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现代科技的产物 智能大脑

2022年，新一代人工智能产品ChatGPT横空出世。

推出仅5天，用户突破百万，两个月时间月活跃用户突破 1 亿，成为史上用户增长速度最快的消费级应用程序。

百度、华为、商汤纷纷发布AI产品

在ChatGPT的带动下，2023年全世界人工智能大爆发，中国公司百度、华为、阿里、商汤、科大讯飞也纷纷跟进，推出自己的产品。

但AI热潮的背后，很多人不知道，或者说没有注意到的一点是：

ChatGPT的发展，再一次证明了马克思主义基本理论的正确性。

也可以说，200年前出生的马克思，精准的预言了chatGPT的发展过程。

而恰恰是这一点，为chatGPT 奠定了成功的基础，也值得所有中国科技公司深思。

划时代的产品：阿尔法狗

虽然，早在1997年，IBM创建的电脑程序深蓝（Deep Blue） 就能够打败世界象棋冠军加里·卡斯帕罗夫，但这只是基于知识库的复杂运算实现的，并不能算作真正意义上的人工智能。

真正意义上的人工智能，其实是阿尔法狗（AlphaGo，Google旗下的DeepMind研发）开启的。

因为，它使用了一种新技术——神经网络模型和深度学习算法，电脑程序第一次可以像人类一样，具备自我学习进化能力。

2016年，经过了几个月的学习的第一代AlphaGo，成功地在围棋比赛中击败了世界冠军李世石。

而后一代的AlphaGo zero更是短短几十个小时的学习后就打败了第一代AlphaGo，人工智能学习的速度可见一斑。

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深度神经网络的局限性

阿尔法狗让人们看到了神经网络和深度学习的巨大价值，人工智能的商业化似乎近在眼前。

近水楼台先得月，作为阿尔法狗的“主人”Deepmind和谷歌，自然是最有可能开启人工智能浪潮的公司，谷歌打造新的商业版图：AI帝国也是指日可待。

谷歌的想法很简单，既然已经证明了深度学习的可行性，那我只需要扩大应用场景，这事不就成了？

很快，采用深度神经网络技术的人工智能，开始进入统计分类深度模型时代，更加深入细分领域、更加泛化，可以通过提取不同特征值应用于不同场景。

但是，很快，大家发现事情没有那么简单。

2018 年-2019 年，大家发现，随着场景逐渐复杂，参数增多、模型增大，会导致人工智能结果的准确度，出现先下降后上升的现象。

也就是说，人工智能的准确度有一个局部最优解。

只有在某一个特定的模型大小的时候，人工智能才会出现一个精度最高、误差最小的结果。

准确度、模型大小必须二选一。

但是，人工智能要想商用，模型大小必须增大，增大模型准确度又会下降，导致无法商用。

这种情况下，深度神经网络似乎走入了一条死胡同。

峰会路转：大模型时代来临

为了解决这个问题，谷歌也是做了很多工作的，例如在确保准确性的情况下，通过优化来增大模型。其他AI公司也试图解决这个问题，如Momentum、AdaGrad、RMSprop等，一直在开发新的优化算法和训练技术。

但是，现在我们知道，他们都走错了路。

因为，ChatGPT走对了。

OpenAI公司发现，继续增大模型，误差会在升高后第二次降低，并且模型会随着模型的不断增大而降低，通俗而言模型越大，准确率越高（Bis-Variance双下降曲线）。

这样，人们可以不再纠结局部最优解，增大模型和准确性两者可以兼得。

人工智能，从此进入了大模型时代。

Bis-Variance双下降曲线

在这个理论基础上，Open AI公司不断增大参数。

2018 年，GPT-1 模型有1.17 亿个参数；

2019年，GPT2 的模型有 15 亿个参数，参数增加了 10倍之多。

2020年，GPT3 模型参数达到了 1750 亿，是 GPT2 参数的 100 倍。

正是由于模型参数的指数级提升，使得模型的使用效果大幅提升，最终促成了chatGPT的巨大成功。

人工智能的商业化大门，也由此向微软打开。

马克思主义：真理的相对性

chatGPT和人工智能的发展史，完美验证了马克思主义的正确性。

马克思主义认为：真理是客观存在的，但同时也是相对的，即真理是随着社会、历史和文化等因素的变化而变化的。

人们始终是在追求绝对真理的道路上不断前进，而这个过程又是螺旋式上升、曲折性前进。

谷歌以为自己掌握了人工智能的绝对真理，前后十年，好废了上亿美元的投入，却最终未能成功，人工智能的发展也因此停滞了几年时间。

微软因为发现和掌握了更接近相对真理的绝对真理——Bis-Variance双下降曲线，进一步开启了人工智能的新时代。

总结

AlphaGo也好，chatGPT也罢。

人工智能的进步依然没有跳脱出马克思主义的基本原理。

但是，作为世界上学习马克思主义人数最多的国家，中国的公司们却未能引领这个潮流。

这个问题，或许值得我们深思。

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