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你好哇，我是徐泽全，一个践行“早冥读写跑”的终身学习者。
今天继续分享，个人对人工智能等新技术发展史背后因果关系网络的思考。
本文共 1720 字，阅读大约需要 4 分钟。
我了解到，“人工智能”这个词是1955年由约翰麦卡锡提出的，1988年首款人工智能机器人诞生后，人们对话的都是智障式AI机器人，直到2022年底ChatGPT 的横空出世，才让人感受到了人工智能的“智能”化，感受到人工智能的普及。
而ChatGPT使用的底层技术，贝叶斯定理、自然语言处理（Natural Language Processing），以及神经网络语言模型，特别是神经网络语言模型，在我几岁的时候就已经产生了，但为什么到现在才广泛地应用呢？
听了吴军的发现第三眼美女概念后，我理解了这个现象。
一、发现第三眼美女
吴军老师在《硅谷来信》的一封信里，聊到虚拟现实（VR ）这类新技术从出现到爆款时，举了一个很有趣的例子：发现第三眼美女。
第一眼美女天生丽质，大众只能远距离欣赏。第二眼美女可能没第一眼那么惊艳，但她们会比较时尚，大众一般难得到，交往后发现门槛和成本都比较高。只有第三眼美女是属于大众的，她们或许没有第一眼第二眼美女那么显眼，但却吸引人和很耐看，大众对第三眼美女的喜欢会持续很久。
也就是说，任何技术，在产生到广泛应用，都大概会经历三个阶段的发展时期：第一阶段，只有少数人能接触到并了解其概念；第二阶段，一小部分人开始接触和了解该技术；第三阶段，该技术得到足够成熟并被大众广泛使用。
大概7年前，虚拟现实（VR）仅作为一个概念被提出，期间陆续也听说有人开发类似的VR 产品，但要么只在小圈子里流传，要么就比较难用。
最近，苹果推出的Vision Pro终于开售了，这款产品价格高昂且量产规模有限，可以被视为第二阶段的美女。
我相信再过7年或者不用到7年，VR技术将成为第三眼美女，成为大众广泛使用的工具，应用于游戏、娱乐和日常生活中。就像我们现在随时随地用ChatGPT一样。
二、ChatGPT是因果关系的应用
说回ChatGPT的底层原理，笑来老师说，其实也就是因果关系的研究。
ChatGPT通过你所提的问题，输入给已经训练好的大规模语义模型，再运用贝叶斯等数学定理，推断生成最高概率符合预期的结果。这就是由因导向果。
从古至今，因果关系一直被我们所运用。如古代人通过观测天象来预测可能发生的事情，或者通过观察天气来判断是否会下雨，这些都是通过迹象找到原因并推断结果的例子。
随着技术和社会的发展，许多事情之间的联系并非单向的，而是互为因果关联的。
比如说，你现在的性格和模样，并不仅仅是由小时候，遗传基因和父母的教育方式决定的，而是结合了许多各方面的因素，包括你的基因、家庭环境、个人经历以及阅历见闻等。
此外，你通过学习和关注的东西也会塑造你现在的性格。尽管有人认为性格是天生的，但从这个理论来看，性格是后天培养和养成的，是基于你的经历、社会环境和所习得的经验的综合产物。你的性格和个性又反过来影响你将经历的人和事物。
随着时间的推移，这种复杂的因果关系会越来越多样化，逐渐形成一个错综复杂的因果关系网络。
因此，当你想要了解一件事情时，这个复杂的因果网络能够帮助你更加细致和透彻地观察。
举个例子，当你看到大街上发生了某个事件，以及社交媒体上的一个热点话题时，你可以通过思考来理解为什么会发生这样的事情，比如分析或推断事情背后深层次的原因，以及可能带来的后续影响，然后你可以相应地调整你现实生活中的决策和行动。
三、写在最后
这篇文章写得比较散，是我这两天学习人工智能和ChatGPT 相关知识后的一个整理，其中有些知识点还需要再消化。
勉强总结的话，那就是我为自己每天吸收知识找到了一个很好的理由和场景的训练，为了让自己更好地认清和适应这个世界。
当我们认识到世界是一个复杂的因果网络后，能够更加深入地思考和理解身边的事物，从而提高我们自身的判断力，以更好地适应人工智能时代下的未来。
往期回顾：
橙子试用ChatGPT后提问：什么是人工智能？
这几天，ChatGPT教会我的事
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作者： Carlxu
Carlxu
Tag：90后、早熟、职业经历丰富、终身成长。
新进医疗行业的前程序员，现任职于某省级医疗机构信息中心。
早熟：3岁学前班、15岁上大学、23岁硕士毕业，24岁成家。
职业经历丰富：6年换了4份工作，体验了国企、民企、机关、事业单位的工作方式，拥有市级-省级-国家级机关内的工作经历。
读书成家早，那是听从家人安排。跳槽多，那是缺少职业规划。31岁这年，我成了两个娃的爸爸。
今后，我将和“大橙小原”一起，不断习得新技能、在一个领域深耕、为自己的选择负责，终身成长为更好的自己。
感谢您对我的关注，很高兴能认识您！
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