沪兰阁
认知无限，永无止境
现在AI这个词的出现频率已经非常高了，足以证明时代发展的拐点已经到来，但是对绝大多数人来说，这只是个大概的印象，并无太多实用的体验，要深究的话，相信很少有人能说出个所以然，我算是天天沉浸其中的，要让我马上说出个一二三，也并不容易，尤其是一些挺着耳熟的概念，具体代表什么，能做到什么？很多人是不清楚的，所以我觉得，做一个梳理的工作是很有必要的，时代发展很快，如果不能成为推进者，至少成为积极的跟进者，这个意义可不小，如果你是19是世纪末一位优秀的马车夫，积极认知汽车的出现将会有助于避免时代变迁的淘汰，今天我们全面了解AI产业的发展，不仅有助于未来多项选择的决策，还极有可能改变我们的财务状况，这不再是一个随大流，跟着走，就能达到彼岸的时代了，因为这次工业革命与往日不同，汽车取代马车，根本的还是动力提升，AI不同，它要取代的是人类的大脑，至少是一部分功能，足够颠覆！
和手机刚出现时，绝大多数人不会想到后来没有它几乎寸步难行那样，AI也会经历这个过程，而且会很快。
我们不是突然一下就进入到了AI时代的，这是个漫长的过程，上帝造人也要建模、制模，烤制等一系列工序步骤，后面还要把握火候，白人烤的最短，黄人适中，黑人用时最长，成本最高，所以最贵。
把AI比做造人是比较贴切的，过去的技术进步都只是替代人力的某项技能，这次大不同，所以AI的高级阶段就是人类用无机材料造出了比精子卵子结合这种方式还要好，还要厉害的类人，把艰难的恋爱求偶，生殖养育，教育求学过程全部免除，直接造出超级聪明，美丽，健全的类人，并可以立即投入使用，到这一步，应该可以看作是AI发展的高级阶段了。
那么，这是从哪里开始的呢？有三个大的阶段，我们来看一下：
- 感知阶段
发生在2000年-2015年，代表性技术主要有计算机视觉、语音识别、图像识别，这些技术依赖的基础是深度学习技术的兴起，尤其是卷积神经网络CNN、它是图像识别技术的要素，加上大数据和GPU，然后，我们的生活就出现了，Hi，Siri和人脸识别，以及OCR（计算机能看懂图片中的文字），还有相关技术生成的一些安防应用，比如健康码、行程码等等。
- 认知阶段
在这个基础上，我们进入了认知阶段，发生在2005年，一直持续至今，一个起爆点是2022年，以出现OPAI 的Chat GPT为标志，语言大模型（LLM）是新时代通用人工智能的语言中枢，既是认知能力的容器，也是未来AGI的基础操作系统。这项技术发展可以说是一日千里，迭代更新非常快，竞争对手跟进也非常快，几个超大规模企业都纷纷推出了自己的大模型应用，X的GROK，微软的Copilot，谷歌的Gemini，META的Llama，亚马逊的Titan，阿里的通义等等，有点眼花缭乱，我常用Chat GPT和Grok，偶尔也用Gemini和 Copilot，各取所长。
经过这两年的发展，最初功能相对单一的大模型越来越厉害，进入到多模态大模型了，看得懂图、听得懂话、读得懂文、能做很多事，作图，做视频，这些正在构建一个统一的AI感知-认知-生成系统，成为向 AGI 迈进的核心引擎之一，也就是现在常说的生成式AI。
在这里要表扬一个不声不响却功能强大的国产AI，那就是豆包，比起DEEPSEEK，豆包的使用体验强太多，各种功能强大，响应速度极快，语音辨识能力令人惊叹！免费的制图能力基本碾压所有目前的应用，专业付费制图我没体验过，但是免费制图到它那个程度，可以说相当出色了，点赞！
生成式AI目前是AI发展最显著的一个阶段，也是人人可以接触并使用的，它就是一个有创造力的助手，下面三个表格，分别列出了生成式AI的功能，使用的领域与市场，以及对哪些职业会产生威胁。
表格一：按能力功能分类
表格二：按应用场景和市场
表格三：最受威胁的职业
这个阶段里，谷歌开发的Transformer架构技术起了很重要的作用，不像以前很多任务需要逐步处理，Transformer 可一次性处理整个序列，训练效率高。它的自注意力机制能直接捕捉远距离词义之间的关系，同时可扩展性强，适用于文本、图像、音频等多模态任务。
这个感知阶段会在今后五年更加快速的发展，然后，在达到一定的高度和积累之后，AI大产业进进入到下一个发展时期：通用智能阶段，也就是现在经常说的AGI阶段。
- 通用智能阶段，即AGI阶段
我们将在2030年开始进入早期的 AGI阶段，将会呈现怎样的技术成果仍在探索中，但基本方向是清楚的，即将具备常识推理、意图理解、自我反省和跨任务泛化能力。
举个例子，什么是常识推理，当你上传一张客厅照片，如果地上有电线缠绕，旁边又有水杯，那么AI会注意到存在触电风险，它会建议你整理，排除危险，这个建议并不是你授意的。
意图理解方面，如果你说最近总觉得累，什么都不想做时， AI 会告诉你可能处于轻度情绪低落的状态，会问你是否需要安排心理咨询或放松活动？
自我反省方面，AI有能力自动检索自己刚才发出的信息可能的错误或不准确之处，并立即勘误，及时传达正确信息，或者主动与你讨论。
至于跨任务泛化能力，这个肯定是大家都希望看到的，是什么呢？比如我是一个种植蔬菜的小白，我请个AI助手，它会指导我整个过程，让我做到最好，就像请了一个随身专家一样，不是像以前那样查资料，而是看到我做什么，随时给出指导，从种子期开始，就给我专业指导，怎么种，深度，间距，给水量；出苗后，何时移栽，要注意什么，并结合所在地气候，土质，不同时期作物生长情况，持续给出专业指导。
以此类推，到这种情况下，一个人，只要他好学肯干，可以很快成为任何他想从事的领域里的专家，精不精彩？可不可怕？这样下去，真的是很多职业和岗位要面临挑战了。
AI要发展到这一步，需要巨大的基础设施支撑，就像互联网时代提供上网的基站那样，当然这个比喻还不够切贴，因为基站只提供上网的能力，要让AGI运转起来，还需要算力，长期记忆系统、复杂推理机制，还有物联网的参与，会有大量类似互联网时代的手机这样的AGI应用配套硬件，可以统称为Agent式 AI，也可以叫做随身智能体或小机器人，智能穿戴设备也属此列。
在通用智能阶段，从初期到相对逐步成熟，大致的估计可能要15年左右，整个发展过程中，对社会的冲击是比较大的，甚至说有全面替代白领脑力劳动的趋势，并形成 AI 原生社会运行结构，所谓AI 原生社会，指的是人工智能技术深度嵌入社会各个层面、成为基础设施和文化底座的社会形态，不仅仅是AI 被广泛使用，而是 AI 将会成为社会运行的默认逻辑。
怎样的默认逻辑呢？就是一切都AI化了，就好比现在没网没电给人的打击一样，你早上醒来，AI 助手已根据你当天的情绪、天气和会议安排，自动调整日程、给你推荐早餐和穿搭；孩子在 AI 教师的引导下进行个性化学习，课程内容实时调整；医疗系统通过 AI 实时监测你的健康数据，提前预警潜在风险；城市交通由 AI 协调调度，几乎无拥堵；在企业运营中，AI 与人类员工协作完成创意、分析、规划等多项任务。
几乎所有的职业都会受到AI的影响，或提升，或替代，出现各种各样的新技术应用，比如除杂草，传统的做法要么累死人，要么农药毒性太大不环保，AI技术可以用一个识别探头加一个激光器，在无人机上工作，半小时不到，精准的给你后院的杂草灼烧的干干净净，凡此种种，每一个行业都有它显身手的机会和可能，而且又快又好。
所以，不论是工作，学习，生活还是投资，AI的发展，必须关注，必须学习，今天学的专业，积累的工作经验，很可能被AI的发展彻底替代；而从做投资的角度看，则机会无穷，但风险也不小，要想把握的话，全面了解是前提。
对AI的冲击，有一句话，那就是未来一定是会用AI的人，淘汰不会用的那些人！在我这个粗略且简短的介绍里，也看到其实要完成这个发展大业，要做的事，会产生的新产业，出现的新产品是极其多的，机会远大过可能的冲击，所以主动迎战的话，则机会无穷！
还有一句比喻AI颠覆性的话也很贴切：“就像我们发现了一个有 1000 亿人的新大陆，而且这些人都愿意免费为你打工，很快他们还将变得超级聪明。”
通用人工智能AGI 之后，还会有超智能AI ，叫做ASI，能做的事就更疯狂了，还是一步一步来吧，以免消化不良。
一句话：未来已来！
