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《讽刺与幽默》供图

近10年来，以深度学习为主要技术路线的人工智能（AI），从判别（如图像、文字、语音识别等）到生成（如文本、图像、视频、程序等）接连取得突破，DeepSeek、ChatGPT、Sora等应用展示多种技术可能。作为革命性通用技术，人工智能正加速融入人们的日常生活、生产工作和学习研究之中，推动人类经济社会信息化进程迈向智能化的新阶段。

发展新阶段：从判别到生成，从单模态到多模态，从专用到通用

人工智能作为近年来科技领域最热门的话题之一，其实并不是一项新技术。早在1956年，人工智能的概念就在美国达特茅斯学院召开的夏季研讨会上被提出。此后经历半个多世纪发展，都未能实现真正的实用化。2012年，加拿大多伦多大学教授杰弗里·欣顿和他的学生基于机器学习提出的深度学习神经网络模型，在图像识别挑战赛上取得重大突破，激发AI领域的又一次发展热潮，推动语音识别、图像识别以及自然语言处理等多个领域快速进步。

AI技术不断迭代升级。特别是2022年前后，生成式人工智能迎来全面爆发。2022年11月，美国OpenAI公司推出ChatGPT，以更大规模的模型实现了更强的内容生成（AIGC）功能。2024年2月，OpenAI公司推出的文生视频大模型Sora，推动生成式人工智能从只能理解单一形式信息（比如文字、图片、音频等）的单模态，迈向可以同时理解多种形式信息（比如图片和文字）的多模态。与此同时，全球的AI大模型竞相超越又各有特长，国外谷歌的双子座（Gemini）、安索皮克（Anthropic）的克劳德（Claude）、元公司（Meta）的Llama，中国的文心一言、智谱清言、豆包、书生·浦语、星火认知、360智脑、通义千问、混元、Kimi、零一万物等，形成百花竞放的局面。

2025年1月，我国人工智能企业深度求索（DeepSeek）推出新模型DeepSeek—R1，凭借技术创新和商业化潜力引发全球瞩目。这不仅是因为该模型在自然语言处理方面表现卓越，更为重要的是其在训练方法上实现了创新，成功降低了同类产品对算力资源的大量需求，显著降低了使用成本。得益于此，用户可将R1部署在个人本地设备，实现更为安全且个性化的服务。尤为重要的是，DeepSeek的开源模式为全球创新发展带来新机遇，并有可能带动全行业在未来形成以开源为主流的发展路线。

从判别到生成，从单模态到多模态，从专用到通用，是智能化发展新阶段的重要标志。人工智能以自然语言为基础的表达方式，正从方方面面渗透进大众生活。从手机应用、智能音箱等智能助手，到智能网联车和智能机器人等具身智能，再到能提供个性化服务的智能体以及更多的AI原生产品和服务，正加速向我们走来。

核心驱动力：计算机能够从数据中学习规律并做出预测或决策

机器学习是指通过数据训练模型，使计算机能够从数据中学习规律并做出预测或决策。作为当下AI发展的主流技术路线，这条路线让机器通过学习而不是靠预设规则来获得智能，体现了学习是智能形成和发展的本质。可以说，生物智能也好、机器智能也好，都离不开学习，所有的成功和突破都源自学习。“生而知之”毕竟是极少数天才的特质，“学而知之”才适用于大多数人。人类在发展人工智能时也采用了学习的路线。

机器学习主要通过神经网络实现。神经网络作为机器学习的一种具体模型，就是通过模拟人脑的结构和功能来处理数据。人类大脑是由神经元和突触构成，神经元通过突触传递信号，实现信息处理、学习和记忆等功能。人工神经网络模拟这一结构，利用集成电路芯片组成的电子计算系统，采用人工神经元和连接（即模型参数）代替生物神经元和突触，通过输入数据、调整权重来学习和预测，构成了AI的物质底座。

正如人脑层数越多，处理复杂信息的能力就越强，神经网络也同样需要更多的层数，这就需要借助深度神经网络。以深度神经网络构建的深度学习系统即为AI“模型”，这类模型的参数越多，就意味着模型越大，性能越强。例如，GPT—3模型实现了千亿量级参数，GPT—4模型参数甚至达万亿量级。