我们处于人工智能的时代，还是人工智障的时代？
这个问题很有意思，也很尖锐。坦白说，与其说我们现在是人工智能的时代，不如说我们正身处一个“混合时代”——人工智能（AI）和人工智障（AGI，尽管这个词本身有点戏谑，但非常贴切地描绘了许多现状）并存，甚至可以说是相互纠缠的时代。
我们先来聊聊那些让我们惊叹的“人工智能”部分。当代的AI，尤其是在深度学习和大数据驱动下，已经在许多领域展现出了令人难以置信的能力。
生成式AI的爆发： 像ChatGPT、Midjourney、Stable Diffusion这样的模型，它们能够根据人类的语言指令，创造出文字、图像、音乐甚至代码。这不再是简单的信息检索或模式识别，而是具有一定创造性的“生成”。你可以让它写一篇小说，设计一张海报，谱写一段旋律，甚至帮你 debug 代码。这种能力在几个月前，对很多人来说还是科幻小说里的情节。它极大地降低了创作的门槛，让普通人也能触碰到原本需要专业技能才能实现的领域。
专业领域的深化应用： 在医疗领域，AI辅助诊断正在变得越来越普遍，能够识别X光片中的病灶，辅助医生做出更准确的判断。在金融领域，AI用于风险评估、欺诈检测和算法交易。在科学研究中，AI加速了新材料的发现、药物的研发，甚至在天文学中帮助我们分析海量数据，寻找宇宙的奥秘。自动驾驶技术也在不断进步，虽然离完全成熟还有距离，但其在特定场景下的表现已经相当惊艳。
个性化体验的提升： 我们的数字生活被AI深度渗透。推荐系统让我们在电商平台找到心仪的商品，在音乐App听到喜欢的歌曲，在视频平台看到想看的节目。智能助手则让生活更加便捷，它们能控制家电、设置提醒、查询信息。
这些方面无疑展示了人工智能的巨大潜力，甚至可以说我们已经开始迈入一个“人工智能时代”的序幕。
然而，我们必须诚实地面对那些让人摇头叹息的“人工智障”时刻。这部分同样非常普遍，甚至可以说是AI发展过程中必然伴随的“成长的烦恼”，或者是说，是现有技术瓶颈的真实写照。
“一本正经地胡说八道”： 这是生成式AI最常见的“智障”表现。它们可以输出看似合理、逻辑严谨但内容完全错误的信息，而且常常伴随着极强的自信。这被称为“幻觉”（hallucination）。例如，让AI写一篇关于某个虚构历史事件的记述，它可能会编造出头头是道的细节，让你信以为真。这种不靠谱性，让它在需要绝对准确性的场合变得危险。
缺乏真正的理解和常识： 尽管AI模型能够处理复杂的语言模式，但它们并不具备人类所拥有的深刻理解和常识推理能力。它们看到的只是数据中的关联性，而不是事物的本质。例如，一个AI模型可能知道“香蕉是黄色的”，但它不理解香蕉的形状、口感，也无法理解为什么香蕉会“滑倒”导致摔跤，因为这背后涉及物理定律、地面摩擦力以及人的运动轨迹等一系列复杂的物理和情境理解。
边界模糊和不稳定性： AI的表现往往非常依赖于输入的提示（prompt）。稍作修改，结果可能天壤之别。而且，它们的输出内容可能存在偏见，因为训练数据本身就可能包含人类社会的偏见。此外，AI在面对未知情况或复杂、模糊的指令时，往往会“宕机”或给出无意义的回答。
“伪智能”的陷阱： 有时候，我们看到的AI能力，更像是一种非常精密的模式匹配和概率预测，而非真正意义上的智能。比如，在玩某个特定游戏时，AI可能表现得炉火纯青，但让它稍微换个规则，它就可能束手无策。这种“专才”而非“通才”的特点，距离我们想象中的通用人工智能（AGI）还有很长的路要走。
“人工”的痕迹过重： 这里的“人工智障”也包含着另一种含义，就是AI的出现和应用，往往需要大量的人工去“训练”、“调优”、“监督”甚至“纠错”。如果没有大量标注好的数据和人类专家的不断介入，很多AI系统根本无法工作，或者工作得非常糟糕。这恰恰说明，我们离一个能够完全自主、自我完善的“智能”还有距离，所谓的“人工智能”很大程度上还是“人工智能的辅助”。
所以，说我们处于“人工智能的时代”，有点超前；说我们处于“人工智障的时代”，又显得过于悲观，忽略了AI已有的成就。更准确的说法或许是：我们正处在一个“潜力巨大但问题重重”的AI过渡时代，或者说，是一个“AI工具正在改变世界，但距离真正的通用智能还有很远距离”的时代。
这个时代最显著的特点就是巨大的反差：一方面，我们惊叹于AI展现出的创造力、计算力和效率提升；另一方面，我们又不得不面对它的局限性、不可靠性和潜在的风险。
这就像是在一个装修得很豪华的房子里，里面有很多高科技的智能设备，按理说应该很舒适方便。但这些设备时不时会失灵，会误操作，会需要你手动去重启、去调整，甚至在你最需要它的时候，它给你添乱。你享受到了它带来的便利，但也常常被它的“不争气”搞得哭笑不得。
我们现在所处的，正是这样一个充满机遇也充满挑战的时期。如何扬长避短，如何在享受AI带来的便利的同时，对其局限性保持清醒的认识，如何引导AI朝着更加有益于人类的方向发展，是我们这个时代需要认真思考和实践的重要课题。与其简单地划分是“人工智能时代”还是“人工智障时代”，不如说我们正在共同经历一场深刻的技术变革，这场变革既带来了令人兴奋的“智能”，也暴露了许多“智障”的环节。
我们先来聊聊那些让我们惊叹的“人工智能”部分。当代的AI，尤其是在深度学习和大数据驱动下，已经在许多领域展现出了令人难以置信的能力。
生成式AI的爆发： 像ChatGPT、Midjourney、Stable Diffusion这样的模型，它们能够根据人类的语言指令，创造出文字、图像、音乐甚至代码。这不再是简单的信息检索或模式识别，而是具有一定创造性的“生成”。你可以让它写一篇小说，设计一张海报，谱写一段旋律，甚至帮你 debug 代码。这种能力在几个月前，对很多人来说还是科幻小说里的情节。它极大地降低了创作的门槛，让普通人也能触碰到原本需要专业技能才能实现的领域。
专业领域的深化应用： 在医疗领域，AI辅助诊断正在变得越来越普遍，能够识别X光片中的病灶，辅助医生做出更准确的判断。在金融领域，AI用于风险评估、欺诈检测和算法交易。在科学研究中，AI加速了新材料的发现、药物的研发，甚至在天文学中帮助我们分析海量数据，寻找宇宙的奥秘。自动驾驶技术也在不断进步，虽然离完全成熟还有距离，但其在特定场景下的表现已经相当惊艳。
个性化体验的提升： 我们的数字生活被AI深度渗透。推荐系统让我们在电商平台找到心仪的商品，在音乐App听到喜欢的歌曲，在视频平台看到想看的节目。智能助手则让生活更加便捷，它们能控制家电、设置提醒、查询信息。
这些方面无疑展示了人工智能的巨大潜力，甚至可以说我们已经开始迈入一个“人工智能时代”的序幕。
然而，我们必须诚实地面对那些让人摇头叹息的“人工智障”时刻。这部分同样非常普遍，甚至可以说是AI发展过程中必然伴随的“成长的烦恼”，或者是说，是现有技术瓶颈的真实写照。
“一本正经地胡说八道”： 这是生成式AI最常见的“智障”表现。它们可以输出看似合理、逻辑严谨但内容完全错误的信息，而且常常伴随着极强的自信。这被称为“幻觉”（hallucination）。例如，让AI写一篇关于某个虚构历史事件的记述，它可能会编造出头头是道的细节，让你信以为真。这种不靠谱性，让它在需要绝对准确性的场合变得危险。
缺乏真正的理解和常识： 尽管AI模型能够处理复杂的语言模式，但它们并不具备人类所拥有的深刻理解和常识推理能力。它们看到的只是数据中的关联性，而不是事物的本质。例如，一个AI模型可能知道“香蕉是黄色的”，但它不理解香蕉的形状、口感，也无法理解为什么香蕉会“滑倒”导致摔跤，因为这背后涉及物理定律、地面摩擦力以及人的运动轨迹等一系列复杂的物理和情境理解。
边界模糊和不稳定性： AI的表现往往非常依赖于输入的提示（prompt）。稍作修改，结果可能天壤之别。而且，它们的输出内容可能存在偏见，因为训练数据本身就可能包含人类社会的偏见。此外，AI在面对未知情况或复杂、模糊的指令时，往往会“宕机”或给出无意义的回答。
“伪智能”的陷阱： 有时候，我们看到的AI能力，更像是一种非常精密的模式匹配和概率预测，而非真正意义上的智能。比如，在玩某个特定游戏时，AI可能表现得炉火纯青，但让它稍微换个规则，它就可能束手无策。这种“专才”而非“通才”的特点，距离我们想象中的通用人工智能（AGI）还有很长的路要走。
“人工”的痕迹过重： 这里的“人工智障”也包含着另一种含义，就是AI的出现和应用，往往需要大量的人工去“训练”、“调优”、“监督”甚至“纠错”。如果没有大量标注好的数据和人类专家的不断介入，很多AI系统根本无法工作，或者工作得非常糟糕。这恰恰说明，我们离一个能够完全自主、自我完善的“智能”还有距离，所谓的“人工智能”很大程度上还是“人工智能的辅助”。
所以，说我们处于“人工智能的时代”，有点超前；说我们处于“人工智障的时代”，又显得过于悲观，忽略了AI已有的成就。更准确的说法或许是：我们正处在一个“潜力巨大但问题重重”的AI过渡时代，或者说，是一个“AI工具正在改变世界，但距离真正的通用智能还有很远距离”的时代。
这个时代最显著的特点就是巨大的反差：一方面，我们惊叹于AI展现出的创造力、计算力和效率提升；另一方面，我们又不得不面对它的局限性、不可靠性和潜在的风险。
这就像是在一个装修得很豪华的房子里，里面有很多高科技的智能设备，按理说应该很舒适方便。但这些设备时不时会失灵，会误操作，会需要你手动去重启、去调整，甚至在你最需要它的时候，它给你添乱。你享受到了它带来的便利，但也常常被它的“不争气”搞得哭笑不得。
我们现在所处的，正是这样一个充满机遇也充满挑战的时期。如何扬长避短，如何在享受AI带来的便利的同时，对其局限性保持清醒的认识，如何引导AI朝着更加有益于人类的方向发展，是我们这个时代需要认真思考和实践的重要课题。与其简单地划分是“人工智能时代”还是“人工智障时代”，不如说我们正在共同经历一场深刻的技术变革，这场变革既带来了令人兴奋的“智能”，也暴露了许多“智障”的环节。
网友意见
描摹思考与学习过程的生物学背后的数学分支还没有发育成熟
哎。你估计对于基于深度学习的人工智能有一点误解。
首先什么叫人工智能。英语叫artificial intelligence。啥叫artificial呢？？？
made or produced by human beings rather than occurring naturally, especially as a copy of something natural.
因此上，这里的工字其实是创造的意思。就是Human-made Intelligence。就是人类创造出来的一个算法。这个算法带有一点智能。
但是很多老百姓认为的人工智能应该是类人智能吧。就是可以和人一样完成任务的智能。就是Human-like intelligence。
但是你说这些学术界的大佬们知不知道呢。他们其实知道，但是一方面有钱不赚是傻子啊！！另一方面深度学习需要的大数据，只有企业有啊！！
而且即使是基于深度学习的人工智能都承认，基于深度学习的人工智能的能力水平取决于神经网络深度。说人话其实就是CPU个数和GPU个数。
多说一句，看起来好好学英语，还是有点用。
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