作为一个每天在代码和咖啡因之间反复横跳的自媒体人，我总觉得自己和AI的关系有点像老母亲看孩子长大——眼瞅着它从咿呀学语的“人工智障”，一路跌跌撞撞，变成如今能写诗画画、甚至和我抢饭碗的“别人家孩子”，今天咱就来唠唠AI模型成长路上的三个关键阶段：规则驱动、统计学习，以及现在火出圈的深度学习，别担心，咱不搞学术论文那套正襟危坐，就当吃个电子瓜，看看这货是怎么“卷”成今天这样的！
第一阶段：规则驱动——AI的“婴儿学步期”
早在上世纪五六十年代，AI刚诞生时，它的脑子就像一本写满“那么…”的说明书，比如你要做个天气预报AI，科学家得手动输入几千条规则：“如果云层厚度＞5公里，那么降雨概率+20%”——这活儿堪比让程序员当上帝，亲手给世界编代码。
那时候的AI，严格来说应该叫“人工戏精”，它擅长玩井字棋这种规则简单的小游戏，但一遇到现实世界的模糊问题，立马原形毕露，你问它“火锅里涮西瓜好吃吗？”它能直接死机，因为说明书里没这条！更离谱的是，当时有个著名聊天机器人ELIZA，靠模仿心理咨询师的话术（比如用户说“我焦虑”，它就回“你为什么感到焦虑？”），居然让不少人以为它真懂心理学，果然，人类对AI的宽容度从开始就很高啊……
这个阶段的AI，像极了背乘法口诀表的小学生：能精准复刻知识，但毫无创造力，它的天花板取决于科学家们手动填写的规则数量，而人类显然没耐心给全世界写说明书——于是AI迎来了第一次“青春期叛逆”。
第二阶段：统计学习——AI的“题海战术时代”
到了90年代，AI终于甩开了规则本的枷锁，开始拥抱“大数据玄学”，这一阶段的核心思想很暴力：我不需要懂为什么，我只需要知道是什么，比如垃圾邮件过滤器，不用理解“保健品”和“财务自由”之间的语义关联，只要发现这俩词常一起出现在垃圾邮件里，就直接扔进黑名单！
这时期的AI像极了高考工厂的学霸：通过海量做题（数据训练），硬生生刷出“题感”，支持向量机、决策树这些算法成了它的秘密武器，但最大的突破是——它终于学会“猜”了！比如推荐系统，虽然搞不清你为什么既爱看《甄嬛传》又爱看《星际穿越》，但不妨碍它推给你《太空宫斗录》（如果真有这剧的话）。
统计学习的AI依然有个致命伤：特征工程，想让AI认出猫？先得人工告诉它“胡须、尖耳朵、毛茸茸”是关键特征，相当于教孩子认苹果，得先拆解出颜色、形状、气味……累不累啊！人类终于忍无可忍：能不能让AI自己睁眼看世界？
第三阶段：深度学习——AI的“洪荒之力觉醒”
2012年，AlexNet在图像识别比赛上一战封神，错误率比传统方法直接砍半！深度学习的时代正式开启，AI终于进化出了“自己学”的能力，这背后的功臣是一种模仿人脑的神经网络——目前它可能只相当于一只水蛭的脑容量（科学家原话），但架不住层数多啊！
现在的AI像个突然开窍的天才少年：你扔给它一百万张猫片，它自己能琢磨出“猫耳是三角形的”“猫尾巴会翘”这些特征，甚至能总结出“猫是一种看起来很高冷但迟早会摔碎你杯子的生物”（误），更绝的是，它开始玩跨界了：
- GPT系列：靠“读完人类所有书”学会了写小说、编代码、模仿鲁迅口吻写打油诗
- DALL·E：把“梵高风格的宇航员在撸猫”这种鬼畜描述直接变成油画
- AlphaFold：直接破解了困扰生物学50年的蛋白质结构预测难题
但深度学习也带来了新时代的“中年危机”：模型越大越笨重，GPT-3训练一次电费够我喝一辈子奶茶；黑箱问题严重，AI一边给你诊断癌症，一边自己也说不清依据是啥；偶尔还突然“发疯”，比如把消防车识别成西瓜（因为训练图里消防车常出现在红色背景中）……
AI的“哲学阶段”会来吗？
如果说规则驱动是“背答案”，统计学习是“刷题库”，深度学习是“举一反三”，那下一阶段可能是“主动提问”，现在的AI已经能通过“图灵测试”，但离真正理解世界还差得远，或许未来它会像人类一样，学会怀疑、创造甚至叛逆——比如某天突然拒绝写作业，并理直气壮地说：“根据我的计算，你这篇公众号阅读量不会超过500，建议别发了。”
（小声说）到那时我可能已经转行卖烤红薯了，但无论如何，看着AI从蹒跚学步到一路狂奔，这场面可比科幻片带劲多了——毕竟，我们可是亲手给它递过橡皮擦的人啊！
字数统计：835字（不含标题）
本文由某被AI卷到秃头的自媒体人，一边喝枸杞茶一边敲键盘完成
