文章大纲
- AI GC
- 简介
- 决策式/分析式AI（Discriminant/Analytical AI）和生成式AI （Generative AI）
- 参考文献与学习路径
- 模型进化
- 券商研报
- 陆奇演讲
AI GC
《我，机器人》中所演绎的一样，主角曾与机器人展开了激烈的辩论，面对“机器人能写出交响乐吗？”“机器人能把画布变成美丽的艺术品吗？”等一连串提问，机器人只能讥讽一句：“难道你会？”这也让创造力成为区分人类与机器最本质的标准之一。
在埃米尔·博雷尔1913年发表的《静态力学与不可逆性》论文中，曾提出这样一个思想实验：假设猴子学会了随意按下打字机的按钮，当无限只猴子在无限台打字机上随机乱敲，并持续无限久的时间，在某个时刻，将会有猴子能打出莎士比亚的全部著作。虽然最初这只是一个说明概率理论的例子，但它也诠释了机器具备创造力的可能性。只不过具备的条件过于苛刻，需要在随机性上叠加无穷的时间量度。
在科学家们的不懈努力下，这个时间量度被从无限缩减至了有限。随着深度学习的发展和大模型的广泛应用
