人工智能进化三部曲

从围棋圣手到话痨狂魔

一、前传：机器学习的"婴儿学步"时代

1. 人工智障的童年期（1943-1990s）
   当麦卡洛克和皮茨在1943年造出首个神经元模型时，AI就像个连积木都搭不稳的熊孩子。直到1986年Hinton团队搞出反向传播算法，才让AI有了"学走路不摔跤"的可能——虽然当时训练个数字识别模型，但比教哈士奇学微积分还难。

2. 专家系统的中年危机
   1980年代的专家系统像极了爱显摆的学霸，背熟整本《百科全书》却连鸡蛋都不会煎。MYCIN医疗系统诊断疾病时，经常给出"多喝热水"式的废话文学3，活脱脱早期人工智障行为大赏。

二、AlphaGo：围棋界的"噩梦"

1. 李世石惨败（2016）
   当AlphaGo在围棋比赛中击败李世石，这不仅是技术上的突破，更震撼了整个围棋界。AlphaGo利用深度神经网络结合蒙特卡洛树搜索，展现了前所未有的策略计算能力，仿佛给AI灌输了《孙子兵法》和极限能量饮料。

2. 蒙特卡洛树搜索
   这招把3600年围棋套路变成数学题的神操作，本质上是用暴力计算拆解棋局——相当于同时派出10亿个柯洁在棋盘上搞军演，最后投票决定哪步棋最能搞崩人类心态。

三、ChatGPT：话痨界的泥石流

1. 语言模型的"社交牛逼症"
   2022年横空出世的ChatGPT，活像个背完整座图书馆的话痨。它能用莎士比亚风格写菜谱，用编程语法编情诗，甚至把《资本论》解释成rap歌词——虽然有时候也会瞎编。

2. Transformer
   Transformer架构彻底革新了自然语言处理，使得模型能更好地理解上下文与生成连贯内容。ChatGPT正是基于这一架构，将简单输入转化为复杂而富有创意的输出。

四、DeepSeek：中国 AI 的崛起

以较低成本实现高性能的DeepSeek-R1，让人们看到了中国AI在全球竞争中的崛起。其创新的MLA架构专注于核心问题，既高效又节省资源，堪比技术界的“平民英雄”。

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冷知识：

• 训练 AlphaGo 用的电费，足够让特斯拉绕地球飙车300圈
• AlphaGo 对战李世石有纪录片 ，强烈推荐
• DeepSeek 创始人梁文锋从量化交易转战AI