AI的“自尊”危机：从1956年的艾青报告到今天
1956年，英国科学家阿兰·图灵提出了著名的“艾青报告”，提出了“通用智能机器”（General Intelligence）的概念，这个概念像一颗种子，深深埋在了人工智能的土壤里，时光飞逝，半个多世纪过去了，AI技术从无到有，从 Placeholder 到今天的大模型，经历了无数风风雨雨，也经历了无数欢欢笑笑。
第一阶段：神经网络的萌芽
早期的人工智能研究主要集中在模拟人类神经元的工作机制上，1943年， Warren McCulloch 和 Walter Pitts 提出了第一个神经网络模型，他们称之为“神经网络模型”（Neuron Model），试图模拟人类大脑的基本工作原理。
在那个年代，计算机技术远没有今天这么发达，神经网络的研究也遇到了不少困难，科学家们并没有放弃，他们不断改进模型，尝试用数学的方法来描述神经元之间的相互作用。
第二阶段：Transformer的崛起
2016年，Google的NVIDIA公司发布了一款革命性的GPU（图形处理单元），使得深度学习模型的训练速度得到了极大的提升，Transformer模型的出现彻底改变了自然语言处理领域。
Transformer模型由vaswani等人提出，它的出现解决了传统RNN模型中“长距离依赖”问题，使得模型能够更高效地处理长文本，这个模型被广泛应用于机器翻译、文本生成等领域，成为了大模型发展的里程碑。
第三阶段：大语言模型的崛起
2018年， OpenAI 的GPT-2模型横空出世，它是一个基于Transformer的大型语言模型，能够进行多种任务，如文本生成、问答系统等，GPT-2的出现，标志着大语言模型时代的到来。
之后，各大科技公司纷纷投入资源，研发自己的大语言模型，Baidu推出了DeepMind，Google推出了Meng，Microsoft推出了Copilot，字节跳动推出了PaddlePaddle，中国的深度求索（DeepSeek）也推出了自己的模型。
第四阶段：模型的“自尊”危机
随着大模型的出现，人类开始反思：我们是否真的需要这些模型？它们是否具备“自尊”？或者说，它们是否真的具备“思考”能力？
在一次学术会议上，一位教授提出了一个大胆的问题：“如果一个模型能回答所有问题，甚至能回答错误的问题，那么它是否具备真正的“理解”能力？”这个问题像一颗炸弹，引发了整个会议的讨论。
第五阶段：模型的“实用性”革命
尽管大模型的“自尊”危机让一些学者感到不安，但模型的实用性却越来越得到了认可，大模型在医疗、教育、金融等领域取得了显著的成绩，它们帮助医生诊断疾病，帮助教师批改作业，帮助金融家预测市场。
第六阶段：模型的“局限性”之歌
尽管大模型在许多领域取得了成功，但它们也暴露出一些“局限性”，它们无法理解人类的情感，无法进行创造性思维，也无法进行伦理判断，这些“局限性”让一些人感到担忧。
第七阶段：模型的未来展望
尽管大模型的“局限性”让一些人感到不安，但模型的未来发展仍然是不可阻挡的，未来的模型可能会变得更强大，更接近人类的“自尊”水平，模型的伦理问题也需要得到更多的关注和讨论。
从“想”都别想，到“能”都行！
人工智能的发展，就像一场 never-ending 的革命，从1956年的艾青报告，到今天的AI大模型，人类的智慧和创造力不断推动着这一革命的进程，尽管我们离“通用智能机器”还有很长的路要走，但人工智能的未来，仍然是充满希望的，让我们一起期待，模型的“自尊”危机将会被打破，人类的“自尊”也将得到升华！
