AI的過去與未來:從英偉達4萬億市值看人工智能80年發展歷程

2025年7月9日,英偉達成爲首家市值突破4萬億美元的上市公司。這一裏程碑事件引發了人們對AI行業未來發展的思考。雖然對未來的預測充滿不確定性,但我們可以從AI 80年的發展歷程中汲取寶貴經驗,了解過去的預測爲何未能實現,以及在哪些方面、以何種方式、出於什麼原因未能實現。

AI的歷史可以追溯到1943年12月,當時神經生理學家沃倫·S·麥卡洛克和邏輯學家沃爾特·皮茨發表了一篇關於神經元網路的論文。這篇論文雖然缺乏實驗依據,但卻啓發了"聯結主義",即現今深度學習的前身。盡管這種方法與大腦實際運作方式並無直接關聯,但人工神經網路常被描述爲"模仿大腦"。

在AI發展歷程中,我們需要警惕將工程學與科學混淆,將科學與推測混淆,以及將科學與充滿數學符號的論文混淆。更重要的是,要抵制"人類能創造出像人類一樣的機器"這種錯覺的誘惑。這種傲慢心態在過去80年裏一直是科技泡沫和AI週期性狂熱的催化劑。

通用AI(AGI)的概念,即很快就會出現具有類人智能甚至超級智能的機器,就是這種思維的典型代表。從1957年AI先驅赫伯特·西蒙的預言,到1970年馬文·明斯基的自信斷言,再到近期OpenAI關於超級智能AI可能導致人類滅絕的警告,這種對AGI即將實現的預期一直存在。然而,這些預測往往源於"第一步謬論",即認爲只要計算機能完成一項之前被認爲不可能的任務,哪怕做得很糟糕,也只需要進一步的技術發展就能完美實現。

AI的發展經歷了多個階段,從最初依賴硬件性能提升,到後來引入軟件和數據收集。20世紀60年代中期開始流行的專家系統,曾在80年代被廣泛應用,但到90年代初就因知識獲取和維護的困難而衰落。這個案例告訴我們,即使一項技術獲得了初步成功和廣泛採用,也不一定能形成持久的新產業。

在AI研發方法上,基於規則的符號AI和基於統計的聯結主義長期爭奪主導地位。2012年後,聯結主義復興,AI研發重心從學術界轉向私營部門。然而,目前業界仍過於專注於大語言模型這一範式,忽視了其他可能的發展方向。

英偉達的成功固然值得稱贊,但從AI 80年的發展歷程來看,我們不應將所有希望都寄托於單一技術路線。保持警惕,多元化發展,或許才是AI行業長期健康發展的關鍵。