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甲子光年-2023AIGC市场研究报告:ChatGPT推动的变革趋势与投资机会

现在一说起人工智能的起源,公认是1956年的达特茅斯会议。殊不知还有个前戏,1955年,美国西部计算机联合大会 (Western Joint Computer Conference)在洛杉矶召开,会中还套了个小会:学习机讨论会(Session on Learning Machine)。讨论会的参加者中有两个人参加了第二年的达特茅斯会议,他们是塞弗里奇(Oliver Selfridge)和纽厄 尔(Allen Newell)。塞弗里奇发表了一篇模式识别的文章,而纽厄尔则探讨了计算机下棋,他们分别代表两派观点。 讨论会的主持人是神经网络的鼻祖之一皮茨(Walter Pitts),他最后总结时说:“(一派人)企图模拟神经系统,而 纽厄尔则企图模拟心智(mind)……但殊途同归。”这预示了人工智能随后几十年关于“结构与功能”两个阶级、两条 路线的斗争。

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详细内容

曾经,建制派被看作“唯一的主导力量”,“逻辑驱动”的人工智能曾主宰数十年。彼时,人们相信依据逻辑的程序是简单的,为了抵达智能,科学家们为每个不同问题编写不同程序,纷纷变成“劳动密集型”工种。但人们低估了现实世界的复杂度,问题越大,程序越复杂,逐渐错误百出、频频崩溃,使这条路进展缓慢;另一派“野路子”便是深度学习。作为跨学科产物,深度学习不追求解释和逻辑,以神经网络开启了“暴力美学”大门——计算机从数据中学习、进化,让人工智能变成“数据密集型”学科,最终从应用表现中大幅胜出,主宰当今人工智能世界。

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