佛系随性笔记，记录最好的自己！

个人水平比较有限，每篇都尽量以白话+图文的方式去说明。

文章架构

1、AI历程

2、AI的概念和含义

3、AI的核心技术

4、AI与创新技术的融合

5、AI的挑战和问题

6、结语

小故事：

小经历：记得是在18年的下旬，刚刚完成上一个项目，我就被公司派去了郴州，一个美差，哈哈哈，容我笑笑，主要负责郴州市的所有银行和人社局一些软硬件，具体是什么就不方便说了，可以理解为巡检、培训、加改现场BUG，当时好像在郴州呆了一两个月吧，天天就是上午去这家银行，下午去那家人社局，说句实话，我就只记得浦发银行和工商银行的事务了，因为领导和饭菜比较好，所以印象比较深。

你想想一个银行的领导开车带着你，跑一个一个网点，这是多大的荣幸，也是我的荣幸，领导带着我，把市里的工商网点都跑完了，我真的非常感谢，当然人社局也不错，就是伙食差了点，工作人员都挺好的。主要我也是乡巴佬进城了，一个从小生活在湖区的人，老家是个三面环水的地，左边是湖，右边是大河，后面是大鱼塘，前面是田地，我未见过什么山，周围最高的事物，可能就是堤坝了，突然来了郴州之后，发现真的好美，有山有水，树木草丛茂密，从未有过这种感觉。

我记得我第一次来郴州的时候，刚下高铁，坐上了的士，就跟师傅询问道，有什么好吃的、好玩的，郴州的特产是什么，我现在依稀记得烧鸡公、东江鱼、鱼粉、临武鸭，东江湖，我就盘算着，我一定都要尝试一遍，不然白来了，这些谈论完之后，师傅就跟我吐槽到，郴州最近又抓了一个大领导，我表示惊讶到，这样的嘛？

师傅说到郴州这个地，矿产丰富，各种矿石，每一年都有不少领导下线，也建议我去博物馆看看矿石，很美。转眼间我就下车了，我记得我当时就在郴州的步行街找了个“莫林酒店”住下了。郴州所有县和市我都跑过了，景色和美食没的说，可能唯一的差评就是当年交通情况吧，

举个例子，大家就知道了，从市里面前往县里面，坐车还算正常，但是从A县前往B县，你只能返回市区再往B县走，当时我可是被折磨的不行，前几年听说有不少定制商务车了，也算是好事吧，不过很多年没去了，

感觉这个地方会大火，郴州的景色、矿石、美食没得说。尤其是矿石哦，山取的张老师会去哦！

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AI历程

人工智能（Artifcial Intelligence），简称AI，就像是我们创造的一个聪明的“大脑”，它能模仿人类的思考方式，还能帮助我们做一些事情，让我们的生活变得更方便。了解AI从过去到现在的成长历程，以及它在国内外的情况。我们还会解释一下AI到底是什么，以及它跟5G、大数据、云计算、物联网这些高科技如何联手，给我们的生活带来哪些好处。用简单的话来说，就是让我们看看这个聪明的“大脑”是怎么来的，现在在做什么，以及它能帮我们实现哪些酷炫的事情。

1.1 人工智能发展历程

人工智能的发展历程就像是一部跌宕起伏的电影，从1942年到2024年，它经历了80年的成长。我们可以把这个过程分成七个阶段：起步阶段、成长阶段、低谷阶段、复兴阶段、停滞阶段、回升阶段和爆发阶段。

起步阶段（1942—1955年）：1942年，有个科幻作家叫阿西莫夫，他在小说里提出了“机器人三定律”，就像是为机器人定下的行为准则。1946年，世界上第一台大型计算机ENIAC诞生，为人工智能的发展打下了基础。1950年，两个大学生造出了第一台神经网络计算机，同年，图灵提出了“图灵测试”，用来判断机器是否聪明。

成长阶段（1956—1970年）：1956年，有个叫麦卡锡的专家提出了“人工智能”这个名词，并在麻省理工学院建立了第一个人工智能实验室。这期间，计算机开始解决数学题、英语问题，还出现了工业机器人和聊天机器人。

低谷阶段（1971—1979年）：那时候的计算机不够强大，人工智能程序也只会按照固定指令做事，遇到复杂问题就束手无策，导致很多人对人工智能失望，研究经费也被削减。

复兴阶段（1980—1987年）：1980年，有人用人工智能设计了一套专家系统，帮一个大公司省了很多钱。这让人工智能又火了一把，各种相关公司如雨后春笋般出现。

停滞阶段（1988—1996年）：专家系统只能在特定领域发挥作用，一离开这个领域就不灵了，加上其他技术问题，人工智能的发展又慢了下来。

回升阶段（1997—2011年）：1997年，IBM的“深蓝”计算机赢了国际象棋世界冠军，2006年深度学习开始流行，2011年IBM的Watson在智力问答节目中赢了人类，人工智能又慢慢热了起来。

爆发阶段（2012年2024）：随着移动互联网、物联网的发展，大数据和云计算的普及，深度学习算法也越来越先进，人工智能开始在各行各业大放异彩。从2016年的AlphaGo到各种人工智能产品的出现，我们正在进入一个智能化的新时代。

1.2. 国外人工智能发展现状

根据《2023全球人工智能创新指数报告》，全球人工智能发展呈现出美国全面领先、美中两强引领的总体格局。2023年，美国以74.71的总分大幅领先，而中国以52.69分排名第二。该报告还指出，全球新增人工智能企业数同比上涨21.5%，生成式人工智能开源项目数量从2022年的约1.7万个激增到2023年的约6万个。

《2024年人工智能指数报告》由李飞飞团队发布，揭示了2023年人工智能行业的10大主要趋势。其中包括人工智能在某些任务上超越人类，但并非在所有任务上；产业界继续主导人工智能前沿研究；以及前沿模型变得更加昂贵等。

斯坦福大学的《人工智能指数报告》也提出了重要结论，如AI在多项任务中的表现超越人类，工业界处于领先地位，以及前沿模型的成本非常高昂。报告中提到，例如OpenAI的GPT-4模型训练成本约为7800万美元。

1.3. 国内人工智能发展现状

在国内方面，中国在人工智能领域保持全球第二的位置。然而，中国在数据开发利用、原始创新等方面仍存在不足。例如，Hugging Face上的开源训练数据集中，中文数据集仅占5.1%。专家建议加快高水平规模化的应用，以发挥中国人工智能发展的最大优势。

2023年度全球AI发展回顾中指出，AI技术在学术界引起广泛关注，并在工业界和社会生活中产生了深远影响。AI模型的研究取得了重大突破，例如基于Transformer的大型语言模型（如GPT-4）和多模态模型的发展。AI技术在自动驾驶、医疗、智能制造、智能客服等领域也取得了显著的落地成果。同时，随着AI技术的快速发展，其伦理和监管问题也日益凸显，多个国家和地区出台了相关政策以应对这些挑战。

上所，国外人工智能发展以美国为领先，国内紧随其后，全球范围内AI企业数量和开源项目数量显著增长。国内人工智能发展迅速，但在数据利用和创新方面有待提升，同时也在积极探索AI技术的产业应用和伦理监管。

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AI的概念和含义

人工智能是计算机科学的一个分支，在需要大量运算和决策的生活、业务等场景下，通过算法指令让机器设备模拟人类智能并替代、辅助人类完成相应的复杂工作。因此，人工智能不仅仅涉及信息通信领域，同时涉及脑科学、哲学、心理学等领域，是多种学科交叉并极富挑战的学科。从技术的角度来看，其研究方向包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能发展至今，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，未来人工智能带来的科技产品将是人类智慧的“容器”。

人工智能这个概念，目前还没有一个大家都认同的准确定义，但大多数人同意的看法是这样的：人工智能是能像人一样感知、认知、决策和执行的程序或系统。

我认为，人工智能主要是两种情况下用来替代或帮助人类的机器：一种是在那些重、难、险、有害的环境中工作，另一种是帮助人类克服在计算、存储以及心理、情绪等方面的局限。机器的核心是应用系统，基于数据、算法和模型来运作。

总的来说，人工智能就是模拟、延伸和扩展人类智能的东西，主要体现在两个方面：一是模仿人类的五官能力，比如看图认字、听懂说话、说话交流、尝味道、闻气味；二是模仿人类的肢体能力，比如通过机器人、自动驾驶汽车、无人机来实现行动

人工智能的最终梦想是让机器拥有和人类大脑一样甚至更厉害的能力，能够学习、思考和做决定。这些能力的背后是人工智能的算法，它的主要特点可以概括为以下几点：

（1）像人一样服务人类

人工智能的初衷是为了帮助人，它按照人类编写的程序，对收集来的数据进行处理，变成有用的信息和服务，就像人一样做出“聪明”的行为来帮助人们。

（2）感知世界，和人类互动

人工智能可以通过传感器来感受周围的世界，并且能够通过按键、屏幕、手势、表情等方式和人类交流，回应人类的需要。人和机器可以互相配合，机器做人类不擅长或者不喜欢的事情，而人类则可以做需要创造力和情感的工作。

（3）能够适应和学习，不断进步

理想的人工智能应该能够适应不断变化的环境，有学习能力，也就是说，它可以根据环境、数据或者任务的变化来调整自己的参数或者更新模型。这样，人工智能就可以不断进化，不仅在技术上，甚至可以帮助人类一起进步。它具有适应性、灵活性和扩展性，可以在各种行业中发挥作用。

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AI的核心技术

人工智能的核心技术涵盖机器学习、深度学习和自然语言处理等方面。

1. 机器学习

机器学习是AI的重要组成部分，通过数据训练模型，使其自动学习和预测：

监督学习：基于标注数据训练模型；
无监督学习：处理未标注数据，发现数据结构；
强化学习：通过反馈提高模型决策能力。

2. 深度学习概述

深度学习是机器学习的先进方法，使用多层神经网络进行处理和学习：

卷积神经网络：用于图像识别，性能卓越；
循环神经网络：处理序列数据，如自然语言处理和时间序列预测。

3. 自然语言处理和计算机视觉

自然语言处理：使计算机能够理解和生成人类语言，如智能客服、翻译系统；
计算机视觉：使计算机能够识别和解释图像、视频，如自动驾驶、医疗影像分析。

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AI与创新技术的融合

1. 人工智能与5G

5G技术对人工智能来说，就像给马儿加上翅膀，能让它跑得更快更远。5G网络能让人工智能变得更聪明，主要体现在两个方面：

（1）5G让智能算法跑得更快。人工智能处理大量数据时，需要云计算和终端处理一起帮忙。但以前网络速度慢，处理能力有限，就像堵车一样，限制了人工智能的发展。有了5G网络，就像上了高速公路，数据处理更快，算法能力更强。

（2）5G网络为人工智能提供了更好的数据通道。人工智能在运行时会生成大量数据，传统网络像小水管，处理和传输这些数据吃不消。但5G技术就像换成了大水管，传输速度快，延迟低，宽带大，更可靠，让人工智能反应更快，应用更智能，用户体验也更好。

反过来，人工智能也能帮助5G网络变得更智能。比如，人工智能可以帮5G网络自动化升级，根据用户的使用习惯和无线信号情况，预测未来的网络需求，提高工作效率，减少运营成本。

2. 人工智能与大数据

大数据对人工智能来说，就像是给它提供了丰富的食材和强大的厨房设备，让它的烹饪技艺更上一层楼。主要体现在两个方面：

（1）大数据给人工智能提供了大量的“食材”。人工智能要做得好，就需要很多数据来学习。数据越多，人工智能的预测就越准确。就像高德地图能越来越准确地预测路线和时间一样，这都是因为有了大数据的支持，让人工智能技术取得了很大的进步。

（2）大数据给人工智能提供了强大的“厨房设备”。以前的人工智能算法就像是在家里的小厨房做饭，但现在数据量太大了，小厨房不够用了。大数据技术就像建了一个大厨房，有了更多的存储和计算能力，解决了这个问题。

反过来，人工智能也能帮助大数据更好地发挥作用。人工智能可以代替人工来分析大数据，找出最好的解决方案，更快更准确。比如在机器人分拣货物、医学样本检测、软件自我调整等场景中，人工智能可以高效地完成重复性任务。

3. 人工智能与云计算

云计算对人工智能来说，就像是提供了一个超级强大的工具箱，里面装有高速处理器、先进的图形处理器（GPU）、大容量的内存和存储空间。这些工具成为了支持新一代人工智能应用的重要基础。现在，人工智能使用的大数据中心就像是云计算和传统工具混合使用的工作间，云计算能够应对这种复杂的环境，把各种数据资源整合起来，给人工智能的识别和决策提供帮助。

反过来，人工智能也能让云计算变得更加强大。有了人工智能的云计算，就像拥有了智能芯片、智能算法、语音识别、视觉识别等全套高级工具，这样就能解决现在市场上云计算产品都差不多、只能靠价格战抢市场的问题。

4. 人工智能与物联网

物联网对人工智能的帮助主要体现在两个方面：

（1）物联网设备像是一个个大大的数据制造机，产生了大量数据给人工智能。人工智能通过机器学习来分析这些数据，就像是在跟踪和解读这些数据的故事，然后根据这些故事做出决定。

（2）物联网帮助人工智能进入了各种领域，比如智慧城市、工业互联网、智能家居、智能工厂，还有各种可以穿戴的设备。这些地方都是物联网和人工智能紧密结合的地方，有很大的发展空间。

人工智能让物联网变得更聪明，主要表现在以下三个方面：

（1）人工智能能够把物联网中设备中的数据挑出来，进行分析和总结，就像是一个聪明的管家，让家里的各种设备能够更好地一起工作。

（2）当物联网中的设备出现问题时，人工智能就像是一个医生，根据问题的数据来给出治疗建议，这样就能更准确地处理紧急情况，帮助物联网设备应对意外。

（3）人工智能通过分析物联网中各种设备的数据，就像是一个预言家，能够预测可能出现的问题，并提前发出警告，这样就能减少故障带来的影响，提高整个系统的运行效率。

人工智能和物联网的结合，就像是一个智能的生态系统。人工智能推动物联网让世界上的东西都变得有数据、有智慧，而物联网则为人工智能提供了大量的数据，帮助人工智能更好地学习和进步。

5. 人工智能与区块链

区块链对人工智能的帮助主要体现在三个方面：

1. 区块链的“链”功能就像是一个透明的记账本，记录了人工智能每一步的操作和发展，这样就能保证人工智能处理的高度敏感信息是安全的、不会被篡改的，而且是在一个分布式的系统中，这大大提高了人工智能的安全性和稳定性。

2. 区块链给人工智能提供了一个清晰的数据查找方案，就像是一个不会丢失的地图，不仅让数据和模型更值得信赖，还能让我们清楚地看到机器做决策的整个过程。

3. 区块链在数据安全方面的优势，可以帮助人工智能产生更好的模型、方案和结果，以及新的数据，这样就能让人工智能更有效。

人工智能对区块链的帮助主要体现在两个方面：

1. 人工智能就像是一个聪明的工程师，可以通过深度学习和强化学习算法，帮助区块链解决扩展性和能耗问题，还能发现和修复智能合约和共识机制中的安全漏洞。

2. 人工智能可以优化区块链供应链，解决资源浪费、不合理分配和效率低下的问题。比如，通过人工智能优化的神经网络，可以提升区块链的共识算法，让供应链能够自我学习和优化，提高转账过程和智能合约的安全性、互操作性和可扩展性。

人工智能和区块链的结合，不仅能够相互增强，还能推动各个行业的创新和转型，为各种应用场景提供推动和优化作用。

6. 人工智能与量子计算

量子计算对人工智能的帮助主要体现在两个方面：

（1）量子计算就像是给人工智能装上了一个超级加速器，能让它处理复杂算法的速度大大提升，打破了传统计算机的速度限制。比如，微软用了一种特殊的量子计算机，把人工智能助手的训练时间从一个月缩短到了一天。

（2）量子计算有着超强的计算能力，它能够自动优化，就像有个智能修理工，能自动修正人工智能系统中的错误，并且不断学习新数据，让人工智能变得更聪明，自我学习和自我修正的能力更强。

反过来，人工智能也能帮助量子计算：

量子计算可以利用人工智能来克服自己的难题，比如通过深度学习技术来更好地控制微观系统。虽然量子计算很强大，但它不能像人类那样感知情感变化，而人工智能可以帮助量子计算在这方面取得进步。就像AlphaGo下围棋很厉害，但不懂人类情感，人工智能的加入可以让量子计算不仅计算能力强大，还能在一定程度上模仿人类的basic skills。

人工智能和量子计算就像是相互促进的好伙伴，它们一起发展，能在解决问题、生物医学、化学材料、金融分析和图像处理等多个领域发挥重要作用。科技界和学术界都认为，人工智能是推动量子计算发展的一个关键点。

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AI的挑战和问题