1.1.2 AIGC背后技术的发展

过去是通往未来的提示词。让我们一起回顾AIGC的历史，来更好地观测它的未来。

1.AIGC的早期研究和Eliza聊天机器人（20世纪50年代～70年代）

1956年，一群计算机科学家在达特茅斯开了一个会。在这次会议上，计算机科学家约翰·麦卡锡（John McCarthy）提出了“人工智能”这一术语。麦卡锡不仅是大名鼎鼎的Lisp编程语言的设计者，还是这次会议的主要组织者之一。

这次会议聚集了多位科学家，他们探讨了包括神经网络和自主机器在内的多个概念。当时，人工智能仍处于发展的初期阶段，研究主要集中在如何利用符号计算体系来解决特定问题，例如开发专家系统。专家系统通过一系列预设的规则模拟人类专家的决策过程，其程序设计涵盖了决策树和基本的模式匹配技术。

这些早期的努力奠定了现代人工智能技术发展的基础。这一时期，出现了早期的AIGC工具，例如用于生成天气预报或股票市场摘要的系统。这些工具虽然简单，但在自动化信息处理和内容生成方面开创了先例。

1964年，麻省理工学院的计算机科学家约瑟夫·维森鲍姆（Joseph Weizenbaum）开发了历史上著名的聊天机器人Eliza。

Eliza是一个早期的自然语言处理程序，它通过模式匹配和替换规则来模仿一个富有同理心的倾听者或心理咨询师的对话风格。维森鲍姆的秘书对这个机器人表现出极大的兴趣，她非常喜欢与Eliza聊天，Eliza甚至成了她的闺蜜。

2.技术积累时期（20世纪80年代～20世纪末）和AIGC的早期应用

进入20世纪80年代，AIGC技术仍处于初级阶段。在这一时期，人工智能研究主要集中在专家系统、早期的机器学习模型、自然语言处理及神经网络的基础研究上。

然而，在这一时期，一系列重要的技术开始涌现，这些技术后来对AIGC的发展产生了深远的影响。

（1）反向传播算法

反向传播算法是训练多层神经网络的一种有效方法。多层神经网络也称为多层感知器（MLP），是一种深度学习模型。多层神经网络就像是一群玩密室逃脱的玩家，他们接力解密一条线索，每个玩家根据前一个玩家的发现加上自己的理解进行解密，最后找到线索。但是如果玩家在某一关卡中使用的密码有误，则玩家需要退回到上一个谜题，找出错误在哪里并修正它。

反向传播算法就像这个过程：它从网络的最后一层（输出层，最终的谜题）开始，如果发现结果不对，就会一层层回溯到前面的层（前面的谜题），找出哪里出了问题，并修正相关的错误（调整谜题解法），以确保下一次可以正确解开谜题，最终成功“逃脱”（得到正确的输出）。

尽管反向传播算法最早在20世纪70年代被提出，但它直到1986年才因大卫·鲁梅尔哈特（David Rumelhart）、杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）和罗纳德·威廉姆斯（Ronald Williams）的研究而得到广泛关注并开始流行。

这种基于“试错学习”的算法被广泛应用于深度神经网络，极大地推动了人工智能领域的发展，使系统能够进行图像识别、语音翻译等复杂任务。

反向传播算法的成功应用推动了更多相关算法的开发，例如变分自编码器和生成对抗网络。这些算法我们将在稍后进行介绍，它们在生成式人工智能领域中扮演着重要角色。

（2）卷积神经网络（CNN）

1989年，计算机科学家杨立昆（Yann LeCun）及其同事们将反向传播算法应用于卷积神经网络，用于识别手写数字。

卷积神经网络是一种受到人类视觉神经系统启发的仿生学应用，能够自动学习并提取图像中的特征表示。这种技术不仅展示了深度学习模型的强大能力，也为后续的图像处理和视觉识别研究奠定了基础。

卷积神经网络通过模拟人类视觉皮层的工作原理来自动学习图像特征，从而实现图像识别。

这种网络结构包含多个层级，每一层都进行卷积运算以提取不同的特征。例如：第一层主要识别一些简单而通用的视觉元素，如线条和颜色；第二层则开始组合这些基本元素，形成更复杂的局部特征，如眼睛和耳朵。在这些层的基础上，后续的层级继续提取更高级的语义特征，最终实现对图像的分类。这种分层的特征提取机制使得卷积神经网络在图像处理领域表现出卓越的能力。

以使用卷积神经网络识别一只比熊犬来举例。首先收集大量狗的照片，其中不仅有比熊犬的照片，还有泰迪、贵宾、斗牛犬等其他品种的照片作为负样本。通过这些数据，可以训练一个能够识别比熊犬的卷积神经网络。

在网络的第一层，滤波器（也称为卷积核）在图像上滑动，计算滤波器与其覆盖区域的像素之间的点积。这个过程类似于用“电子眼”识别并提取图像中的基本特征，例如比熊犬圆润的脸部轮廓、黑色湿润的鼻子和卷曲的毛发。进入第二层，网络可能会进一步提取和识别比熊犬的下垂耳朵和圆润的眼睛等更具体的特征。

随着网络到达更高的层级，它会综合这些基本和复杂的特征，形成对比熊犬面部特征的整体判断。卷积神经网络通过将所有收集到的特征线索组合起来，构建出一个更完整的图像表示。这个识别和学习的过程会不断重复，每一次迭代都能提升卷积神经网络识别比熊犬的准确性。

最终，当我们向计算机展示一张比熊犬的照片时，它就能够通过层层特征的提取和综合，准确地识别出这是一只比熊犬。

卷积神经网络的应用范围广泛，不仅能够帮助我们实现风格迁移，例如捕捉伦勃朗的绘画风格并应用到新生成的图像上，还能通过超分辨率技术显著提高图像的分辨率，应用于图片的无损放大。

此外，卷积神经网络还是生成对抗网络的核心技术基础之一，使其能够直接生成具有高度真实感的图像。这种能力被广泛应用于各种领域，例如自动驾驶汽车、增强现实（AR）、医疗成像分析等。

（3）隐马尔可夫模型（HMM）

20世纪80年代，隐马尔可夫模型开始被广泛应用于语音识别系统，并带来了重要的技术突破。

隐马尔可夫模型通过一些可见线索来推测那些看不见的状态序列。这种模型能够有效地处理和解析时间序列数据，例如语音信号，从而识别出语音的具体内容。

隐马尔可夫模型可以通过一个简单的类比来理解：想象你正在观看一部只有3分钟的抖音电影解说。这部电影的完整情节对你来说是隐藏的，你无法直接看到全部内容，这就像隐马尔可夫模型中的隐藏状态。这短短几分钟的解说相当于电影中断断续续的片段，尽管无法让你看到完整的场景，但足以让你推断出整个故事的大致情节。

隐马尔可夫模型包含两个关键的概率矩阵，它们是模型运作的基础：

● 转移概率矩阵：这个矩阵告诉我们从一个隐藏状态转移到另一个隐藏状态的概率。它就类似于在电影中，某个情节片段结束后转到下一个情节的可能性。

● 发射概率矩阵：它描述了在某个特定隐藏状态下观测到某个具体片段（即解说中提及的事件）的概率。

通过这些元素的相互作用，隐马尔可夫模型能够对一系列观测数据进行分析和解释，就如同你通过几分钟的电影片段来理解整个故事一样。

在深度学习技术流行之前，隐马尔可夫模型是语音识别领域的主流方法。

（4）遗传算法和进化计算

20世纪80年代，遗传算法（Genetic Algorithm，GA）作为一种优化技术开始流行，它通过模拟自然选择和遗传学机制来解决复杂的优化问题。遗传算法也是一种仿生算法，类似于卷积神经网络。

简单来说，遗传算法的过程可以科学家培育杂交水稻的方法来类比。假设每种水稻都具有独有的特征，如抗旱性或植株高度，这些可以视为“基因”。在遗传算法中，首先随机生成多种具有不同特征的水稻。然后，选择那些表现最佳的水稻进行杂交，以产生新一代。同时，我们还会随机对一些水稻进行变异，即改变它们的某些特征以增加多样性。通过不断重复选择、交叉和变异的过程，我们逐步培育出具有优良特征的杂交水稻。

在人工智能的内容生成领域，遗传算法同样可以用来优化特定的参数，如色彩和布局。此外，通过引入创新性的变异，遗传算法还能帮助人工智能生成更具创意的内容。

例如，如果需要人工智能绘制一匹马，它首先会随机生成一系列简单的马的草图，这些草图构成了“初始种群”。接下来，人工智能会根据特定标准（如马的形状和姿态）评估这些草图，选出表现最好的进行交叉和变异。在交叉过程中，人工智能结合几幅优秀草图的特点生成新的草图。在变异过程中，人工智能随机调整一些细节，如马的尾巴形状或腿的位置。

通过多次迭代，人工智能逐渐生成更精细和逼真的马的图像，最终实现高质量的视觉输出。

3.机器学习的浪潮（21世纪初）和AIGC的加速

2000年，机器学习领域迎来了新的发展高峰。

不同于传统的直接编程执行特定任务的方式，机器学习是一种使计算机通过分析数据来学习和做出决策的技术，其核心在于开发能够从数据中学习和预测的算法。

在这一时期，机器学习技术，特别是梯度提升机等预测模型，开始被广泛应用于个性化推荐系统，并极大提升了用户体验。机器学习的进展还使算法能够模拟人类在艺术创作、音乐制作和文本撰写等领域的能力，推动了AIGC的发展。

机器学习之所以能在2000年后快速发展，很大程度上得益于互联网的普及和数据量的爆炸式增长。互联网用户的激增为机器学习提供了前所未有的数据资源。Stackscale网站的数据显示，2000年全球互联网用户从1995年的1600万增长到3.61亿，到2010年更是达到了20亿。此外，社交媒体的兴起为机器学习提供了大量用户生成的内容。2004年，MySpace成为第一个月活跃用户突破一百万的社交媒体网站，而到2019年，Facebook的用户数已高达24亿。YouTube、WhatsApp、抖音（包括TikTok）、微信等全球主流社交媒体的用户数量均已超过10亿，为机器学习算法的训练和应用提供了丰富的实践场景。

另外，算力的提升也对机器学习的发展起到了关键作用。算力包括CPU和GPU的处理速度、内存与存储的容量和速度、并行处理能力以及网络带宽等，这些都是执行机器学习算法和人工智能模型所需的关键资源。它们直接影响到机器学习任务的训练效率、模型的复杂度及实时应用的响应速度。

1999年，英伟达推出了世界上第一款量产图形处理单元（GPU）GeForce 256，该产品不仅提高了游戏体验，还显著提升了数据处理效率。2006年，英伟达进一步推出了计算统一设备架构（CUDA）。CUDA提供了丰富的开发工具和库，类似于应用商店，极大丰富了机器学习的应用可能。此外，谷歌的TPU等专为机器学习设计的硬件加速器相继出现，这些加速器特别优化了TensorFlow这类框架的性能。我们熟知的人工智能应用，如围棋程序AlphaGo和AlphaZero，都是利用TPU构建而成的。

除了硬件进步，自2006年起，亚马逊AWS、微软Azure、腾讯云、华为云和阿里云等云计算服务也相继推出，这些平台为中小企业提供了必要的计算资源，便于它们训练和部署机器学习模型。同时，Hadoop和Spark等大数据计算工具的出现，使处理和分析大规模数据集变得更加高效。这些工具能够利用多服务器的计算资源，以分布式方式处理和存储大量数据，从而支撑机器学习所需的数据处理需求。

最后，算法的进步也是不可忽视的。自2000年开始，支持向量机成为机器学习领域的主流技术之一，尤其在图像和文本分类任务中展现了卓越的性能。同时，随机森林和梯度提升机等集成学习技术在多个领域得到了广泛的应用和发展。

（1）支持向量机（SVM）

20世纪60年代，弗拉基米尔·瓦普尼克（Vladimir Vapnik）和亚历克谢·切尔沃年基斯（Alexey Chervonenkis）首次提出了支持向量机的概念。到了21世纪初，随着核技巧的广泛应用以及硬件和软件技术的飞速发展，支持向量机变得更加流行。

支持向量机是一种监督学习算法，主要应用于分类和回归分析。在其最基本的形式中，支持向量机处理的是二分类问题。该算法的核心思想是在特征空间中寻找一个最优的决策边界（称为超平面），该边界能够明确区分不同类别的数据。此外，支持向量机力求最大化不同类别数据到这个边界的最小距离，即间隔，从而提高分类的准确性和鲁棒性。所谓鲁棒性，是指一个系统、模型或算法在面对输入数据的变化或噪声时，依然保持性能稳定的能力。

可以通过一个简单的例子来理解支持向量机。假设你要在家里举办一个派对，并准备了两种极具特色的糖果：榴莲糖和茴香糖。你需要把这些糖果放在桌子上，并希望确保每位宾客都能轻松拿到他们喜欢的糖果。

想象你的桌子就是一个特征空间，每种糖果的包装上的图案（榴莲或茴香）代表其特征。你需要在桌子上画一条直线（这就是支持向量机中的决策边界），来将榴莲糖和茴香糖分开。这条线的选择至关重要，你希望它不要太靠近任何一种糖果，以避免宾客拿错。

如果桌子空间有限，单用一条直线难以分开两种糖果，你可能需要采用一些巧妙的布局。比如，可以用一个大碗作为界限，把茴香糖放在碗里，榴莲糖放在碗外。这种布局虽然不是直线，但同样清晰地划分了两种口味，便于宾客根据个人喜好选择糖果。

所以，无论是直线还是更复杂的界限，支持向量机都是在寻找最好的方法来区分不同的糖果（或者数据点），确保每个人都能选到自己喜欢的。

在AIGC领域，支持向量机的应用主要体现在提高内容生成的准确性和质量上。例如，在文本分类和情感分析等前处理步骤中，支持向量机可以有效地识别和分类不同类型的输入数据。

（2）随机森林算法

随机森林是一种集成学习算法，它通过整合多棵决策树的预测结果来提升模型的准确性和鲁棒性。这种方法内部复杂多变，但对外呈现出稳定的预测性能。随机森林之所以被称为“森林”，是因为它由众多决策树组成，这些决策树分析数据，形成各种问题和答案的分支。

随机森林的工作原理可以项目招标过程来类比：每棵决策树就像是一个竞标的公司，独立提出各自的方案。最终采用的方案是被多数决策树支持的方案，这通常能提高预测的准确性。

这个过程类似于执行多个小型的营销试验，其中每个试验都基于一部分数据和渠道来测试策略的效果。最后，通过汇总所有试验的结果来确定最佳策略。随机森林算法通过多个模型（多个团队）的多数投票或平均预测来减轻过拟合的问题。过拟合是一个机器学习术语，它描述了一个模型在训练数据上表现出色但在新的、未见过的数据上表现不佳的现象，好比是“纸上谈兵”。通过这种方式，随机森林提高了整体预测的准确性，使你可以更有信心地确定哪种营销渠道最可能带来最大的回报。

（3）梯度提升算法

梯度提升算法是一种集成学习算法，通过逐步构建模型来提升预测的准确性。与随机森林不同，梯度提升更像是一个连续改进的过程，每一步都在减少前一步遗留的错误，体现了内部不断迭代改进和外部的稳步进展。在梯度提升中，构成“森林”的不是随机、独立的树，而是一系列相互关联的树，每棵树都旨在解决前一棵树留下的问题。

梯度提升算法可以用使用AIGC工具写作微信推文的过程类比。首先，我们可能会草拟一篇简单的推文。接着，使用如文山AI之类的微信推文生成工具上传草稿，并根据工具提供的反馈进行修改，通过人工智能的建议优化内容。最后，将所有这些小的改进累积起来，形成一篇优质的微信推文。

梯度提升的过程类似于一场精心组织的接力赛，每一位接力赛的队员（决策树）承接前一位队员剩余的工作（减少的残差），尽最大努力完成自己的段落。虽然每位队员可能不是完美的，但整个接力队作为一个整体，却能够逐渐接近最终目标，即使个别队员的表现不是最佳，团队整体却能够不断向前发展。

这一时期是AIGC早期，Netflix和Amazon等公司开始将机器学习技术应用于推荐算法，采用内容过滤和协作过滤模型来分析项目数据和用户行为，生成推荐。值得一提的是，Netflix在2006年发起全球竞赛，鼓励人们对机器学习算法进行优化和改进。