目前AI发展到哪一步了？

我试图总结AI发展的五个阶段，供大家参考：第一，小模型阶段，能力单一，无法泛化，无法做到理解，只能干点活儿，就像原来的人脸识别。所以，我早期的人脸识别公司为什么没有掀起工业革命，虽然他们做的也很辛苦，但是很不幸出现在人智障阶段。第二，GPT出现，AGI迎来拐点，机器实现与人类的交流。第三，Sora的出现，打开了AGI的大门，能够认知世界，跟世界互动。所以，未来五年，我觉得Sora加大算力，加大训练，跟具身机器人结合在一起，我认为户加速智能的提升。我觉得现在Sora的训练算力可能还受到一些限制，所以这是第三个阶段。第四，我觉得是强人工智能。现在机器已经能看懂一些常识了，也能交流了，机器还缺什么？大家想象，还缺对这个世界的一些力量的感知，比如说，加速度，比如重力，机器人自己摔了一跤，比如有人推动它怎么办？所以，现在热炒具身智能，这是理解世界的互动，但还不能与世界互动。下一步是能够跟物理世界互动，这样知道别人推它是怎么回事，拿一个鸡蛋是什么总量，怎么打一个鸡蛋？最后，我幻想，如果它最后能够总结出来世界的规律，幻想它能达到爱因斯坦的水平，能够总结出公式，能够像牛顿一样看到苹果从树上掉下来，能够总结重力的公式，这已经超越地球上的所有人了，因为牛顿和爱因斯坦一万人各出了一个，这就叫超级人工智能。所以，我为了让自己的预言能够成功，我们对AGI的要求不要太高，不要到第五步才叫AGI，第五步叫超级人工智能，到那一步大家再担忧硅基生物是不是会消灭碳基生物，到那一步才需要担心。第三步、第四步都可以定义成AGI。

AI技术的发展历程和前沿技术点可以概括如下:[heading2]AI技术发展历程[content]1.早期阶段(1950s-1960s):专家系统、博弈论、机器学习初步理论2.知识驱动时期(1970s-1980s):专家系统、知识表示、自动推理3.统计学习时期(1990s-2000s):机器学习算法(决策树、支持向量机、贝叶斯方法等)4.深度学习时期(2010s-至今):深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等[heading2]当前AI前沿技术点[content]1.大模型(Large Language Models):GPT、PaLM等2.多模态AI:视觉-语言模型(CLIP、Stable Diffusion)、多模态融合3.自监督学习:自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等4.小样本学习:元学习、一次学习、提示学习等5.可解释AI:模型可解释性、因果推理、符号推理等6.机器人学:强化学习、运动规划、人机交互等7.量子AI:量子机器学习、量子神经网络等8.AI芯片和硬件加速

这次AI革命不仅是技术的革命，也是人才和思想的革命。随着AI技术的持续发展和应用，我们正步入一个全新的智能时代，其中AI模型的进步将是推动变革的核心力量。AI技术不仅重塑了我们的工作和生活方式，还在不断地推动着科技边界的扩展。从软件2.0到可能的软件3.0，从增强现实到脑机接口，AI的每一步发展都充满了无限可能。未来，我们将见证更多令人惊叹的成就，AI技术将继续重塑我们的世界。