香书网

ai的“前世今生”——从“只会下棋”到“能聊能写”（第2页）

比赛一共进行了6局，“深蓝”以3.5比2.5的比分战胜了卡斯帕罗夫。当最后一步棋落下时，全世界都震惊了——大家第一次意识到：AI不仅能做简单的计算，还能在“需要策略和思考”的领域，赢过最顶尖的人类！

这时候的AI，就像刚小学毕业的孩子：它不再是只会干基础活的“新手”，而是能完成有“复杂逻辑”的任务了。虽然它的“本事”还很“单一”——只会下国际象棋，换个围棋、中国象棋就完全“不会玩”；而且它也不懂“为什么要下棋”，只是机械地执行计算和策略，但这已经是巨大的进步。

这次胜利，就像AI给人类递了一张“成绩单”，证明了“机器能模仿人类的复杂思考”，也让更多科学家和企业开始关注AI，为后来的发展注入了强大的动力。

3. 2010年代：AI“看懂图片、听懂话”——能“感知世界”的“中学生”，开始融入人类日常生活

进入2010年后，AI迎来了“加速成长”的阶段。如果说1990年代的AI是“偏科生”（只会下棋），那2010年代的AI就是“全面发展的中学生”——它开始能“看懂”图片、“听懂”语音，甚至能跟人简单互动，真正走进了普通人的生活。

这一阶段的第一个关键突破，是2012年的“图片识别比赛”。当时有个叫“ImageNet”的全球图片识别大赛，参赛的都是来自世界各地的AI团队。比赛的规则很简单：给AI看一张图片，让它判断图片里的东西是什么，比如是“猫”“狗”“汽车”还是“飞机”，然后看谁的准确率最高。

在这之前，AI的图片识别能力特别差：比如给它看一张猫的照片，它可能会认错成狗；就算认对了是猫，也分不清是“橘猫”还是“英短”。但2012年，一个叫“AlexNet”的AI模型改变了这一切——它的图片识别准确率达到了84.7%，超过了人类的83.1%！

为什么“AlexNet”能这么厉害？因为它用了一种新的技术——“深度学习”。简单说，以前的AI看图片，只能“逐点看”，比如看猫的眼睛，就只认“圆形、黑色”；但“AlexNet”能像人类一样“分层看”：先看整体轮廓（比如“四脚、有尾巴”），再看细节（比如“耳朵是尖的、毛发有条纹”），最后综合判断“这是一只猫”。而且它还能“从错误中学习”，比如第一次认错了“橘猫”和“英短”，下次再看到类似的图片，就会记住两者的区别（比如橘猫的毛色更浅、英短的脸更圆），准确率越来越高。

除了“看懂图片”，AI在“听懂话”上也有了大突破。2016年前后，各种语音助手开始普及：苹果的Siri、小米的小爱同学、百度的小度……以前咱们对着手机说“打电话给妈妈”，手机可能会听错成“打电话给爸爸”；但这时候的语音助手，不仅能准确识别普通话，还能听懂方言（比如四川话、广东话），甚至能理解“模糊指令”。

比如你说“明天早上早点叫我”，它会主动问你“请问要设置几点的闹钟呀？”；你说“查一下今天的天气”，它会直接告诉你“今天北京晴，气温15-25℃，适合穿薄外套”；甚至你跟它闲聊“今天心情不好”，它还能安慰你“别难过啦，要不要我给你讲个笑话？”——虽然这些互动还比较“简单”，但已经能满足日常生活的需求了。

这时候的AI，就像中学生：它不再是“只会在实验室里赢比赛”的“偏科生”，而是变成了能融入日常生活的“小帮手”。你用手机拍照时，它能自动识别“人脸”“风景”，调整拍照参数；你用导航时，它能听懂你的语音指令，比如“掉头”“避开拥堵”；你用购物软件时，它能根据你浏览的记录，推荐你可能喜欢的商品……AI开始真正“落地”，从“科技概念”变成了大家能实实在在用到的工具。

本小章还未完，请点击下一页继续阅读后面精彩内容！

4. 2020年代：AI“能聊能写能创造”——能当“得力助手”的“大学生”，开始帮人做“创造性工作”

最近这几年，AI的进步可以用“突飞猛进”来形容。如果说2010年代的AI是“帮小忙”的中学生，那2020年代的AI就是“能独当一面”的大学生——它不仅能完成基础任务，还能进行“创造性工作”，比如写文案、画插画、编故事，甚至能帮人做专业领域的研究，成为真正的“得力助手”。

这一阶段最具代表性的，就是2022年底推出的ChatGPT。第一次用ChatGPT的人，几乎都会被它的能力“惊艳”到：你跟它聊任何话题，它都能“接得住”——比如你问“怎么写一份职场请假条”，它能立刻给出结构完整、语言得体的模板，还能根据你的需求调整内容（比如“因为生病请假”还是“因为家里有事请假”）；你让它“分析《流浪地球》的剧情亮点”，它能从“科幻设定”“人物塑造”“主题表达”三个方面展开，逻辑清晰、观点明确；甚至你跟它玩“角色扮演”，让它假装是“心理咨询师”，它也能耐心倾听你的烦恼，给出合理的建议。

除了聊天，ChatGPT在“写作”上的能力也很强。比如上班族可以用它写市场调研报告：输入“帮我写一份关于奶茶行业的市场调研报告，包含市场规模、消费者偏好、竞争格局”，它能在几分钟内生成几千字的初稿，里面还会引用数据（比如“2023年中国奶茶市场规模达到XX亿元”）；学生可以用它整理学习笔记：输入“帮我总结高中数学‘三角函数’的知识点，包含公式、例题”，它能清晰列出重点，还能解释复杂公式的用法；甚至创作者可以用它找灵感：输入“帮我想一个悬疑小说的开头，主角是一名记者，故事发生在一个小镇上”，它能给出几个不同风格的开头，供你参考。

除了ChatGPT这样的“文字AI”，“绘画AI”也火了起来。比如MidJourney、 Stable Diffusion这些工具，只要你输入一段“文字描述”（比如“一只坐在云朵上的兔子，手里拿着棒棒糖，背景是星空，卡通风格”），它就能在几分钟内生成一张符合描述的插画。而且这些插画的质量很高：色彩搭配协调、细节丰富，甚至能达到专业设计师的水平。

现在的AI，已经不是“只会干简单活”的工具了，而是能帮人做“创造性工作”的伙伴。比如设计师可以用AI生成初稿，再根据自己的想法修改，节省大量时间；文案策划可以用AI找灵感，避免“卡壳”；甚至科研人员可以用AI分析实验数据，快速找到规律。这就像刚大学毕业的年轻人，不仅能完成基础工作，还能在专业领域提出自己的想法，为团队创造价值。