人工智能爆发：从深埋的种子到参天大树

我们都知道，近几年人工智能（AI） 是一个非常大的热点话题。各行各业都迫不及待地与人工智能关联，希望用人工智能赋能。

但人工智能并不是一个新话题。早在上世纪50年代，人工智能的概念就有了。上个世纪90年代以来，人工智能的应用已经在一些行业里悄悄萌芽。但为什么直到2021年以后，才开始爆发呢？

我们知道，科技的发展规律一般都不是线性平稳的。往往经过了长时间的准备，会产生突然的爆发。就像埋在土里的种子突然发了芽，以意想不到的速度长成大树。

AI 爆发的核心驱动：理论与算法的突破

这一轮人工智能的爆发，与一系列的理论突破不无关系。其中最具代表性的是谷歌发表的一篇文章。这篇文章在人工智能的理论界具有跨时代的贡献，无论是理论价值还是应用价值都极高。

2017年由谷歌大脑团队发表的开创性论文《Attention Is All You Need》。这篇论文提出了Transformer架构，彻底改变了自然语言处理（NLP）领域。在Transformer之前，循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）是处理序列数据的主流模型，我们前面讨论过神经网络模型。传统模型在处理长距离依赖和并行计算方面存在局限性。Transformer通过其独特的自注意力（Self-Attention）机制，有效地解决了这些问题，使得模型能够同时处理输入序列中的所有部分，并捕捉到单词之间的复杂关系。篇幅有限，我们不去讨论背后的复杂的理论框架，但是介绍两个关键技术：稀疏矩阵和并行计算。

• 稀疏矩阵：打个比方，如果我们要在100x100的正方形像素格里记录一个字，可以用坐标来处理，有字的地方标记1，空白的地方标记0。这里最多需要1万个存储空间。但是假如我们事先知道，需要记录的字在对角线上，那么最多只需要100个存储空间就能表示。在文本分析中，单词之间的字母排列并非随机，本身存在一定规律，很多字母的排列顺序是不需要考虑的。如果我们要考虑所有字母的排列组合，就类似于要存储矩阵中每个格子的信息；如果事先知道大多数排列组合在单词中是不存在的，就好比我们只需要考虑对角线上的存储信息。因此，稀疏矩阵技术在文本分析中起到了巨大作用，节省了存储空间，加快了计算速率。

• 并行计算：在计算机科学中，并行计算（Parallel Computing） 是一种允许多个计算任务或指令同时执行的技术。传统串行计算中，任务必须按顺序一步步完成，即上一步计算完成后才能进行下一步。而并行计算则打破了这一限制，通过将一个大任务分解为多个子任务，并在多核处理器、GPU（图形处理器）集群或分布式系统上同时运行这些子任务。这种同时处理的能力极大缩短了总体的计算时间，对于处理海量数据和复杂模型（如大型神经网络训练）至关重要。

总结一下，在稀疏矩阵和并行算法等理论的基础之上，以谷歌的这篇《Attention Is All You Need》论文开始，提出了人工智能学者创造了一系列新型算法，在大文本分析领域等人工智能领域取得了突破。

为了便于理解上面提到的理论概念，我用人工智能编程技术，编制了个网页，用动画的形式展示给大家。

传统的循环神经网络技术RNN是这样处理文字的：

拥有自注意机制的TRANSFORM架构是这样处理文字的：

文本分析技术如何预测下个文字，我们还可以做些比较：

不同时代的算法革命，背后的华人学者

以算法为例，从理论到应用界的突破，并不是一个人在奋斗。举个例子，这次人工智能大爆发之前，还有一次内点算法革命。线性规划长期使用的是单纯型算法等边界算法，但1984年美国贝尔实验室的印度籍数学家卡曼卡提出了内点算法，石破天惊，引发了很多数学工作者前赴后继的研究，最终带来了内点算法在线性规划和非线性规划领域的革命。

这两次算法革命，背后都有大量华人学者的贡献。内点算法革命中，袁亚湘、叶荫宇、罗智泉、张树中等国内海外华人学者做出了杰出的贡献。这次新人工智能革命同样有很多华人学者参与。虽然李飞飞教授不是2017年Transformer原始论文《Attention Is All You Need》的直接作者，但她的工作为Transformer的诞生和发展奠定了极其重要的基础，并从宏观上推动了整个深度学习领域的前进。汤晓鸥、李沐、贾扬清等华人学者也做出了突出的贡献。

这次的算法革命，除了背后同样有很多华人学者参与更新迭代，理论也很快投入应用。内点算法从第一篇文章出炉，到广泛的应用落地，不到15年时间。这次更短，数年时间就引发了应用爆发。

新算法革命带来的四大应用场景

这次算法革命，带来了哪些新的应用场景呢？我们可以关注如下四个领域：

1. 大文本分析领域：这次算法革命，首先是在大文本分析开始的，算法更快，结果更优。所以只要涉及到和文本处理、文本分析相关的领域，我们都可以看到有很多突破性的智能场景。

2. 多模态：多模态指文/图/声/视频等。算法革命带来文生图/声/视频、图/声/视频的智能判断等领域，技术有了突破，从实验室来到了应用场景。凡是多模态的领域都可以考虑人工智能的应用场景。

3. 人工智能编程：这是隐含在这次人工智能革命下面最大的爆发点之一。过去编程是专业技术人员才能从事的活，现在通过人工智能的帮助，更多的业务人员可以自由地掌握了。人工智能编程是文本分析的重要应用场景。这个事情带来的影响是深远的，让很多有想法的人可以通过代码去验证、去实践，大幅提高了工作效率。

4. 类人思维出现：在我们前面提到的技术框架中，人工智能的本质仍是数学建模、分类与判断。它的“思考”，本质上是从海量数据中找到模式，并进行预测或选择。因此，AI并不具备人类的主观意识，也没有真正的“思维”。但令人惊讶的是，随着模型规模的迅速扩大、训练语料的指数级增长，以及算法结构的持续优化，我们开始观察到一种新的现象：AI 似乎开始具备了某种“超出原始设定”的能力——它不仅能答对问题，还能进行逻辑推理、语言创作、甚至模拟出具有一致性的“人格”。这种现象，在技术上被称为“涌现”（Emergence）。所谓“涌现”，就是当系统的复杂度达到某个临界点后，会出现一些原本不存在、也无法从单个部件直接推断出的新能力。就像一群蚂蚁单个都不聪明，但聚在一起却能建造精密的蚁巢；又如神经元单个没有意识，但人脑中数十亿个神经元连接后，就“涌现”出了人的思维。GPT 等大模型就是这样——从最初的语言补全工具，涌现出代码生成、逻辑推理、复杂对话、甚至某种意义上的“创意”。

在应用层面，AI已经不再局限于简单任务，而开始被引入到许多需要“类人判断”的场景：

• 创意行业：好莱坞编剧用 AI 协助生成故事线，甚至模拟不同角色性格写出对白。

• 商业战略：咨询公司用 AI 快速模拟不同商业决策路径，并输出策略建议。

• 风险投资：投资机构用 AI 阅读商业计划书，自动提取亮点与隐忧，模拟出一个“虚拟投委会”的判断过程。

• 心理陪伴与培训：情感陪伴机器人通过长文本上下文理解，模拟出稳定的语气与态度，提供近似“人”的沟通体验。

这些应用背后，并不是 AI 拥有了“灵魂”，而是它在结构和数据规模的积累下，自发地涌现出人类所熟悉的思维特征。这也成为我们理解人工智能下一个阶段的关键入口。

总结

• AI的爆发并非偶然，是长期积累的理论突破与算法革新的必然结果。

• 投资人洞察AI应用的价值，在于它能否大幅提升效率、降低成本、拓展市场，甚至创造颠覆性商业模式。

• 从大文本分析到多模态，从AI编程到类人思维，新一代AI正在重塑各行各业的未来图景。

• 拥抱AI的颠覆性变革，就是在抢占未来商业的战略制高点。

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高峰博士为独立投资人、企业家 AI 财富顾问，长期专注于人工智能与财富管理的融合应用，致力于帮助有潜力的企业，在 AI 时代成为“小而美、强而精”的优秀公司。

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