，到AlphaGo战胜了围棋顶级高手等等，都使得人工智能吸引了足够多的眼球。这也就导致了，人工智能的分支机器学习广受关注，机器学习的一支分支深度学习又成为近几年研究的热点。

人工智能是如何一步步发展起来的？下面就让我们一起领略一下人工智能发展历程。

1.1.1 人工智能的起源

1949年，赫布出版了《行为的组织》一书，书中描述了Hebb学习规则，提出权值的概念，这个理论为机器学习中的人工神经网络的学习算法奠定了基础，人工神经网络就是现在非常热门的深度学习的前身。

1950年，被视为“计算机科学之父”的图灵发表了一篇题为“机器能思考吗？”的著名论文，在该论文中提出了机器思维的概念，并提出图灵测试。由此，图灵又被称为“人工智能之父”。后来为了纪念图灵的贡献，美国计算机协会设立图灵奖，以表彰在计算机科学中做出突出贡献的人，图灵奖被喻为“计算机界的诺贝尔奖”。

图灵测试：

测试者与被测试者（一个人和一台机器）喘开的情况下，遍过一些装置（如键盘）向被测试者随意提问。多次测试（一般为5min之内），如果有超过30%的测试者不能确定被测试者是人还是机器，那么这台机器就通过了测试，并被认为具有人类智能。

1952年，阿瑟·萨缪尔开发了一个跳棋程序，具有自我学习的能力，甚至在训练的后可以战胜人类专业跳棋选手。

萨缪尔提出了“机器学习”的概念，定义为“不显式编程地给予计算机一定的功能”。

1956年，在达特茅斯会议提出了“人工智能”的概念，因此1956年被称为人工智能元年。

参加这次会议的专家众多，其中约翰·麦卡锡是“人工智能”概念的提出者，香农是信息论的创始人，赫伯特·西蒙获得第十届诺贝尔经济学奖，马文·明斯基是第一位获得图灵奖（1969年）的人工智能学者并对人工神经网络理论的发展有过重大的影响，艾伦·纽厄尔是1975年图灵奖获得者，阿瑟·萨缪尔由于提出“机器学习”的概念而被称为机器学习之父。

1.1.2 人工智能发展的起起伏伏

人工智能充满未知的探索道路曲折起伏。如何描述人工智能自1956年以来60余年的发展历程，那当然是道阻且长了，在这里我们将其分为六个阶段。

第一次繁荣期：1956年一1976年
达特茅斯会议后，确定了人工智能的概念以及发展目标。

第一次低谷期：1976年一1982年
人工智能发展初期的突破性进展大大提升了人们对人工智能的期望，人们开始尝试更具挑战性的任务，并提出了一些不切实际的研发目标。然而，接二连三的失败和预期目标的落空（例如，无法用机器证明两个连续函数之和还是连续函数、机器翻译闹出笑话等），使人工智能的发展走入低谷。

第二次繁荣期：1982年一1987年。
20世纪70年代出现的专家系统模拟人类专家的知识和经验解决特定领域的问题，实现了人工智能从理论研究走向实际应用、从一般推理策略探讨转向运用专门知识的重大突破。专家系统在医疗、化学、地质等领域取得成功，推动人工智能走入应用发展的新高潮。

第二次低迷发展期：1987年一1997年
随着人工智能的应用规模不断扩大，专家系统存在的应用领域狭窄、缺乏常识性知识、知识获取困难、推理方法单一、缺乏分布式功能、难以与现有数据库兼容等问题逐渐暴露出来。

复苏期：1997年一2010年。
由于网络技术特别是互联网技术的发展，加速了人工智能的创新研究，促使人工智能技术进一步走向实用化。1997年国际商业机器公司（简称IBM）深蓝超级计算机战胜了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，2008年IBM提出“智慧地球”的概念。以上都是这一时期的标志性事件。

蓬勃发展期：2011年至今。
随着大数据、云计算、互联网、物联网等信息技术的发展，泛在感知数据和图形处理器等计算平台推动以深度神经网络为代表的人工智能技术飞速发展，大幅跨越了科学与应用之间的“技术鸿沟”，诸如图像分类、语音识别、知识问答、人机对弈、无人驾驶等人工智能技术实现了从“不能用、不好用”到“可以用”的技术突破，迎来爆发式增长的新高潮。

1.1.3 人工智能多元化

1982年，Hopfield提出一种新型的神经网络，后来被称为Hopfield网络，使用一种全新的方式进行学习和处理信息。同时反向传播算法，一种神经网络的训练方法被提出，这种算法也是深度学习理论的重要算法之一。沉寂多年的人工神经网络方向的研究重新获得发展。

1986年，一种重要的算法有昆兰提出，就是决策树算法，又称为ID3算法。相对于神经网络模型，决策树ID3算法也被作为一个软件，通过使用简单的规则和清晰的参考可以找到更多的现实生活中的使用情况。数据挖掘中决策树是一种经常要用到的技术，可以用于分析数据，同样也可以用来作预测。

1990年，Schapire最先构造出一种多项式级的算法，就是最初的Boosting算法。一年后，Freund提出了一种效率更高的Boosting算法。

1995年，Freund和schapire改进了Boosting算法，提出了AdaBoost（Adaptive Boosting）算法，该算法效率和Freund于1991年提出的Boosting算法几乎相同，但更容易应用到实际问题当中。

同年，机器学习领域中一个最重要的突破，支持向量机（SVM），由瓦普尼克和科尔特斯在大量理论和实证的条件下提出。从此将机器学习研究分为神经网络方向和支持向量机方向。

1997年，IBM的超级计算机深蓝战胜国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，引起了世界的关注。

2001年，布雷曼提出集成决策树模型，它是由一个随机子集的实例组成，并且每个节点都是从一系列随机子集中选择。由于它的这个性质，被称为随机森林（RF），随机森林也在理论和经验上证明了对机器学习中常常遇到的难题-过拟合的抵抗性。

2016年3月9日，Google（或者叫Alphabet）公司开发的具有“深度思维”的下围棋机器人AlphaGo在同世界著名选手李世石的对局中，中盘获胜，成为第一个战胜围棋世界冠军的机器人，这是继1997年IBM深蓝战胜卡斯帕罗夫后，人类在机器智能领域取得的又一个里程碑性质的胜利。

2 什么是ChatGPT

ChatGPT全称为“Chat Generative Pre-trained Transformer”，Chat是聊天，GPT是“生成型预训练变换模型”，可以翻译为“聊天生成预训练转换器”或简称“优化对话的语言模型”。是由美国人工智能公司OpenAI 开发的ChatGPT两个月时间内用户已超1个亿。

作为一款建立在云计算、海量数据库、人工智能算法架构和深度神经网络基础之上开发的聊天机器人程序，ChatGPT不像传统的搜索引擎一样复制、粘贴、拼凑网上已有的信息给你。它的回答是有逻辑的、生动的，有上下文关联的。

ChatGPT聊天机器人目前支持几乎世界上所有的语言输入。有人说未来它会像《流浪地球》系列电影中的智能量子计算机MOSS，不仅拥有超强算力，还有自我意识、自我迭代、自我更新的特点，最终演化出有思维的人工智能。

2.1 ChatGPT的主要功能

OpenAI官网上说：我们已经训练了一个名为ChatGPT的优化对话的语言模型，它以对话方式进行交互。

对话形式使 ChatGPT 能够回答后续问题、承认错误、挑战不正确的前提并拒绝不适当的请求。ChatGPT 经过训练以遵循提示中的指令并提供详细响应。

和曾经的人工智能是“让计算机在固定场景下干固定的事”这个范畴不同，ChatGPT面对的是一个“open world”。全球目前上亿用户向它提问的问题是不可预知的。这恰恰是AI开发的难点。

ChatGPT目前系统功能主要是文本生成、聊天机器人、语言问答、语言翻译、自动文摘、绘画功能、编程功能、视频生成等八大功能模块所组成。

2.2 ChatGPT对企业的多种优势

ChatGPT对企业有多种优势，其中就包括：

改善客户体验：它为客户查询提供个性化和类似人的响应，这可以改善他们对品牌的整体体验。这可以帮助企业留住并吸引更多客户，从而增加收入。

提高效率：它可以同时处理多个客户查询，从而可以节省企业的时间和资源。这可以让企业专注于更重要的任务并提高整体效率。

可用性：它可以全天候运行，在一天中的任何时间提供对客户查询的即时答复。这可以提高客户满意度并帮助企业吸引更多客户。

具有成本效益：对于企业来说，这是一种具有成本效益的解决方案，因为它可以处理客户查询而无需额外的员工或资源。这可以为企业节省资金并提高他们的底线。

提高客户洞察力：它可以为企业提供有关客户行为和偏好的宝贵见解。这可以帮助企业改进他们的产品和服务，并更好地定位他们的营销工作。

2.3 不必担心ChatGPT带来的焦虑

ChatGPT 本身并不是一场革命。这是 OpenAI 对 GPT-3 系列的又一次增量改进。ChatGPT 基本上是 InstructGPT 的微调版本，它是迄今为止 GPT-3 的最佳版本。事实上，名为 davinci-003 的 InstructGPT 最新版本也在上周公布。该模型与 ChatGPT 一样好，但它已经过微调以接受指令，而 ChatGPT 已经过微调以进行对话。然而，没有人在谈论那个模型（好吧，除了我没有人），因为它不是免费提供的，也没有简单的聊天窗口界面。但是，尽管进行了渐进式改进，但这些最新模型（创造的 GPT3.5）显然比我们一年前的模型要好得多。如果你总结 2022 年发生的一切，尤其是生成语言和图像模型，这可能是 AI 有史以来最具变革性的一年。

GPT3.5 / GPT 4.0 模型具有令人惊叹的功能，尤其是在生成代码方面。他们几乎可以用任何编程语言开发工作程序。看看这篇博文中的例子，有人让ChatGPT充当虚拟机的终端，让它调用ChatGPT，并指示它在虚拟机内部制作一个虚拟机。真的是一篇博文的脑洞大开和模型的绝妙利用。在 ChatGPT 中构建虚拟机，除非你一直生活在岩石下，否则你听说过 OpenAI 制作的这个新的 ChatGPT 助手。那么我们应该害怕吗？我认为现在还为时过早。我们仍然处于控制之中，并希望继续如此。然而，我们也应该认识到，像这样的人工智能模型将以我们可能甚至无法想象的方式改变我们的社会。我们几乎没有触及表面。在接下来的几年里，我们将看到在这些模型之上构建工具的疯狂热潮，这些工具将改变我们所知的社会。将有一些工具可以完成您的作业。在所有科目中。将有无代码工具可以只用人类语言指令创建整个网站。再过 10 年，如果你不使用人工智能，你可能无法成为一名程序员。这就是一件大事。

人工智能的未来既令人兴奋又令人恐惧。但我最乐观的是，我们将永远利用这种新力量。

3 人工智能对行业未来的影响

3.1 人工智能的现状

对于人工智能的发展现状，现在社会上存在一些“炒作”。比如说，认为人工智能系统的智能水平即将全面超越人类水平、30年内机器人将统治世界、人类将成为人工智能的奴隶，等等。这些有意无意的“炒作”和错误认识会给人工智能的发展带来不利影响。因此，制定人工智能发展的战略、方针和政策，首先要准确把握人工智能技术和产业发展的现状。通过专用人工智能取得重要突破。从可应用性看，人工智能大体可分为专用人工智能和通用人工智能。面向特定任务（比如下围棋）的专用人工智能系统由于任务单一、需求明确、应用边界清晰、领域知识丰富、建模相对简单，形成了人工智能领域的单点突破，在局部智能水平的单项测试中可以超越人类智能。人工智能的近期进展主要集中在专用智能领域。

不过通用人工智能尚处于起步阶段。人的大脑是一个通用的智能系统，能举一反三、融会贯通，可处理视觉、听觉、判断、推理、学习、思考、规划、设计等各类问题，可谓“一脑万用”。真正意义上完备的人工智能系统应该是一个通用的智能系统。目前，虽然专用人工智能领域已取得突破性进展，但是通用人工智能领域的研究与应用仍然任重而道远，人工智能总体发展水平仍处于起步阶段。当前的人工智能系统在信息感知、机器学习等“浅层智能”方面进步显著，但是在概念抽象和推理决策等“深层智能”方面的能力还很薄弱。总体上看，目前的人工智能系统可谓有智能没智慧、有智商没情商、会计算不会“算计”、有专才而无通才。因此，人工智能依旧存在明显的局限性，依然还有很多“不能”，与人类智慧还相差甚远。

　　现今人工智能创新创业如火如荼。全球产业界充分认识到人工智能技术引领新一轮产业变革的重大意义，纷纷调整发展战略。比如，谷歌在其2017年年度开发者大会上明确提出发展战略从“移动优先”转向“人工智能优先”，微软2017财年年报首次将人工智能作为公司发展愿景。人工智能领域处于创新创业的前沿。麦肯锡公司报告指出，2016年全球人工智能研发投入超300亿美元并处于高速增长阶段；全球知名风投调研机构CB Insights报告显示，2017年全球新成立人工智能创业公司1100家，人工智能领域共获得投资152亿美元，同比增长141%。

　　创新生态布局成为人工智能产业发展的战略高地。信息技术和产业的发展史，就是新老信息产业巨头抢滩布局信息产业创新生态的更替史。例如，传统信息产业代表企业有微软、英特尔、IBM、甲骨文等，互联网和移动互联网时代信息产业代表企业有谷歌、苹果、脸书、亚马逊、阿里巴巴、腾讯、百度等。人工智能创新生态包括纵向的数据平台、开源算法、计算芯片、基础软件、图形处理器等技术生态系统和横向的智能制造、智能医疗、智能安防、智能零售、智能家居等商业和应用生态系统。目前智能科技时代的信息产业格局还没有形成垄断，因此全球科技产业巨头都在积极推动人工智能技术生态的研发布局，全力抢占人工智能相关产业的制高点。

　　人工智能的社会影响日益凸显。一方面，人工智能作为新一轮科技革命和产业变革的核心力量，正在推动传统产业升级换代，驱动“无人经济”快速发展，在智能交通、智能家居、智能医疗等民生领域产生积极正面影响。另一方面，个人信息和隐私保护、人工智能创作内容的知识产权、人工智能系统可能存在的歧视和偏见、无人驾驶系统的交通法规、脑机接口和人机共生的科技伦理等问题已经显现出来，需要抓紧提供解决方案。

3.2 人工智能的未来发展趋势

人工智能向人机混合智能发展。借鉴脑科学和认知科学的研究成果是人工智能的一个重要研究方向。人机混合智能旨在将人的作用或认知模型引入到人工智能系统中，提升人工智能系统的性能，使人工智能成为人类智能的自然延伸和拓展，通过人机协同更加高效地解决复杂问题。在我国新一代人工智能规划和美国脑计划中，人机混合智能都是重要的研发方向。“人工+智能”向自主智能系统发展。当前人工智能领域的大量研究集中在深度学习，但是深度学习的局限是需要大量人工干预，比如人工设计深度神经网络模型、人工设定应用场景、人工采集和标注大量训练数据、用户需要人工适配智能系统等，非常费时费力。因此，科研人员开始关注减少人工干预的自主智能方法，提高机器智能对环境的自主学习能力。例如阿尔法狗系统的后续版本阿尔法元从零开始，通过自我对弈强化学习实现围棋、国际象棋、日本将棋的“通用棋类人工智能”。在人工智能系统的自动化设计方面，2017年谷歌提出的自动化学习系统（AutoML）试图通过自动创建机器学习系统降低人员成本。

人工智能将加速与其他学科领域交叉渗透。人工智能本身是一门综合性的前沿学科和高度交叉的复合型学科，研究范畴广泛而又异常复杂，其发展需要与计算机科学、数学、认知科学、神经科学和社会科学等学科深度融合。随着超分辨率光学成像、光遗传学调控、透明脑、体细胞克隆等技术的突破，脑与认知科学的发展开启了新时代，能够大规模、更精细解析智力的神经环路基础和机制，人工智能将进入生物启发的智能阶段，依赖于生物学、脑科学、生命科学和心理学等学科的发现，将机理变为可计算的模型，同时人工智能也会促进脑科学、认知科学、生命科学甚至化学、物理、天文学等传统科学的发展。

　　人工智能将推动人类进入普惠型智能社会。“人工智能+X”的创新模式将随着技术和产业的发展日趋成熟，对生产力和产业结构产生革命性影响，并推动人类进入普惠型智能社会。2017年国际数据公司IDC在《信息流引领人工智能新时代》白皮书中指出，未来5年人工智能将提升各行业运转效率。我国经济社会转型升级对人工智能有重大需求，在消费场景和行业应用的需求牵引下，需要打破人工智能的感知瓶颈、交互瓶颈和决策瓶颈，促进人工智能技术与社会各行各业的融合提升，建设若干标杆性的应用场景创新，实现低成本、高效益、广范围的普惠型智能社会。

　　人工智能的社会学将提上议程。为了确保人工智能的健康可持续发展，使其发展成果造福于民，需要从社会学的角度系统全面地研究人工智能对人类社会的影响，制定完善人工智能法律法规，规避可能的风险。2017年9月，联合国犯罪和司法研究所（UNICRI）决定在海牙成立第一个联合国人工智能和机器人中心，规范人工智能的发展。美国白宫多次组织人工智能领域法律法规问题的研讨会、咨询会。特斯拉等产业巨头牵头成立OpenAI等机构，旨在“以有利于整个人类的方式促进和发展友好的人工智能”。