文章主题：人工智能, 图灵测试, 机器学习
Chatgpt的火热已经有段时间了，今天趁着周末有空，聊下人工智能这些年的发展历程。
🎉🚀Chatbots, the digital assistants of the past, have a rich history dating back to 1950 when the father of AI, Alan Turing, introduced a groundbreaking concept that revolutionized communication. 🤔✨In his groundbreaking paper, he proposed the Turing Test, an intellectual puzzle that still echoes today, challenging us to determine if a machine can exhibit human-like intelligence through simulated conversations. This seminal work laid the foundation for the sophisticated chatbots we see thriving in today’s tech landscape. 💻🌐Through the years, these AI-powered conversational agents have evolved, transforming from simple rule-based systems to sophisticated natural language processing (NLP) algorithms capable of understanding and responding with nuance. 🚀🔥From customer service to personal assistants, they’ve seamlessly integrated into various industries, revolutionizing the way we interact with technology. 📱💼Search engine optimization (SEO) enthusiasts will appreciate the keywords here: “AI-driven chatbots,” “Turing Test evolution,” “NLP advancements,” and “impact on business.” By incorporating these terms organically, your content not only stays relevant but also boosts its visibility online. 📈🌐Remember, when crafting engaging content for your audience, always keep the focus on the core benefits and value chatbots bring, rather than promoting individual services or contacts. Let’s celebrate the evolution of this fascinating technology together! 🌟
🌟原文改写🌟在无直接互动的环境下，通过键盘向目标人群提出随机问题，经过多轮严谨测试，若机器能让参与者的总体错误率平均达到或超过30%，它将被视为具备某种程度的人工智能，这一评估标准强调了精准判断的能力。
🌟💻这款测试以其简洁明了且详实的特性，吸引了众多计算机领域的专家跃跃欲试，初期的编程任务犹如与智者的互动交流，通过巧妙的语言设计，仿佛置身于一场别开生面的思维对话。🌍
🎉🚀在1960年代的科技创新浪潮中，麻省理工学院（MIT）实验室的一次突破性尝试引领了人工智能的新篇章——他们创造了一款独特且富有洞察力的聊天机器人。这款创新的代码背后，隐藏着一位聪明绝顶的开发者，他的智慧不仅在于技术，更在于赋予机器人性化的角色——心理治疗师，仿佛开启了对话疗法的先河。👩⚕️🤖通过这段代码，这位开发者巧妙地将人工智能与心理咨询相结合，旨在打破传统的交流壁垒，提供一种非直接、深度的心理互动方式。这款聊天机器人不仅具备语言理解和生成的能力，更展现出理解情绪和提供安慰的独特技能，为当时的科技领域带来了革命性的改变。✨💻尽管岁月流转，这个故事依然激励着后来者探索人工智能的边界，追求更加智能化、人性化的交互体验。它的存在，就像一面镜子，反映出科技进步对心理治疗方式的影响，以及人类与技术共生的可能性。🌍🤖
🌟咨询专家并非滔滔不绝，而是以聆听为主，每言必谨，寥寥几语却能洞察内心。他们会用提问的方式引导你分享想法，比如：”有何高见？” 然后静静倾听你的见解，再如：”近期休息如何？” 用这样的温柔询问，而非机械的代码。看似在倾听，实则巧妙地编织着逻辑的网，与你深度交流。他们的背后，是简单却精准的逻辑判断，没有繁复的花哨，只有真诚的服务。
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到了30年之后，也就是1995年这个机器人经过数代的更新，已经进化的很强大了，日常那些对话已经都可以应付了，不过本质上它的原理都是基于模式匹配。
其实现在的一些购物网站、银行的在线机器人，都是基于的还是这种模式，你跟他聊天说到退货,他就发给你一个退货流程，说到ATM，它就发个附近ATM的地图。
这种匹配模式虽然称不上智能，但确确实实减少了大量人力机械性的重复回答，但从智能的角度讲，这种限定规则的机器人，就算规则写的再多再复杂，也不可能穷尽所有的答案，它更不可能去创造新的答案。
所以这种模式匹配的底层理念是很难通过图灵测试，想要变成真正的智能，更是不可能实现，于是出现了一个新的流派。
这个是人工智能里边非常重要的一部分叫：机器学习。
它的基本理念就是让机器去学习，设计者不会规定一些规则和回答，而是给程序一大堆现成的例子，让程序自己去学习找规律。
基于这个理念，在2001年有个叫smarter child的机器人火了，它学习了当时比较先进的模型，让聊天变得更自然，而且在2000年，当时出现了一大批的聊天软件
smarter child接入了所有主流的聊天软件，让全世界好几亿人跟他对话，不管你问他什么，它都能跟你聊上几句，这应该算是chatgpt的前身了。
随后它快速风靡全球，每天接收的信息超过10亿条，到了2007年，它被微软收购了，虽然它已经很能聊了，但是离通过图灵测试还有很长的距离，你跟他聊两句就知道他就是个机器。
到了2010年，机器学习里边的一个领域创造出了新的天地，它就是人工神经网络artificial neural network。
我们的大脑靠超过100亿个神经元，通过网状链接来判断传递信息，虽然每个神经元都很简单，但是他们组合起来就可以判断非常复杂的信息，所以这个人工神经网络，其实就是模拟人脑的这种形式，在输入信息之后，会经过若干个隐藏神经节点的判断，然后给你输出答案。
结果发现这个模式特别适合解决一看就知道的事，比如你一看到一张脸，就能迅速知道他是谁，而之前要是让电脑判断出这个人是谁，太难了，但是用这个神经网络后，机器学习就能慢慢摸索出规律，现在它的应用已经非常广了。
不光是人脸识别像、声音识别和自动驾驶，前几年特别火的AlphaGo就是这样训练出来的，第一个击败人类职业围棋选手，也是第一个战胜围棋世界冠军的人工智能机器人。
这个神经网络在许多领域都可以大展宏图，但回到文字领域他发展就不太顺，因为机器学习一般都是用一种做循环神经网络来处理文字，问题是它没法同时进行大量的学习，并且句子也不能太长，要不然学到后面的时候，前面那些都忘了。
直到2017年，谷歌出了一篇论文，提出来了一个新的学习框架，叫做Transformer,
具体的机制比较复杂，简单来说就是一个利用注意力机制来提高模型训练速度的模型，可以说是完全基于自注意力机制的一个深度学习模型。因为它适用于并行化计算，再加上它本身模型的复杂程度，导致它在精度和性能上都要高于之前流行的RNN循环神经网络。
他可以让机器同时学习大量的文字，训练速度大大提高，现在很多自然语言处理模型，其实都是建立在他的基础架构之上。
在2015年，马斯克等几个大佬一起注资了10亿美金，成立了一家非盈利组织，也就是Chatgpt的母公司来进行AI方面的研究，因为是非盈利组织，所以他的研究成果包括专利都是对外公开的。
2018年这个组织发表了一篇论文，介绍了一个新的语言学习模型：Generatis pretrain transformer，简称GPT。
之前的语言学习模型，基本都是需要人去监督，或者人为设定一些标签，但GPT不需要了，只要把一堆数据放进去，它就可以自我学习。
在2018年6月，这个组织推出了第一代GPT，接着在2019年11月，增加了推出了GPT2。
这种机器学习，它其实主要拼两件事，一个是模型，二是参数量。模型决定了机器怎么学，参数量则是需要大量的计算，简单来说就是砸钱，模型再好也得靠砸钱去训练和验证，两者啊缺一不可。
迫于资金压力这个组织在2019年从非盈利组织转型成了一个收益封顶的盈利组织，就是说任何投资人的投资回报都不能超过100倍，超过100倍的部分投资人拿不到。
性质改变后大量的机构开始入场，其中微软就注资10亿美元，在得到了资金的支持后，GPT快速升级迭代，半年就推出了GPT3，参数更是直接上升了100倍，变成了1,750亿个。
效果也是非常好，问他什么他都能给你答出来，当时在业内已经掀起了一波轰动，不过这个纯机器训练出来的GPT3有个问题，有的时候回答的很好，有的时候就差那么点意思。
而且最大的问题在于，不管再怎么加大参数量，他的提升和改善都非常有限，这是因为他在训练的时候，没有一个非常好的反馈机制，也就是没有人告诉他怎样的回答是对的，怎样的回答是不好的。
训练下围棋，赢了就是好的，主要是训练让自己赢，但是聊天就很难判断，怎么才能知道聊的是好的还是不好，没有反馈机制，只能反复学习。
为了解决这个问题，后来就在训练的时候，加入了一个人工反馈的机制，就是聊天时，告诉你你聊的是好还是不好，专业术语就叫人工反馈的强化学习。
加入了这个人工反馈的强化学习之后，不管是训练的效率还是效果都得到了大大的提升，在2022年3月推出了GPT3.5，之后又对对话进行了优化，在2022年11月推出了Chatgpt。
你无论问它什么，它都能给你吧啦吧啦回答一通，感觉说的还很有道理，当然这里边会有一些问题，但你粗略的一看，他真的是什么都能聊，而且语言表达上也真是那么回事，反正他确确实实颠覆了大多数人对聊天机器人的认知。
在短短的两个月内，Chatgpt的月活量就突破了1亿人，扩张速度肯定是史上最快的，各种数据怎么吹都不为过。
不过说实话它本身给人们带来那个震撼，已经远远超过那些数据.
不管在什么领域，他都能聊，由于学习的内容足够多，在上千亿的参数和文字，通过复杂模型找规律之后，他自己已经形成了一个非常庞大的神经网络，你完全不需要告诉他什么叫编程，什么是视频脚本，他自己看多了他就知道编程是这么写代码，视频脚本应该是这样。
后面智能会发展到哪一步不得而知，但是它发展的速度远远超过了我们的预期，它是否会随着自我学习的提升而具有自我意识，这更是让人感觉恐怖的地方。
由于最近事情的事情太多，很多都没有头绪，所以更新速度暂时放缓，从原来的每天一更调整为每周一更，大概五月份之后，会重新回复更新频率。
市场今年会被注入更多的资金这事毋庸置疑的事实，放水正在悄悄的进行:经济面临太多的难题，外需疲软，内需不振，房地产已经拉不动了，目前只能靠基建继续给经济打强行针。
市场今年也一定会有好的表现。
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