AI与人脑天差地别，但这恰恰有其价值
大脑惊人的细胞多样性和网络复杂性或许能为改进人工智能提供思路。1943年，两位神经科学家在试图描述人类神经系统如何运作时，意外地奠定了人工智能的基础。在他们的数学框架中，关于细胞系统如何编码和处理信息，沃伦·麦卡洛克和沃尔特·皮茨认为，每个脑细胞，或者说神经元，都可以被视为一个逻辑装置：它要么开启，要么关闭。他们写道，由这种“全或无”的神经元组成的网络，可以通过真假语句执行简单的计算。“从某种意义上说，他们实际上是在描述第一个人工神经网络，”托马索·波焦说道。他是麻省理工学院的教授，也是计算神经科学的创始
人类智能与AI的本质差异
所谓人工智能，简而言之，就是针对特定任务，将多种精妙的数学手段进行线性与非线性的整合，构建出一个小型系统。其目标是让输入与现实一致的参数时，能够输出尽可能吻合的结果。这在历史上被称为“深度学习模式下的神经网络”。神经网络的基本原理究竟为何？我们用通俗的语言来解释。这个小型系统被称为“模型”，规模较大的模型通常拥有数量庞大的参数。为了让模型输出尽可能接近现实，必须进行高质量的训练。在训练过程中，输入数据即可产生模型输出，将其与理想输出进行对比并计算误差，再利用该误差对模型进行调整（即调整模型参数的数值，最常
AI、机器学习与数据驱动：概念厘清与边界划分
我有的时候会有一种困惑：在我们控制领域里面用到的“基于数据”的建模、故障诊断与预测控制，属于人工智能的范畴吗？“机器学习”、“神经网络”、“大模型”这些热词在控制领域里面怎么理解，彼此是什么关系？一、机器学习的范畴在控制、信号、过程工业等领域里，凡是“基于数据”的建模、辨识与预测方法，绝大多数在数学本质上就是机器学习，因而也属于广义的人工智能。之所以让人觉得陌生，并不是因为它们是新东西，而是因为控制、统计、计算机（人工智能）这三个学科在历史上长期各自发展，在不同的会议和期刊里把高度重叠的方法起了不同的名字
探秘AI核心：机器学习的发展与未来
机器学习：赋予计算机“触类旁通”的智能引言：当电脑开启“自我修炼”之路设想这样一个画面：你收到一封来信，系统自动将其丢进“垃圾箱”。你点开流媒体平台，首屏全是符合你口味的视频。你用手机按下快门，相册自动按人脸将照片归类。你对着设备询问“明日气候如何”，语音助手马上给出了回应。这些看似习以为常的体验，其背后都离不开一项共同的核心技术——机器学习。究竟什么是机器学习？通俗地讲，它就是让电脑自主在海量数据里挖掘模式，再依照这些模式对未知数据进行推断。以往的程序代码好比一份详尽的食谱——你向机器下达每步的指令，它
AI史上最具毁灭性的著作：感知器的终结
纵观人工智能发展历程，鲜有著作能像1969年问世的《感知器》那样，对一个研究领域造成如此毁灭性的冲击。该书由马文·明斯基和西摩·佩珀特联手撰写，前者是麻省理工学院人工智能实验室的创建者之一，后者则是MIT的数学家，后来成为知名教育家（他开发了“Logo编程语言”，为少儿编程教学打下根基）。两人的协作始于1960年代中期，彼时明斯基已对罗森布拉特掀起的“感知器热潮”深感不耐。“我翻阅了罗森布拉特的文章，通篇都是虚言，”明斯基在多年后的采访中回忆道，“他宣称‘感知器能掌握一切’，我仅用三小时就找出一个反例。一
解码AI时代：算力、算法与数据的三角密码
当数字浪潮席卷全球，一场静默的变革正在无声地展开。它不像惊雷般震撼人心，却如细水长流般浸润着我们生活的方方面面。这场变革的核心力量是人工智能。而驱动人工智能蓬勃发展的关键，源自三个既神秘又至关重要的组成部分——算力、算法与海量数据。算力：数字世界的脉动算力，是人工智能跳动的脉搏，是数字时代最强劲的律动。若将人工智能比作一位巨人，算力便是支撑其巍然屹立的双足，是其穿越重重阻碍的力量源泉。在现实生活里，算力恰似四通八达的高速公路、风驰电掣的高铁网络、错综复杂的城市管网，已然成为不可或缺的基础支撑。它依托服务器
深度拆解：AI大模型的底层认知逻辑
近年来，“人工智能大模型”已成为各领域关注的焦点，几乎人人都在讨论这一概念。为帮助普通大众跨越专业门槛，真正理解人工智能大模型的核心内涵，本文将从基础的建模与模型概念出发，逐步厘清机理模型与概率模型的本质差异，最终用通俗的语言和生活化的视角，深入剖析人工智能大模型的根本原理，让复杂的底层逻辑变得清晰易懂。一、建模与模型人类认识自然、改造世界、钻研科学的根本路径，本质上就是发现规律、提炼规律、运用规律的过程。而建模，正是人类总结客观世界运行法则最核心、最科学的途径。所谓建模，简而言之就是：面对自然界纷繁复杂
AI七秩风云录：感知器的崛起与困局
感知器在当时引发的轩然大波，凭借的究竟是什么？它实质是什么，又不是什么。罗森布拉特所构想的感知器，从技术角度而言颇为朴素。其架构仅包含两层：输入层与输出层。输入层衔接"感官"，例如光敏元件，负责摄取图像数据；输出层则衔接"决策模块"，譬如一枚按键，按下即代表"此为圆形"或"此为方形"。输入层与输出层经由若干"连线"相贯通，每条连线上附有一个"权重"，亦即所谓的"突触权重"。"学习"的机制如下：向感知器展示一张绘有圆形的卡片，并告知它："这是圆形。"感知器接收图像信号后，依据既有权重演算出判断结果，或许它会
AI是什么？深度解析光电融合智能加速体系
一、人工智能概述近年来，人工智能（Artificial Intelligence，AI）技术再度崛起并迈入全新发展阶段，以神经网络（Neural Network，NN）为代表的AI模型正深刻重塑当今计算机视觉、自然语言处理等众多领域。AI领域两大核心研究方向为AI模型与AI加速体系。在AI模型研究层面，神经网络是应用最为广泛的AI模型类别之一。神经网络借助模拟生物神经元的计算架构、学习机制与连接模式，使构建的模型具备一定程度的智能特征。Alex Net、Google Net、Res Net、VGG等多种神
神经元的逻辑密码——人工智能奠基论文通俗解读
《神经活动中内在思想的逻辑演算》A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity原刊于Bulletin of Mathematical Biophysics, Vol. 5, pp. 115–133, 1943这本书为零基础的读者设计。不需要懂数学，也不需要会编程，只要会数数、能判断对错，就能读懂。我们用故事、插图和日常生活中的案例，把这篇80多年前的"天书"变成小学生都能理解的内容。想象一位老人，满脸络腮胡，说话声音
AI圣经03 《序列到序列：一进一出，AI翻译框架的诞生》
📚 AI 圣经 · 系列导览 这是「AI 圣经」系列第03篇。我会带你逐篇精读撑起今天所有大模型的21 篇经典论文，分 5 个阶段层层递进（本篇已高亮）：本篇论文：《Sequence to Sequence Learning with Neural Networks》· Sutskever, Vinyals, Le 2014 · NeurIPS 2014。地址arXiv:1409.3215（arxiv.org/abs/1409.3215）。其余各篇论文地址，随当期文章给出。 📩 回复「AI圣经03」，领取
AI发展史话：从图灵之问到智能时代
人工智能的传奇始于一个既简单又深奥的疑问：机器能够思考吗？这个疑问听起来像是科幻小说的开场白，但它确实是一位数学家在1950年严肃探讨的命题。从那时起，人类踏上了长达七十余年的征程——试图为冰冷的金属和代码注入一丝"智慧"的火花。二战时期破译了纳粹德国的Enigma密码系统，挽救了无数生命。他不仅构建了现代计算机的理论基础（图灵机），还率先系统性地探讨了机器智能的可能性。1950年，图灵在哲学刊物Mind上发表了具有里程碑意义的论文：《计算机器与智能》（Computing Machinery and In
AI文本生成的进化之路
AI文本生成的进化之路初期的AI在创作文本时，的确走过一段“半天吐不出一个字”，并且“总在煞有介事地瞎编乱造”的愚笨岁月。若将如今的AI视作“才思敏捷、挥毫成文”的文科学霸，那早年的AI便如一个反应木讷、正翻查字典的磕巴新手。我们可将其演进历程划为三个时期，每一时期皆在同“速率低”与“谬误频”相抗争：1.刻板套规则时期（上世纪中叶）：响应极快，却错得荒谬运作方式：初代AI（如1966年的ELIZA程序）毫无“智慧”可言，全凭人工编撰数万条固定法则。遇见“你好”，便调取库中预设的“你好，请问您今日心情如何？
政务AI入门指南：大模型与智能体究竟有何不同
一直有个想法，想开设一个面向政府部门领导干部和工作人员的AI基础讲解专栏。俗话说：火车跑得快，全靠车头带。一个单位领导对新技术的认知和应用程度，往往影响整个单位的工作效率和创新能力，领导干部多了解一些AI知识，单位拥抱新技术的速度可能会更快一些。这个专栏不讲复杂技术，用通俗的语言分AI知识和一些政务服务领域的应用场景的思考，欢迎大家一起交流。第一篇，先聊两个概念。什么是大模型？什么是智能体（Agent）？如果用最简单的话来解释：大模型是“大脑”，智能体是“会干活的人”。一、什么是大模型？大模型（Large
AI诞生记：智能机器的起点
1950年，哈佛大学的两位本科生马文·明斯基（Marvin Minsky）与迪安·埃德蒙兹（Dean Edmonds）联手打造了首台神经网络计算机——SNARC。SNARC采用3000个真空管，并借助从B-24轰炸机拆卸下来的自动驾驶设备，构建了一个由40个神经元构成的模拟网络。此后，马文前往普林斯顿攻读博士学位，深入研究神经网络领域的通用计算问题。彼时，他的博士答辩委员会对这种研究能否归入数学范畴抱有极大疑虑。然而据传，冯·诺依曼曾如此评价："即便马文的工作当下尚不能被称作数学，但终有一日它必将载入数学