从手术台到算法世界：一位麻醉医生为何重拾AI学习
近期，不少朋友向我询问：
你作为一名麻醉医生，为何整天钻研AI？
为何写了那么多关于人工智能的内容？
甚至有人打趣道：“你是不是打算转行啦？”
每次听到这个问题，我总会微微一笑。
其实，我并非AI专家，也不是计算机领域的教授，只是一个普通的麻醉医生。
如果说和计算机有什么关联。
那就是二十多年前，我有幸辅修了一个专业，通过了三十多门课程，获得了计算机的本科文凭。
我也曾因医院的软件供应商跑路，被迫半脱产去熟悉代码，接手维护工作，后来又重写医保接口，迁移数据库，发布新版本，折腾了整整六年。
从那以后，我从未真正离开这个领域，业余时间也一直在捣鼓Linux和GitHub。
但真正让我重新坐下来学习人工智能的，是ChatGPT。
准确来说，是2022年底，ChatGPT首次公开发布时，我第一次感到世界真的变了。
我经历过台式机单机时代，经历过互联网，经历过智能手机，经历过移动互联网，也经历过云计算，甚至经历过梦幻般的“元宇宙”。
这些技术都很了不起。
但它们给我的感觉更像是工具升级——速度更快一些，体验更好一些。甚至在“元宇宙”流行时，我觉得看不懂，觉得自己真的老了。
直到ChatGPT出现，看到“图灵测试”这个曾经高不可攀的门槛被它轻松跨越。
我第一次觉得，事情有些不一样了。
它不是一个软件，更像一个会聊天的人。
它不是一个搜索引擎，更像一个什么都愿意和你探讨的老师，甚至可以当作“人生导师”。
尽管它会犯错，尽管它常常一本正经地胡说八道。
但是，我知道，有些东西已经改变了。
真正让我震惊的不是ChatGPT，而是DeepSeek。
在国内许多专家哀叹“中国又一次远远落后”的时候，DeepSeek横空出世，拉近了与美国AI公司的差距。
后来，国内的大模型开始迅速发展，Qwen、DeepSeek、Kimi、Glm、Minimax，越来越多优秀模型涌现。
让我第一次意识到，中国离世界AI第一梯队，并没有想象中那么远。
更重要的是，这些模型开始真正进入医院。
病情小结、术前评估、病历质控、科研助手、术中监控、医学翻译、指南查询。
我开始尝试，开始部署，开始踩坑，也开始写文章。
直到今天，我的公众号已经写了几十篇关于医疗AI的文章。
但是，随着写得越来越多，我发现自己越来越容易碰到一个问题：我越来越意识到自己知道得太少。
为什么Transformer突然改变了世界？
为什么不是专家系统？为什么不是知识图谱？为什么几十年前那么火的各种人工智能，后来都失败了？
为什么ChatGPT不是第一个GPT？为什么GPU会改变世界？
为什么大家都在说神经网络，到底什么是神经网络？
为什么叫深度学习？为什么AI会产生幻觉？为什么RAG这么重要？……
每次写文章，我都会查阅很多资料。
查着查着，我突然发现，这些知识其实不是为程序员准备的，它应该属于每一个普通人。
因为AI，已经开始影响每个人的生活。
有一天，我突然想到。
如果我的儿子问我，爸爸，人工智能到底是什么？为什么突然就火了？ChatGPT到底厉害在哪里？为什么以前没有？
我应该怎么回答？
是告诉他：Transformer？Scaling Law？Attention？Embedding？Token？
还是告诉他：反向传播？梯度下降？损失函数？
我想，他大概率五分钟以后就不想听了。
其实，不只是我的儿子。
很多普通人，他们真正想知道的不是数学。
而是：人工智能到底是怎么一步一步走到今天的？
所以我决定重新走一遍AI的发展史。
这不是一本教材，也不是一本算法书，更不是程序员面试题。
我想写的，是一段故事，一段跨越七十年的故事。
从科幻小说里的机器人开始，讲到图灵，讲到达特茅斯会议，讲到人工智能两次寒冬。
讲到专家系统为什么失败，讲到神经网络为什么重新崛起，讲到Transformer为什么改变世界，讲到ChatGPT为什么震惊全球。
最后，讲到今天，讲到AI Agent，讲到机器人，讲到未来。
我希望，哪怕完全没有计算机基础的人，也能轻松读懂。
原来，人工智能一路走来，经历了这么多曲折。
我不会讲公式，我更喜欢讲故事。
我是医生，不是数学家，所以，我不会写很多公式。
不会推导算法，不会讲矩阵，不会讲高等数学。
我更愿意用生活中的例子，用医院里的故事，用身边发生的事情，去解释那些看起来很复杂的概念。
比如，为什么叫神经网络？
为什么Transformer叫注意力机制？
为什么AI会产生幻觉？
为什么RAG能减少幻觉？
为什么Agent越来越危险？
如果有一天，我的儿子，或者一位普通人，能够看完这个系列。
然后笑着说：“原来AI就是这么回事。”
我觉得，这个系列就值得了。
写给未来的自己。
其实，写这个系列还有一个原因，很多人不知道。
写文章，其实是最好的学习方式。
因为只有真正理解了，才能讲给别人听。
我希望，当这个系列全部写完的时候。
不仅大家能够看懂AI，我自己，也能真正把这些零散的知识，串成一条完整的线。
知道它从哪里来，为什么成功，未来又将走向哪里。
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写在最后
人类历史上，每一次真正改变世界的技术，都不是一夜之间出现的。
蒸汽机不是，电力不是，互联网不是，人工智能也不是。
它走了七十年，经历过辉煌，经历过失败，经历过被嘲笑，也经历过无人问津。
直到今天，它终于走进了每个人的生活。
这个系列，我想陪大家一起，重新走一遍，人工智能的来时路。
下一篇。
我们就从一个很多人都没有想到的地方开始。
不是图灵，不是计算机，而是一本一百多年前的科幻小说。
因为，人工智能这个故事，其实比计算机出现得还要早。
《AI的来时路》系列，第一站：从科幻开始。
知而后行，行而求知。
从手术室到机房，从临床到系统。
记录一名麻醉医生关于医疗AI、医院信息化与持续成长的探索。
—— 医路智行录