| 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。

欢迎搜索微信公众号“Cyber Oasis”查看文字版的内容！我们也热烈欢迎大家把对节目的反馈，或各类技术&设计难题砸进评论区或我们的邮箱：[email protected]

每一封反馈信我们都会认真对待，并在下期的节目中给出解答。 此外，我们也会不定期邀请互联网业内大咖和人工智能技术领域科研学者来到节目里一起座谈。

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~