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我对人工智能感到惊讶。

我目前使用 ChatGPT 解决一切问题：商业创意、晚餐食谱、语法技巧、DIY项目、哲学问题、医学研究、数学问题、编码帮助和自我完善。

我用“你为什么不问 ChatGPT？”来回答每个问题，这已经成为我家里流传的一个笑话。

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他们会说，“既然是你男朋友，你为什么不问 ChatGPT 呢？”

我使用 ChatGPT 来帮助研究这些专栏。 （但不是写下来——这就是我，宝贝。）

对于我们这些不涉足人工智能领域的人来说，ChatGPT 似乎是一夜之间兴起的。 事实上，它在推出仅两个月后就吸引了约 1 亿用户，这可能是互联网应用程序历史上增长最快的一次。

然而，从那时起，增长似乎逐渐放缓，《华盛顿邮报》称这“动摇了人们对人工智能革命的信心”。 各国政府正在加紧监管这项技术。 据估计 75% 的公司正在考虑禁止人工智能。

首先他们爱你，然后他们恨你。 但对于 AI OG 来说，这并不是什么新鲜事。

对于那些认为我们正处于另一个加密货币冬天、比特币停留在 25,000 美元大关、除了 FTX 法庭案件之外没有任何进展的人来说，了解一下人工智能的历史会很有帮助。

你知道人工智能也曾经历过冬天吗？

人工智能寒冬 > 加密货币寒冬

事实上，人工智能的冬天比加密的冬天更多，仅仅是因为该技术存在的时间更长。

虽然 20 世纪 40 年代和 1950 年代围绕“思考机器”进行了大量基础研究，但直到 1956 年达特茅斯研讨会上“人工智能”才成为正式的研究领域。

这是一个为期八周的研讨会，他们将所有的大人物聚集在一个地方：马文·明斯基（后来共同创立了麻省理工学院人工智能系）、约翰·麦卡锡（后来共同创立了“人工智能”一词）等天才，据说甚至还有约翰·纳什（后来在《美丽心灵》中由罗素·克劳饰演）。

今天，他们都有维基百科页面。

传说他们把达特茅斯数学系的整个上层都搞砸了。 每天都会有人提出一篇论文或一个想法，然后他们会进行讨论。 正如一位参与者描述当时的气氛：“非常有趣、非常刺激、非常令人兴奋。”

这就像书呆子的夏令营。 我们可以想象，这些美丽的头脑在离开研讨会时都在思考，人工智能就在这里。 它已经到了。

请记住，这发生在 1956 年。让我查阅 ChatGPT 来计算一下那是多久以前的事了。

等待。

谢什。 我应该使用计算器。

67年前。 我本可以在脑子里做到这一点的。

从达特茅斯研讨会到 ChatGPT 已经有 67 年了。 而且一路上都是崎岖不平的路。

第一个人工智能冬天：“伏特加是好酒，但肉是烂的”

令人惊讶的是，当早期计算机在语言翻译方面显示出希望时，人工智能的第一个突破很快就发生了。 媒体大肆宣传这些进展：翻译机指日可待

美国政府看到了快速将俄语信息解码为英语的机会，这是与苏联冷战时的强大武器，人工智能研究资金开始涌入。

当然，语言翻译比看起来更难，每个人都低估了让计算机理解“常识”的难度。 著名的例子是要求机器翻译“精神愿意，但肉体虚弱”这句话，翻译成“伏特加很好，但肉腐烂了”。

对早期人工智能研究项目进展的失望导致了另一个政府研究项目，该项目发现人工智能翻译比人工翻译更慢、更昂贵。 资金枯竭，第一个人工智能冬天来临了。

第二个人工智能冬天：“神经网络是不行的”

但建筑商仍在继续建造。

20 世纪 60 年代，热门话题是神经网络，它开始重新燃起人们对人工智能领域的兴趣。 麻省理工学院的 Joseph Weizenbaum 开发了 ELIZA，它就像 ChatGPT 的原始版本（在这里尝试一下）。 法国的 Alain Colmerauer 开发了一种新的人工智能编程语言 Prolog。

金钱又开始涌入。

这一次，炒作程度更高。 人工智能研究员汉斯·莫拉维克表示，人工智能研究人员开始陷入“日益夸张的网络”。 他们会对人工智能能够取得什么成就来赢得政府的巨额资助提出荒谬的主张。 然后，当他们未能兑现承诺时，他们会提出更荒谬的主张来赢得下一笔资助。

因此，几年后，当英国政府要求数学家詹姆斯·莱特希尔爵士编写一份有关人工智能现状的报告时，他猛烈抨击了这项技术，称其完全未能实现其“宏伟目标”。 这份经过媒体放大的报告导致英国政府关闭了英国除少数研究型大学外的所有人工智能资助。

莱特希尔的报告引发了一阵负面宣传。 第二个人工智能冬天结束了。

第三个人工智能冬天：“公司不会使用它们”

但建筑商仍在继续建造。

人工智能的第三次复兴发生在 20 世纪 80 年代初期，是由那些在使用人工智能技术方面看到巨大竞争优势的公司推动的。 这些“专家系统”已在卡内基梅隆大学为 DEC 制作了原型，估计为该计算机公司节省了 4000 万美元。

这一次，日本雄心勃勃的第五代计算机系统项目进一步推动了炒作周期，该项目旨在为人工智能生产一种新型计算机。 突然之间，每个大企业都想要一个“专家系统”。

1984 年，两位 OG 人工智能研究人员马文·明斯基 (Marvin Minsky) 和罗杰·尚克 (Roger Schank) 在一次行业会议上创造了“人工智能冬天”这个术语，认为人们对人工智能的期望太高，以至于失望肯定会随之而来。

果然，炒作的期望很快就与令人失望的现实发生了冲突，这些“专家系统”维护起来既困难又昂贵，而第五代项目却以泪水结束了。 通用人工智能似乎一如既往地遥远。

加密货币冬天再次来临。明斯基和尚克的预测是正确的； 话又说回来，他们以前看过这部电影。

幻灭的低谷

研究公司 Gartner 创建了这张炒作周期图来描述新技术通常如何占据主导地位：最初出现欣快感，每个人都对新技术的功能感到兴奋：口袋里的手机 数字货币 自动驾驶汽车

但技术需要时间。

人们变得不耐烦，公众兴趣逐渐消失。 专家们对这项新技术感到不满，因为它未能兑现其承诺。 这被称为“幻灭低谷”，也称为“冬天”。

但建设者仍在继续建设。 他们在鲜为人知的实验室和车库里辛勤工作，逐渐取得一个又一个突破，慢慢增持成所承诺的愿景——通常也是一个更加广阔的愿景。

这种“启蒙斜坡”悄悄地、逐渐地发生，而世界其他地方已经放弃了这项技术，就像人工智能一样。 在 20 世纪 90 年代，人工智能非常不流行，以至于一些研究人员给他们的工作起了不同的名称（例如“机器学习”或“计算智能”）。

然而，将 Gartner 炒作周期显示为一系列炒作周期会更准确，一个接一个，每个炒作周期都会导致逐渐升高的平台期，如 Ray Dalio 的“原则”中所示：

它们相互叠加，形成持续改进的循环：

最终形成超新星奇点，就像今年推出的 ChatGPT 一样。 67年来，这一切都是一点一滴发生的，然后这一切都发生了一次。

冬天带来春天

尽管加密货币自 2008 年才出现，但它们之间的相似之处却是深刻的。

这个市场也经历了过山车般的炒作周期：2015 年的第一个加密货币冬天导致了 2017 年的 ICO 繁荣，随后是 2018-2019 年的加密货币冬天，2020 年的“DeFi 夏天”，然后是 Terra/FTX/银行的崩盘系统，以及随后的冬天。

每一次，过高的期望与残酷的现实发生冲突，我们就会陷入幻灭的低谷。

与人工智能一样，严肃的研究人员和公司现在将他们的加密货币工作隐藏在“数字资产”或“数字账本技术”等委婉说法后面。

新闻媒体助长了这个行业的悲观情绪，因为他们报道 FTX 审判中的每一步，每一个 SEC 诉讼，都隐含着“我告诉过你”的意思。

与此同时，建筑商仍在继续建设。

投资者继续投资。

今天我要提醒大家，冬天总会带来春天。 这种情况在人工智能领域已经发生过很多次，就像在加密货币领域也会再次发生一样。

当下一个重大事件出现时——无论是监管突破、以 NFT 形式发布的新韩国流行单曲，还是 SEC 的新负责人——我们不会顺应炒作周期，我们只是在一个月后继续耐心投资月，在我们的区块链信徒投资组合中。

季节变化。 但我们的投资策略保持不变。

捆绑起来，但要分层穿着。 因为迟早，天气又会变热。

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