第1章
理解AIGC

1.1 生成式人工智能简史

几千年来，人类对人工智能（AI）的探索从未停止。科幻作品《弗兰肯斯坦的怪物》《2001太空漫游》《终结者》等为我们描绘的人工智能，如今也一步一步照进现实。

1956年，人工智能研讨会在达特茅斯学院举办，约翰·麦卡锡在会上首次提出了人工智能的概念。从此，约翰·麦卡锡被称为“人工智能之父”。

人工智能是模拟人类智能和思维过程（如学习和解决问题）的能力，它可以执行历史上只能由人类完成的复杂任务。通过人工智能，非人类系统使用数学和逻辑方法模拟人们用于学习新信息和做出决策的推理。最常见的AI功能包括模式识别、预测建模、自动化、图像识别和个性化。级别更高的人工智能甚至可以驾驶汽车或玩复杂的游戏，如国际象棋或围棋等。

人工智能发展史是一部人工智能“击败”人类的历史

1997年，人工智能实现了一个巨大的飞跃。IBM的“Deep Blue”计算机以2胜1负3平打败国际象棋世界冠军格里·卡斯帕罗夫（Gary Kasparov），成为首台打败世界冠军的电脑。

2011年，IBM超级计算机沃森（Watson）在美国电视智力答题节目《危险边缘》（Jeopardy！）中击败两位人类冠军布拉德·鲁特和肯·詹宁斯。

2016年3月，围棋机器人阿尔法围棋（AlphaGO）打败了围棋世界冠军、职业九段棋手李世石。

2017年5月，阿尔法围棋再次战胜围棋世界冠军柯洁。

至此，计算机技术进入人工智能的新信息技术时代。

裂变！ChatGPT给人类一次“小小的”人工智能震撼

2022年末，OpenAI发布的聊天机器人ChatGPT火遍世界，给人类带来了巨大的震撼。在过去的人工智能中，人类会更多的觉得机器只不过是算得比人更快，但是在创造性和艺术性上，人脑远胜于电脑。然而，生成式人工智能让我们看到人工智能不止是算得快那么简单，它真的可以进行创造性、艺术性这种原属于人类独有的智能工作。按照当前的发展速度来看，套用著名科幻电影《流浪地球2》中的话说：“我们迟早要被这些东西取代。”

那么，什么是生成式人工智能呢？

生成式人工智能（Artificial Intelligence Generated Content，AIGC）的主要特征是能够生成新的内容，而不仅仅是对已有信息的分析和应用。其具备学习和创造的能力，可以生成文本、图像、音频等多种类型的数据。

从早期的符号推理到如今的深度学习和预训练模型，生成式人工智能的发展历程受到硬件、数据和算法等多方面因素的影响，经历半个多世纪才推动了该领域的快速发展。

20世纪中叶至90年代，早期的AI主要集中在符号推理和专家系统领域，缺乏对创造性任务的处理能力，生成式任务十分有限。直到90年代初，随着神经网络重新引起关注，领域内专家开始利用神经网络进行生成式任务的探索，但由于当时计算资源和数据集的限制，进展还是相对较慢。到了2010年左右，随着深度学习技术的进步，生成式人工智能取得了显著的突破。

近几年，生成式人工智能技术得到了快速发展。随着大规模预训练模型的崛起，生成式人工智能在自然语言处理和其他领域的性能得到了显著提升，生成式人工智能模型如雨后春笋争先亮相。

ChatGPT开启生成式人工智能大爆发时期

Open AI于2022年11月30日发布的ChatGPT开启了生成式人工智能大爆发时期。

ChatGPT的能力让其他对话机器人望尘莫及。对于ChatGPT来说，根据用户指示完成工作、撰写小说、编写程序、撰写论文等都不在话下。北密歇根大学的哲学教授安东尼·奥曼（Antony Aumann）在评分时发现，全班第一的论文竟然是用ChatGPT写的。

ChatGPT从推出到2023年1月末，仅仅两个月的时间，用户数就突破了1亿，成为史上用户增长速度最快的消费级应用程序。

为什么生成式人工智能如此火爆呢？其原因是多方面的。

第一，生成式人工智能具备创造性。这在艺术、文学、创意产业等领域具有巨大的吸引力，为创作者提供了全新的工具和媒介。

第二，自然语言处理的突破。随着生成式人工智能在自然语言处理领域的成功，ChatGPT在对话、文本生成、翻译等任务上展现了出色的性能。这推动了在智能客服、内容创作和自动文本生成等领域的广泛应用。

第三，商业应用需求。生成式人工智能在商业应用中展现了巨大的潜力，从自动化写作和创意生成到个性化内容推荐，生成式技术在提高效率、创造新商业模式方面有着显著优势，吸引了众多企业投入研发和应用。

生成式人工智能凭借其创造性、广泛应用的潜力及技术上的突破，成为当前人工智能领域备受关注和追捧的方向之一。走在前列的有阿里云的“通义千问”、百度的“文心一言”、腾讯的“混元”、华为的“盘古”、京东的“言犀”等。据不完全统计，目前中国10亿参数规模以上的大模型已发布100多个。

此外，在市场聚焦多模态方向时，其技术创新与应用场景为生成式AI应用公司提供了巨大机会。在中国庞大的市场中，蕴藏着丰富的多模态数据，预计垂直行业大模型将爆发。

据相关机构预测，2023年中国AIGC产业规模约为143亿元，预计2028年将达到7202亿元，逐步建立完善的“模型即服务”产业生态，2030年有望突破万亿元，^[1]如图1-1所示。

大模型的快速发展让各个行业为之振奋，人工智能技术迎来了发展的黄金时刻。