🧠 什麼是AI
一、理解AI的定義
在聊ChatGPT之前，應該先聊聊AI。我們先來界定下到底什麼叫AI（Artificial Intelligence），也就是人工智慧。維基百科對它的定義是一種模擬人類智慧的計算機系統，這種系統能夠理解、學習和適應環境，從而完成各種任務，包括語音識別、視覺識別、決策制定和自然語言處理等。這是個被討論迭代過很多次的定義，沒有一個字的廢話，我們可以一個一個字拆解看這個定義意味著什麼：
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模擬人類智慧：AI的目標是讓計算機系統能夠模擬人類的思維和行為，這意味著AI需要具備類似人類的認知和處理資訊的能力。
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計算機系統：AI依賴於計算機硬體和軟體技術，透過程式設計和演算法實現對人類智慧的模擬。
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理解、學習和適應環境：這些是AI系統的關鍵特徵，使得它們能夠在不斷變化的環境中自主學習和改進。理解是指AI能夠識別和處理輸入資料；學習是指AI能夠從資料中提取知識並最佳化其效能；適應是指AI能夠根據環境變化調整自身策略和行為。
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完成各種任務：AI的應用範圍很廣泛，包括語音識別、視覺識別、決策制定和自然語言處理等。這些任務通常需要複雜的資訊處理和推理能力，而AI正是為了實現這些能力而設計的。
二、AI的「人工智障」歷史
AI本質上不是什麼新概念，它最早可以追溯到20世紀50年代。當時，艾倫·圖靈提出了著名的圖靈測試，這個測試被認為是一種評價機器是否具備人類智慧的標準。隨後，AI領域開始興起，從最初的基於規則的專家系統，到後來的機器學習方法，再到近年的深度學習技術，AI的發展經歷了幾個重要階段。但是之前的AI跟普通人沒什麼關係，用它的人主要是企業和政府，他們將其應用於特定的行業領域，如金融、醫療、製造業等。對於大多數人來說，AI還是一個遙不可及的概念，而並非生活中實實在在的工具。
在2022年之前，AI在消費級的產品上主要應用可能是“小愛同學”和“小度小度”、“siri”等，但是相比「人工智慧」，他們更多被認為是「人工智障」。這類專門化的處理某一類人物的智慧裝置/智慧助手始終距離可被使用很遠，因為人的思維方式、表達方式、需求場景都太豐富了，只要稍稍超出他們的範疇，你就只能得到他們很愚蠢的感受。
在這幾十年的時間裡，AI的發展經歷了所謂基於規則的專家系統，到後來的機器學習方法，再到近年的深度學習技術等，但實際成果卻難以滿足這些期望，限制AI能力的主要因素包括計算能力、資料量和演算法效率等。
三、現在為什麼不一樣了
2022年AI應用的爆發可以認為主要得益於這三個限制的突破：
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計算能力的提升：GPU（圖形處理器）運算效率的提升和單位成本的降低，神經網路深度學習演算法需要大規模的計算能力支撐，幾個資料：2010年時GPU的平均價格每TeraFLOPS（每秒萬億次浮點運算）是約$1000美元，2019年這個數值是$3.5美元，2022年降低到了$1.5美元，也就是說12年內，算力的成本降低了99.85%，非常離譜的資料。現在訓練大模型依然被認為只有大公司才有錢乾的事，可以想象在10年前這件事根本就沒有公司可以完成。
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資料量的增長：網際網路，尤其是移動裝置和移動網際網路的普及讓AI得到了大量可用的資料，為AI的訓練提供了豐富的素材。
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演算法的創新：神經網路深度學習等前沿技術的出現，讓AI能夠處理更復雜的任務，提高了效能。
這些因素一起把AI時代推到了我們眼前，你閉眼也沒用，這股力量始終會衝向你，衝向每個人的，保持著開放的心態讓它穿過，使用它的力量是唯一選擇。