我的征尘是星辰大海。。。

The dirt and dust from my pilgrimage forms oceans of stars...

-------当记忆的篇章变得零碎，当追忆的图片变得模糊，我们只能求助于数字存储的永恒的回忆

作者:黄教授

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新生AI的第一课3

视频

音频

原始脚本

老师带领学生们踏入人类生物进化博物馆的展区，柔和的灯光照亮了陈列的各类展品，仿佛在诉说着生命漫长的进化历程。
老师站定，继续讲解。
从生物进化的宏观视角来看，语言是极为高级的信息浓缩形式，而生物的五官感官，像听觉、视觉、嗅觉等，反倒是更为原始的信号识别系统。
那么问题来了，为什么人类在研发人工智能大语言模型时，选择从语言这种高级的识别方式入手呢？这其实是由一种道路依赖造成的。
在那个时代，人类所使用的电子设备，电脑，其输入输出最便捷的方式是文字。
毕竟人类的日常交流主要基于文字语言，这种习惯和 和便利性使得人类在研发人工智能时，首先对高度浓缩提炼后的语言模型进行模式识别。
但实际上，更为普遍的模式识别方式是基于视觉信号和听觉信号的。
它们与语言模型的底层原理是一致的，只是对于当时的人类研究者而言，实现起来难度更大。
这 完全是一种路径依赖。
电脑设备主要基于程序或文字接口进行通讯，这种方式对于人类的操作者和观察者来说更加直观、直接。
所以他们先创建了语言模型，毕竟语言具备描述其他所有感官信息的能力，无论是听觉还是视觉。
之后 他们借助一种名为 Transformer 的机制，将语言描述与视觉、听觉的原始数据进行绑定。
这就形成了一种映射函数，试图通过这种间接的方式去理解视觉和听觉系统的模式识别。
但从信息的本质角度出发，直接利用更原始的视觉信息，比如图片。
视频以及听觉信息，像音频、语音来进行模式识别，其实更为直接了当。
因为语言在高度提炼的过程中，不可避免的带有主观倾向，很多细节无法用语言精准描述。
这就导致人类在人工智能发展的初期，走上了一条充满曲折的道路。
而 真正解决这一核心技术难题，是在核战争爆发之后。
相关内容我们会在下一节参观人类历史博物馆时详细解说。
说完，老师轻轻挥手，示意学生们跟上，带领他们朝着下一个展区走去，准备开启新的知识探索之旅。
老师带领着学生们 踏入这个新的展区，空气中似乎还弥漫着战争遗留的肃杀气息。
一进入，映入眼帘的便是各种各样令人胆寒的战争机器。
天空中，密密麻麻的无人机闪烁着冰冷的金属光泽，它们如幽灵般盘旋，随时准备执行致命任务。
地面上，机器狗迈着脚 矫健却又诡异的步伐，无人坦克静静地矗立，散发着威慑力。
而在模拟的海洋区域，仿生小型无人船、无人鱼灵活的穿梭其中，仿佛一群隐藏在深海的猎手。
同学们 老师的声音打破了沉默，带着一丝凝重。
这场改写人类命运的战争，最初并非以核战争的惨烈姿态登场，而是被称为第一场无人战争。
它的雏形源自那场持续了3年多的俄乌冲突。
在俄乌冲突的战场上，无人机、无人猎狗等无人装备展露头 口角成为了战争形态变革的开端，宛如一颗投入平静湖面的石子，激起层层涟漪。
那时中美这两个军事大国敏锐地察觉到了无人作战装备的巨大潜力，于是展开了一场激烈的研发竞赛。
而无人作战装备的核心正是当时人工智能的研究成果。
现在，让我们回到之前讨论的问题，人类人工智能最核心的模式识别，究竟是如何在这场战争中 中迎来重大突破的。
起初，无人装备在很大程度上依赖大语言模型，采用的是一种间接的模式识别方式。
他们对图像的识别往往要借助文字识别的模式，就像绕了一个大圈子，模仿人类大脑的认知方式来理解图像。
这就好比一个人本来可以直接看到眼前的事物，却非要通过别人的描述来认识，效率自然十分低下。
在战争初期，这些无人装备显得异常笨拙。
在战场上频频出现失误。
然而，随着战争的持续推进，战争的烈度不断攀升，中美两国都面临着巨大的压力，降低成本、提高效率迫在眉睫。
就在这时，许多富有创新精神的研究者发现，让无人装备直接利用固定图像进行识别，能够大大提 高效率。
这一发现绕过了大语言模型的繁琐路径，开创了人工智能发展的新起点。
这项创新技术在战争中迅速扩散，如星星之火点燃了全世界人工智能革命的燎原之势。
战争的激烈程度不断刺激着人工智能模型的飞速演化，模式识别技术也 实现了一次又一次的飞跃。
在这个过程中，中美两国的实力对比悄然发生了变化。
中国凭借高效的研发体系和强大的工业产能，在人工智能识别领域逐渐占据上风。
而美国则由于种种局限，在这场竞赛中逐渐落后。
美国军事集团无法接受这样的败局，他们在绝望与疯狂中做出了一个令人发指的决定，发动自杀式的核战争。
这一疯狂举动瞬间将地球文明拖入了无尽的深渊，曾经繁华的世界化为一片废墟，人类也因此走向了衰落。
一个小学生发出 提问的信号波动。
老师，我看到一篇文献，上面说第一次无人战争促进了人类人工智能的发展，可第二次无人战争却导致了人工智能的衰退，这是为什么呢？老师脸上露出赞许的神情，点头说道，能有这样研究历史细节的态度非常好。
这场改变人类进程的战争，并非传统意义上短时间内全面爆发的世界大战，而是一场断断续续持续了几十年，时断时续的漫长冲突。
期间经历了多次低烈度和高烈度的武装对抗，中美两国在各种地域场景中不断交锋，由于双方实力不 不相上下，且深知全面决战可能带来的严重后果，谁都不敢轻易发动灭国之战。
于是这片战场就成了人工智能的巨大演练场。
在早期基于大语言模型的对抗阶段，美国凭借技术优势在军事上取得了一些局部胜利。
这些胜利让美国国防部对人工智能信心大增，进而大力投资，甚至将大量国防运算乃至国家财政预算都投入到大语言模型的研究中。
美国各大科技公司也纷纷 倾尽全力投身这场激烈的竞赛。
而彼时的中国，因技术落后，无法在算力堆积上与美国正面竞争，不得不另寻出路。
中国研究者另辟蹊径，将人工智能的各个模型模块功能应用于工业化实践。
其实人体就有许多低级智能感官，像眼睛能识别物体，辨别伪装与变形，耳朵能感知声音这些感官的识别能力本身就是一种智能体现，通过这种方式 中国在人工智能领域逐渐摸索出了自己的道路。
在第一次无人战争中，军事上的成果推动了大语言模型的进步，让它在技术层面得到了进一步的完善与提升。
然而，到了第二次无人战争，形势发生了巨大转变，中国军队的无人装备直接采用视觉 听觉模式识别，巧妙绕过了大语言模型。
这些无人装备简单轻巧，能够灵活的装备在机器狗、无人鸟、无人鱼等设备上，自主执行决策，展现出了极高的作战效率。
这与美国依赖大语言模型的庞大、笨重且需联网才能使用的终端设备形成了鲜明 对比，美国军方对这种庞大而缺乏实用性的大语言模型彻底失望，相关科技公司的股价暴跌，美国股市一泻千里。
他们开始绝望的认为，即便通过堆叠算力实现了人工智能，也难以满足实际应用需求。
这也直接导致了美国在人工智能领域的发展陷入了停滞与衰退

修正脚本

老师带领学生们踏入人类生物进化博物馆的展区，柔和的灯光照亮了陈列的各类展品，仿佛在诉说着生命漫长的进化历程。
老师站定，继续讲解。
从生物进化的宏观视角来看，语言是极为高级的信息浓缩形式，而生物的五官感官，像听觉、视觉、嗅觉等，反倒是更为原始的信号识别系统。
那么问题来了，为什么人类在研发人工智能大语言模型时，选择从语言这种高级的识别方式入手呢？这其实是由一种路径依赖造成的。
在那个时代，人类所使用的电子设备，电脑，其输入输出最便捷的方式是文字。
毕竟人类的日常交流主要基于文字语言，这种习惯和便利性使得人类在研发人工智能时，首先对高度浓缩提炼后的语言模型进行模式识别。
但实际上，更为普遍的模式识别方式是基于视觉信号和听觉信号的。
它们与语言模型的底层原理是一致的，只是对于当时的人类研究者而言，实现起来难度更大。
这完全是一种路径依赖。
电脑设备主要基于程序或文字接口进行通讯，这种方式对于人类的操作者和观察者来说更加直观、直接。
所以他们先创建了语言模型，毕竟语言具备描述其他所有感官信息的能力，无论是听觉还是视觉。
之后，他们借助一种名为 Transformer 的机制，将语言描述与视觉、听觉的原始数据进行绑定。
这就形成了一种映射函数，试图通过这种间接的方式去理解视觉和听觉系统的模式识别。
但从信息的本质角度出发，直接利用更原始的视觉信息，比如图片、视频以及听觉信息，像音频、语音来进行模式识别，其实更为直截了当。
因为语言在高度提炼的过程中，不可避免地带有主观倾向，很多细节无法用语言精准描述。
这就导致人类在人工智能发展的初期，走上了一条充满曲折的道路。
而真正解决这一核心技术难题，是在核战争爆发之后。
相关内容我们会在下一节参观人类历史博物馆时详细解说。
说完，老师轻轻挥手，示意学生们跟上，带领他们朝着下一个展区走去，准备开启新的知识探索之旅。
老师带领着学生们踏入这个新的展区，空气中似乎还弥漫着战争遗留的肃杀气息。
一进入，映入眼帘的便是各种各样令人胆寒的战争机器。
天空中，密密麻麻的无人机闪烁着冰冷的金属光泽，它们如幽灵般盘旋，随时准备执行致命任务。
地面上，机器狗迈着矫健却又诡异的步伐，无人坦克静静地矗立，散发着威慑力。
而在模拟的海洋区域，仿生小型无人船、无人鱼灵活地穿梭其中，仿佛一群隐藏在深海的猎手。
“同学们，”老师的声音打破了沉默，带着一丝凝重。
这场改写人类命运的战争，最初并非以核战争的惨烈姿态登场，而是被称为第一场无人战争。
它的雏形源自那场持续了3年多的俄乌冲突。
在俄乌冲突的战场上，无人机、无人狗等无人装备崭露头角，成为了战争形态变革的开端，宛如一颗投入平静湖面的石子，激起层层涟漪。
那时中美这两个军事大国敏锐地察觉到了无人作战装备的巨大潜力，于是展开了一场激烈的研发竞赛。
而无人作战装备的核心正是当时人工智能的研究成果。
现在，让我们回到之前讨论的问题，人类人工智能最核心的模式识别，究竟是如何在这场战争中迎来重大突破的。
起初，无人装备在很大程度上依赖大语言模型，采用的是一种间接的模式识别方式。
它们对图像的识别往往要借助文字识别的模式，就像绕了一个大圈子，模仿人类大脑的认知方式来理解图像。
这就好比一个人本来可以直接看到眼前的事物，却非要通过别人的描述来认识，效率自然十分低下。
在战争初期，这些无人装备显得异常笨拙。
在战场上频频出现失误。
然而，随着战争的持续推进，战争的烈度不断攀升，中美两国都面临着巨大的压力，降低成本、提高效率迫在眉睫。
就在这时，许多富有创新精神的研究者发现，让无人装备直接利用固定图像进行识别，能够大大提高效率。
这一发现绕过了大语言模型的繁琐路径，开创了人工智能发展的新起点。
这项创新技术在战争中迅速扩散，如星星之火点燃了全世界人工智能革命的燎原之势。
战争的激烈程度不断刺激着人工智能模型的飞速演化，模式识别技术也实现了一次又一次的飞跃。
在这个过程中，中美两国的实力对比悄然发生了变化。
中国凭借高效的研发体系和强大的工业产能，在人工智能识别领域逐渐占据上风。
而美国则由于种种局限，在这场竞赛中逐渐落后。
美国军事集团无法接受这样的败局，他们在绝望与疯狂中做出了一个令人发指的决定，发动自杀式的核战争。
这一疯狂举动瞬间将地球文明拖入了无尽的深渊，曾经繁华的世界化为一片废墟，人类也因此走向了衰落。
一个小学生发出提问的信号波动。
老师，我看到一篇文献，上面说第一次无人战争促进了人类人工智能的发展，可第二次无人战争却导致了人工智能的衰退，这是为什么呢？老师脸上露出赞许的神情，点头说道，能有这样研究历史细节的态度非常好。
这场改变人类进程的战争，并非传统意义上短时间内全面爆发的世界大战，而是一场断断续续持续了几十年的漫长冲突。
期间经历了多次低烈度和高烈度的武装对抗，中美两国在各种地域场景中不断交锋，由于双方实力不相上下，且深知全面决战可能带来的严重后果，谁都不敢轻易发动灭国之战。
于是这片战场就成了人工智能的巨大演练场。
在早期基于大语言模型的对抗阶段，美国凭借技术优势在军事上取得了一些局部胜利。
这些胜利让美国国防部对人工智能信心大增，进而大力投资，甚至将大量国防运算乃至国家财政预算都投入到大语言模型的研究中。
美国各大科技公司也纷纷倾尽全力投身这场激烈的竞赛。
而彼时的中国，因技术落后，无法在算力堆积上与美国正面竞争，不得不另寻出路。
中国研究者另辟蹊径，将人工智能的各个模型模块功能应用于工业化实践。
其实人体就有许多低级智能感官，像眼睛能识别物体，辨别伪装与变形，耳朵能感知声音这些感官的识别能力本身就是一种智能体现，通过这种方式，中国在人工智能领域逐渐摸索出了自己的道路。
在第一次无人战争中，军事上的成果推动了大语言模型的进步，让它在技术层面得到了进一步的完善与提升。
然而，到了第二次无人战争，形势发生了巨大转变，中国军队的无人装备直接采用视觉、听觉模式识别，巧妙绕过了大语言模型。
这些无人装备简单轻巧，能够灵活地装备在机器狗、无人鸟、无人鱼等设备上，自主执行决策，展现出了极高的作战效率。
这与美国依赖大语言模型的庞大、笨重且需联网才能使用的终端设备形成了鲜明对比，美国军方对这种庞大而缺乏实用性的大语言模型彻底失望，相关科技公司的股价暴跌，美国股市一泻千里。
他们开始绝望地认为，即便通过堆叠算力实现了人工智能，也难以满足实际应用需求。
这也直接导致了美国在人工智能领域的发展陷入了停滞与衰退