| 本期播客时间线 |

想听干货的朋友请直接定位20:40！

03:31 北京白塔寺旁，赛博绿洲播客的诞生

08:44 关于我们：透过商业迷雾，想跟大家探讨人工智能技术本身

11:43 从设计视角看《赛博绿洲》的收获

17:25 与“人工智能”概念的第一次接触

20:40 在公元前《列子·汤问》记载中，竟然就有了智能硬件的畅想

22:37 最早的算法概念【亚里士多德：三段论】

23:50 古罗马波菲利“语义网”的诞生

25:53 莱布尼茨的链式法则的例子

27:27 《格列佛游记》中ChatGPT的雏形

29:25 单层神经网络：如何智能的预测今天出门会不会挨打？

31:52 哥德尔不完备定理，暗示AI并非无所不能

34:43 深度举例什么是“图灵机”与“图灵测试”？

41:15 阿西莫夫的机器人“三定律”

45:20 1951年的第一个人工智能程序

46:37 用于AI模型训练的“反向梯度优化”方法，以及第一个多层神经网络MLP算法

52:25 1995年的第一辆无人驾驶汽车

54:22 卷积神经网络的发明，直到抵达此时此刻的今天

| 节目中提到的作品、人物和概念 |

1. 《列子·汤问》，是列子在战国时科学发展的基础上所独创的科学幻想寓言，寓言中以当时科学技术发展为基础当做出发点，其深层寓意是对当时墨家代表人物崇尚技巧的议论；

2. 《工具论》（英文Organon），亚里士多德，哲学、逻辑学类书籍；

3. 波菲利，古罗马唯心主义哲学家，新柏拉图主义者；

4. 戈特弗里德·威廉·莱布尼茨，德国哲学家、数学家；

5. 《格列佛游记》，1726，作者乔纳森·斯威夫特，长篇游记体讽刺小说；

6. 库尔特·哥德尔，美籍奥地利数学家、逻辑学家和哲学家；

7. 艾伦·麦席森·图灵，英国计算机科学家、数学家、逻辑学家、密码分析学家、理论生物学家，“计算机科学之父”、“人工智能之父”；

8. 论文<On Computable Numbers with an Application to the Entscheidungs-problem>，1936，图灵机概念；

9. 阿西莫夫，科幻小说家，代表作「基地」、「机器人」、「银河帝国」；

10. 第一台商用计算机Ferranti Mark 1, also known as the Manchester Electronic Computer in its sales literature, and thus sometimes called the Manchester Ferranti, was the world's first commercially available general-purpose electronic computer.

11. 约翰·麦卡锡，计算机科学家、认知科学家；

| 内容摘要：人工智能历史发展的长河中人类从未放弃探索 |

· 公元前10世纪从文学作品追溯最早的智能硬件畅想

《列子·汤问》记载，偃师献机巧于周穆王：“领其颅，则歌合律；捧其手，则舞应节。千变万化，惟意所适。王以为实人也。”

Key Takeaway：不同的时代节点中，人们对于AI生成式内容的辨别能力有限。即便信息时代里大众有了辨别智能硬件的能力，却依然有群体无法准确辨别Ai生成式视频、电话等内容。

· 公元前384年最早的算法概念

亚里士多德《工具论》提到三段论：规则、输入、输出。

三段论是人们进行数学证明、科学研究等思考时，能够得到正确结论的科学性思维方法之一。是演绎推理中的一种正确思维的形式。

有趣的例子：通过输入【规则：金钱如粪土】、【输入：时间就是金钱】、可以得到输出【时间就是粪土】的结论。

· 公元260年算法的应用

古罗马波菲利Porphyry，提出了语义网

Key Takeaway：语义网是语言逻辑的基础，基于语义网的模型训练，可以让Ai的话术更加拟人化。

· 1676年数学工具的诞生

莱布尼茨发明链式法则，链式法则在当代被广泛用于模型的调整和训练。

举例：○ 业绩差 → 董事长追究于CEO → CEO追究部门经理 → 各经理追究各自员工。

· 1726年文学作品中对于ChatGPT的畅想

Jonathan Swift《格列佛游记》出版, 书中提到Lagado city 里有一个神奇的“发明”：The Engine，书中原文曾描述：“通过使用这种发明，即使是最无知的人，只要支付合理的费用，并付出一点体力劳动，就可以写出哲学、诗歌、政治、法律、数学和神学方面的书籍，不需要天才或学习的帮助。”

Key Takeaway：人类从未停止过对人工智能产品的探索，各个年代的人类都能够想象出Ai技术的雏形，而Ai如何作用于社会的生产，每个时代有其不同的畅想。

· 1795年最早神经网络的应用

高斯运用单层神经网络，通过最小二乘法来预测行星轨迹。

线性回归：前天挨打+昨天挨打=今天挨打

前天挨打+昨天没挨打=今天挨半顿打

最近邻算法：前天挨打+昨天挨打=今天挨打

傅里叶分析：前天挨打+昨天没挨打=今天挨打

Key Takeaway：不同的人工智能模型所预估出来的结果和其用途是不同的。

· 1931年 AI并非无所不能

哥德尔不完备定理提出：“任何自洽的形式系統，只要蕴涵皮亚诺算术公理，就可以在其中构造在体系中不能被证明的真命题。”

举例来看，AI无法证明自己是活着的；我无法证明刚吃到的外卖是难吃的。

· 1937年 AI能够自动运行的基础

英国数学家艾伦·图灵，发表《On Computable Numbers》，提出“图灵机”概念。数学家称图灵机类似“带着记事本的小虫子”，我们认为也可以被举例理解为：“在政务中心办手续的市民”。

· 1950年判定AI拟人化的成功与失败

提出图灵测试概念，指人与AI交互，如果人无法判断对方是否是AI，则通过图灵测试。

举例：假设莆田假鞋通过了图灵测试，收货人无法判断收到的鞋是否为赝品，故这双鞋等同于真品。

《让子弹飞》电影中，张麻子和老百姓们把黄四郎的替身以他的身份斩首示众，真黄四郎说：“糟了，那我成替身了？” 即人们通过了“黄四郎”的图灵测试，当人们无法分辨真黄四郎和替身黄四郎的时候，黄四郎=黄四郎替身。

· 1950年科幻界的畅想

阿西莫夫提出机器人三定律：“不可伤人，服从命令，保持生存。”

Key Takeaway：程序在定律中执行命令的方式为依次执行，即先1，后2，再3。

· 1951年第一个人工智能程序

第一台商用计算机Ferranti Mark 1，被用于跳棋、国际象棋等单机娱乐程序。

· 1956年真正人工智能概念的诞生

达特茅斯学院夏季人工智能会议 John McCarthy 首次提出“人工智能”，1960年前后，剑桥大学语言翻译了语义网络。

· 1962年当今AI依赖的训练方式

1962年 Frank Rosenblatt 提出了反向梯度优化方法，以及1676莱布尼齐的链式求导，后被用于训练AI模型。

举例：链式求导法则的具体实施可以理解为，业绩差-董事长追责CEO-CEO职责范围内优化-CEO追责经理-经理优化-经理追责全体员工-员工罚款与开除等优化；

· 1965年模型的发展

Alexey Grigorevich Ivakhnenko在苏联发明了第一个多层神经网络MLP算法，用于工业预测（温度、水位、泄漏）。

举例：

MLP：个人信息（年龄、体重、消费、信件）→ 收入、负债 → 净收入→ 投资概率

OKR：各员工预测新财年贡献→各经理预测部门增长→ceo预测全公司增长→报告给董事

· 1986-1995 基于学习的算法发展

Hinton的应用使反向传播名声大噪。同年慕尼黑国防军大学制造出了首批机器人汽车，在空旷的街道上行驶时速高达 55 英里。1995年“无人驾驶横跨美国”：一辆半自动驾驶汽车横跨美国东西海岸，全程4,585 公里，其中 4,501 公里由计算机控制转向。油门和刹车由人类驾驶员控制。

Key Takeaway：在概念的提出和初代原型被创造之后，技术的应用还需多方的磨合，从创新到应用，这可以花上几十年。

· 1989 卷积神经网络：视觉领域初步探索

法国人Yann LeCun发明卷积神经网络：使用BP训练2D，CNN，识别了手写数字-邮政编码

· 2013-2020 视觉领域的应用

2013年的VAE、2014年的GAN、2015年的resnet、（2016 alphago）、 2020年Diffusion，现在SD，Dalle，midjourney，语言模型，阿里千问，智谱清言GLM，百度文心一言，映射了AI在视觉领域的应用。

· 2018-2024 自然语言领域的应用

2018 GPT1 BERT，2020 GPT3，2022 ChatGPT，Meta LLama，GPT4，GLM，Copliot，映射了AI在自然语言领域的应用。

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下期我们想和大家聊聊，AI时代下设计的意义，技术的意义，以及生活的意义。

我们下期再见~

E01 科技虫洞 | 从公元前，聊聊人工智能的发展历史

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