2017年7月15日，张路在温州市教师教育院举办的创客教育孵化研修活动中，贡献了他的首次人工智能讲座。根据温州市教师教育院官方网站记载：这次讲座“着重对人工智能、机器学习与神经网络等概念、技术实现原理及它们之间的逻辑关系进行了专题讲解，清除了大家对人工智能的神秘感，为我市在中小学推广人工智能教育作了先期铺垫，培训取得很好的效果。”之所以清楚地记得这个日期，是因为在三天后，即2017年7月18日，国务院印发了《新一代人工智能发展规划》（国发〔2017〕35号）文件，明确指出人工智能已成为国际竞争的新焦点，应逐步开展全民智能教育项目，在中小学阶段设置人工智能相关课程、逐步推广编程教育、建设人工智能学科，培养复合型人才，形成我国人工智能人才高地。
其实早在2016年10月，我们在温州与谢作如、夏正仁老师会面时，他们三人就讨论过人工智能相关的话题，这次讲座应该是那次讨论之后的约定。可能是由于年龄的原因，在我开始着手撰写本篇文章时，我的记忆里关于这次讲座的内容变得模糊不清。这些年人工智能技术的发展不断迭代更新，新公司超越了旧公司，新术语覆盖了旧术语，从前的神经网络、TensorFlow被ChatGPT、DeepSeek等新魔法驱除殆尽，而这个过程不过短短10年。为了找回从前的记忆，我找到了他当年讲座的PPT，我们一起重温了这次讲座的内容。张路很早就开始关注人工智能技术，并通过研学、开发和实验来跟踪这一技术的最新进展。他会分享自己的学习成果，我也会主动向他请教一些新概念的涵义，于是机器学习、神经网络、TensorFlow这些词汇开始出现在我们的日常谈话中。还记得在2016年10月，当我们住在响山村刘老师家里时，还与刘老师探讨过用人工智能的图像识别功能识别中草药的问题。为了巩固脑子里的“旧”概念，并建立起旧概念与新概念之间的连接，我打算利用这篇文章，对新旧概念进行梳理，以便强化自己对于人工智能技术的理解。一、简单回顾人工智能的发展历程
辩证法认为，事物的发展不是直线前进的，而是充满了曲折和反复。人工智能的发展印证了这一观点。在人工智能历史上，已经出现过两次低谷。第一次发生于1970年代，原因是当时的技术能力无法兑现技术构想，从而导致项目失败，资金流向其他领域。第二次发生于1980年代，计算机硬件能力的提升与成本下降，使得桌面电脑迅速普及，对成本高昂的专家系统应用造成冲击，导致AI投资兴趣大减，资金再次断流。从表面看来，这两次失败的原因不同，但背后隐藏着相似的过程：技术的作用被夸大，从而抬高了人们的期待，当真相显露时，信心被击溃，资本也逃之夭夭。所谓成也萧何败也萧何，人们虚妄的信心，再加上逐利的资本，这就是萧何！这样的历史不得不让今天的人们保持对AI未来的警醒。技术的进步是不可阻挡的，但保持理性，尊重常识，才能免于被幻像迷惑。二、技术路线变迁1、黄金时代：基于逻辑的人工智能2、繁荣时代：基于知识的人工智能3、重生时代：基于学习的人工智能学习，这是动物才有的能力，而机器如何能学习？于是科学家开始研究人类的学习行为，尤其是婴幼儿的学习行为。他们发现在新生儿出生后的最初阶段，大脑经历着极其迅速的发育。通过不断的感知和体验，建立和强化神经连接，促使神经元不断增殖、迁移和连接，形成复杂的神经网络。这些复杂的神经网络为婴儿后续的认知、运动和感觉等功能奠定了基础。机器学习方法试图用数学模型（姑且理解为一个有许多未知参数的、复杂的数学公式）来模拟人类的神经系统，通过向模型投喂海量数据，来训练模型（以便减少未知参数的数量，就像解方程一样）。所谓训练，是一种带有反馈机制的操练过程。例如，首先输入数据，此时模型给出结果，然后对结果进行评价（打分），从而对模型进行矫正。当训练量足够多时，模型会生成稳定的输出，这就是我们今天使用的各种模型。三、应用为王假设我们抛开技术本身，同时抛开资本的逐利属性，单纯思考人类行为的动机，那么人类为什么需要人工智能？从依赖逻辑，到依赖数据，再到依赖算力，人类制造的这个“冒牌”智能（artificial本义是伪的，人为的），无非是想摆脱繁琐的重复劳动，提高工作效率。也就是说，人类发明新技术的最终目的，是解决问题，使人类摆脱困境。其实早在20世纪50年代，机器学习的概念就已经产生，而在2017年谷歌就推出了大语言模型的关键技术架构，但直到2022年11月底，OpenAI推出人工智能对话聊天机器人ChatGPT时，大语言模型的用户才有了井喷式的增长，到2023年1月份时，ChatGPT的月活跃用户数已达1亿，这使其成为史上用户数增长最快的消费者应用。注意：ChatGPT只是大语言模型在人机交互领域的一个应用而已，而恰恰是这个应用，使模型走下神坛，走近普罗大众。当今的人工智能技术即将或已经发展出一个庞大的产业，在产业的上游，有这个世界上的顶尖企业在不断优化人工智能模型，有无数的新兴或传统企业在利用人工智能技术优化自己的产品，而作为我们，像微尘一样的普罗大众，我们能做些什么呢？我不能断言什么，但对我个人而言，学习它，然后应用它，这是我的兴趣所在。未完待续......
