AI發展歷程：從符號主義到AI2.0

作者：Dylan Wang

報告要點：

追本溯源：AI發展波浪式向前。從20世紀60年代的符號主義、聯結主義以來，AI技術一直在不斷突破。從理論研究通向實踐應用、從單一領域的進步到各個應用方向的全面爆發，再到現如今AI2.0時代的來臨，AI已經深度融入了現代生活。AI 的發展是具多層次與多浪潮特性的，2023年我們經歷了大模型的井噴，下一步，AI agent、能夠自我監督學習的超大模型將引領接下來的增長。

乘風破浪：AI大步邁入2.0時代。AI1.0以CNN（卷積神經網絡）模型為核心，在計算機視覺、自然語言理解技術等領域超越人類。但是AI 1.0的局限性也十分明顯，如收集數據的成本過高，模型和模型之間的縱向效用低等。而AI 2.0克服了AI 1.0單領域、多模型的限制，為AI的發展開啟了新時代。同時AI 2.0 時代的首個現象級應用是生成式 AI，生成式 AI能夠依據既有的數據展開總結歸納，自動生成全新內容。其顛覆性潛能有望為全球經濟貢獻約 7 萬億美元的價值。

一、AI的過去與現在

AI 指能夠使機器具備與人等同智慧程度的技術。AI 學科於 1950 年已然產生，然而，直至 2022 年末 Chat GPT 3.5 的發布，才真正觸發了 AI 在全民範圍內普及的熱潮。僅兩個月時間，用戶數量即增長過億。此次 AI 之所以會出現爆發的趨勢，本質在於本輪 AI 已經不再局限於狹窄專用領域的人工智能，機器終於成為一名通才，演變為通用人工智能，即能夠如人一般在各個領域無差別地進行學習並與人類互動。AI 自此開始全面介入人們的生活生產。

在人工智能的發展過程中，不同時代、學科背景的人對於智能的理解及其實現方法有著不同的看法，並由此衍生了不同的學派，影響較大的學派及其代表方法如圖2所示：

從誕生開始，人工智能(AI)便在充滿未知的道路探索，曲折起伏，我們可將這段發展歷程大致劃分為5個階段期：

起步發展期：1943年---20世紀60年代。人工智能概念的提出後，發展出了符號主義、聯結主義(神經網絡)，相繼取得了一批令人矚目的研究成果，如機器定理證明、跳棋程序、人機對話等，掀起人工智能發展的第一個高潮。

反思發展期：20世紀70年代。人工智能發展初期的突破性進展大大提升了人們對人工智能的期望，人們開始嘗試更具挑戰性的任務，然而計算力及理論等的匱乏使得不切實際目標的落空，人工智能的發展走入低谷。

應用發展期：20世紀80年代。人工智能走入應用發展的新高潮。專家系統模擬人類專家的知識和經驗解決特定領域的問題，實現了人工智能從理論研究走向實際應用、從一般推理策略探討轉向運用專門知識的重大突破。而機器學習(特別是神經網絡)探索不同的學習策略和各種學習方法，在大量的實際應用中也開始慢慢復甦。

平穩發展期：20世紀90年代---2010年。由於互聯網技術的迅速發展，加速了人工智能的創新研究，促使人工智能技術進一步走向實用化，人工智能相關的各個領域都取得長足進步。在2000年代初，由於專家系統的項目都需要編碼太多的顯式規則，這降低了效率並增加了成本，人工智能研究的重心從基於知識系統轉向了機器學習方向。

蓬勃發展期：2011年至今。隨著大數據、雲計算、互聯網、物聯網等信息技術的發展，泛在感知數據和圖形處理器等計算平台推動以深度神經網絡為代表的人工智能技術飛速發展，大幅跨越了科學與應用之間的技術鴻溝，諸如圖像分類、語音識別、知識問答、人機對弈、無人駕駛等人工智能技術實現了重大的技術突破，迎來爆發式增長的新高潮.

當下我們正處於 AI 革命的第二波浪潮。過去一年，AI 已然歷經了一輪熱炒，市場方面認為當前 AI 的所有能力均已被充分挖掘，欠缺新的亮點。然而，AI 的發展是具多層次與多浪潮特性的。依照基礎大模型的能力予以劃分，我們現今處於人工智能的第二個階段，後續還有多模態、AI Agent 至混合現實，再到具身智能等諸多的突破值得期待。面對 AI 這般席捲各行各業的重大變革，我們不應過度關注短期，而應該重點關注產業長期的進展與應用潛力。

二、AI 2.0時代來臨

1、從AI 1.0邁向AI 2.0

AI 1.0是以CNN（卷積神經網絡）模型為核心的計算機視覺技術，拉開AI感知智能時代的序幕，機器開始在計算機視覺、自然語言理解技術等領域超越人類，並創造了顯著的價值。但是AI 1.0也遇到了瓶頸，大多數行業想利用AI，需要花費巨大的成本來收集和標註數據，而這些數據集和諸多模型各成"孤島"，缺乏縱效。這是為什麼大部分AI 1.0企業投入大筆研發經費但仍然長年虧損。除此之外，AI 1.0缺少像互聯網時代的Windows和移動互聯網時代的Android一樣的規模化能力，來降低應用開發門檻，打造完善生態鏈。幾年下來，AI 1.0尚未真正實現商業上的成功。

如今，AI 2.0的巨大躍遷在於克服了前者單領域、多模型的限制，可以用無需人工標註的超級海量數據去訓練一個具有跨領域知識的基礎大模型（Foundation Model），通過微調等方式適配和執行五花八門的任務，真正有望實現平台化的效應，進而探索商業化的應用創新機會。

AI 2.0具備3個鮮明的特點：

一是對於擁有的超級海量的數據，無需進行人工標註，即進行自監督學習

二是基礎模型（Foundation Model）規模非常大，需要幾千張GPU來訓練

三是訓練出的基礎模型具有跨領域知識，而後通過微調來降低成本的方法來訓練，以適應不同領域的任務

在這些特點的加持下，AI 2.0時代恰是對1.0時代的縫補完善。

AI 2.0 的發展範式為迭代式，由"輔助人類"至"全程自動"將會歷經三個階段：

第一階段人機協同。生產力工具將率先達成升級，所有使用者界面會被重新規劃：文檔工具不再需逐字輸入，而是用戶告知 AI 所需文章的樣式；繪圖軟件無需用戶動手，通過文字描述便可實現。於此階段，人類依然與 AI 保持協作，對 AI 創作的內容進行篩選和糾正，以防謬誤與災難產生。

第二階段局部自動。容錯度高的應用及行業將會實現 AI 自動化，例如廣告投放、電子商務、搜索引擎、遊戲製作等。

第三階段全程自動。AI 將變得完全自動化且可於任何地點運用，在不容出錯的領域取得突破，AI 醫生、AI 教師等應用具有可能性。

2、AI 2.0的現象級應用：生成式AI

AI 2.0 時代的首個現象級應用乃是生成式 AI（Generative AI），也就是目前盛行的 AIGC（人工智能生成內容）。生成式 AI 能夠達成無需標註的自監督學習，AI 將由"輔助"人逐漸邁向"替代"人工，所有使用者界面會被重新規劃改寫。

2010 年之前，AI 以決策式 AI 為引領，決策式 AI 學習數據內的條件概率分布，其底層邏輯為 AI 提取樣本的特徵信息，同數據庫中的特徵數據加以匹配，最終對樣本予以歸類，主要著眼於對樣本的識別與分析。2011 年往後，伴隨深度機器學習算法以及大規模預訓練模型的面世，AI 開始跨入生成式 AI 時代，生成式 AI 的特點為能夠依據既有的數據展開總結歸納，自動生成全新內容，在決策式 AI 決策、感知能力的根基上開始具備學習、執行、社會協作等方面的能力。當下人工智能在生成（Generation）與通用(General)這兩條主線上持續發展。

生成式AI的優點：

訓練AI去猜測接下來的內容

無需標註數據

生成式 AI 的顛覆性潛能得到越來越多的企業認可，企業不再追問何為生成式 AI，而是希望了解生成式 AI 的投入能帶來哪些具體業務價值。Gartner 預測，到 2026 年， 超過 80%的企業將使用生成式 AI 的 API 或模型，或在生產環境中部署支持生成式 AI 的應用，而在 2023 年初這一比例不到 5%。

技術變革帶動場景拓展，生成式 AI 正在從熱烈討論走向應用落地，其價值創造潛力極為驚人，麥肯錫預測，生成式 AI 有望為全球經濟貢獻約 7 萬億美元的價值，並將 AI 的總體經濟效益提高 50%左右。

3、AI 2.0為各行各業賦能

根據創新工場，未來的AI2.0主要看好三個方向：AI 2.0智能應用；AI 2.0平台；AI 2.0基礎設施。 第一是智能應用。AI 2.0應用將會迎來遍地開花的階段，包括各行各業的垂類AI助理、元宇宙應用等之前做不出的應用都會出現。除了新的應用，很多現在已有的應用都可以被重新改寫，比如搜索引擎、內容創造、廣告營銷，AI 2.0將革新用戶體驗，創造出全新的商業模式，蘊含非常巨大的想像空間。第二是商業化平台。AI 2.0平台將會加速新一代AI 2.0應用的研發和商業化，具有戰略高度的AI 2.0平台公司將推動AI 2.0的生態循環和良性競爭。第三是基礎設施。除了應用和平台之外，支持AI模型運維、管理、訓練的基礎設施也是重點關注的方面。這包含支撐AI 2.0巨型模型訓練的AI芯片公司，以及那些能夠加速、降低成本和簡化AI訓練的AI 2.0基礎設施的創新技術型企業。

具體而言，AI 2.0將在六大領域加速點燃商業潛能，進入提升生產力的應用井噴期：

AI 2.0+電商/廣告：AI 2.0時代，電商及廣告將更為AI大數據驅動，能夠做到實時測試和動態調整，甚至把幾分鐘前的社會熱點融入廣告內容，最大程度提高轉化率。針對不同受眾量身定制和實時生成內容，真正實現"千人千面"的營銷。

AI 2.0+影視/娛樂：AI 可依據大眾的偏好定制電視及短視頻內容，使其創作內容更易吸引大眾目光，獲取更佳收視率與口碑。AI+多模態的創作，將成為下一代娛樂主流，AI 輔助創作會逐步構建全新的創意產業生態價值鏈。

AI 2.0+搜索引擎：未來的搜索引擎將由傳統檢索模式，轉變為"提問-回答"模式。下一代對話式搜索引擎將成為全球科技巨頭角逐的"AI 2.0 聖杯"，現今搜索廣告商業模式也將迎來變革。但因人們對搜索結果有"精準"的期望，當下技術要做好問答式搜索仍需諸多進步。

AI 2.0+元宇宙/遊戲：AI 2.0 將極大降低遊戲和元宇宙等虛擬世界的內容生成成本。如 AI 可成為實時聊天伴侶，增強互動樂趣，提升娛樂性，激勵用戶參與，最大化遊戲時長。而 AI 多模態的想像力內容生成，也將成為元宇宙的中流砥柱。

AI 2.0+金融：更快、更準確、更智能的內容生產方式將大幅提升財經新聞和市場研究分析的及時性與產出量。但鑑於財經內容的嚴肅性，人工進行事實核查和驗證仍必不可少。AI 還可將金融信息的生產及金融產品的上線實現自動化，提高金融機構信息流及交易量的效率與質量。

AI 2.0+醫療：AI 能夠快速精準分析患者的整體健康狀況，吸納所有數據、生物特徵、體檢、病史和個人模型預測，成為醫生的得力幫手，大幅加快科學診斷和治療決策。借助 AI 能夠進行更具針對性的藥物研發，實現個性化的醫療分診和診療方案，推動"個性化醫學"的到來。