70年AI史：大力出奇迹

70年AI研究告诉我们一个真理：大力出奇迹！ 简单粗暴堆算力才是终极答案。

为啥？

因为电脑越来越便宜啊（摩尔定律）！很多研究者总假设算力不变（这时候人类经验确实有用），但现实是——算力迟早爆炸式增长！

短期 vs 长期：
短期：人类疯狂往AI里塞自己的经验知识（比如教AI下棋规则）
长期：算力碾压一切，人类知识反而成拖累
（就像你非要用祖传算盘对抗超级计算机）

大型打脸现场：
1️⃣ 国际象棋（1997年）：
说起计算机下棋这档子事儿，1997年那可是个大事件！那年，IBM的深蓝（Deep Blue）愣是用硬核的“暴力”搜索，把世界象棋冠军卡斯帕罗夫给干翻了！这事儿听起来就跟科幻片似的，但真相是，深蓝压根没啥花里胡哨的招数，就是靠着超级强的硬件和软件，疯狂地算每一步的可能性，硬生生把对手逼到墙角。你说牛不牛？

可当时，那些搞象棋研究的专家们可郁闷坏了！为啥？他们可是花了大把时间，绞尽脑汁想模仿人类高手的套路，研究象棋的“内在美”，觉得这样才能显得高大上。

结果呢？深蓝这家伙完全不按套路出牌，愣是靠“蛮力”搜索KO了所有人！专家们气得直拍桌子，说：“这算啥？不就仗着算得快吗？这破方法一点不通用，也不是人类下棋的路子！”他们本来指望用人类的智慧碾压一切，可没想到被这“傻大粗”的搜索给打脸了，脸都绿了！

2️⃣ 围棋（20年后）：
再来说说围棋，这故事简直就是象棋的“续集”，不过晚了20年上映。围棋比象棋复杂多了，棋盘大、可能性多得吓人，研究人员一开始也跟象棋那会儿一样，拼了老命想靠人类的智慧“偷懒”，尽量少算点，琢磨着用围棋的“玄学”结构来取胜。

可结果呢？哈哈，照样被“暴力”搜索给教做人！特别是AlphaGo这家伙，不仅靠搜索，还搞了个叫“自我对弈学习”的黑科技，自己跟自己下棋，学得飞快，硬是把人类的套路甩得连影儿都不剩！

其实吧，象棋和围棋的套路差不多，都是研究人员先想着“走捷径”，靠人类的理解省事儿，可到最后才发现，真正的大招还是得靠搜索和学习这两大神器。这俩玩意儿就像人工智能的“核武器”，算力越强，威力越大！

所以说，专家们一开始的“文艺路线”虽然听着高雅，可真到干架的时候，还是得靠硬实力——算得快、算得多、学会自己进化！这故事告诉咱们，装逼可以，但实力得跟上，不然就是自找打脸！

3️⃣ 语音识别：
说起20世纪70年代的语音识别大战，那真是人工智能圈的一场“腥风血雨”！当时，美国国防部的DARPA搞了个大比赛，简直就是高手云集，各种方法轮番上阵。一边是那些“人类智慧派”，他们觉得自己特聪明，靠着词汇、音素、人类嗓子的“高深”知识，觉得自己能把语音识别整得跟艺术品似的。

另一边呢？一群“统计狂人”祭出了隐马尔可夫模型（HMM），这玩意儿听起来高大上，其实就是靠海量计算和统计规律硬刚，压根不care人类的那些“玄学”套路。

结果咋样？“统计狂人”完胜！那些费尽心思搞人类知识的家伙们被打得满地找牙，脸都肿了！这事儿直接把整个自然语言处理（NLP）圈给震了，从那以后，统计方法和算力成了绝对的主角，人类知识？靠边站吧！后来，深度学习又来“补刀”，这家伙更狠，基本不咋搭理人类知识，直接在海量数据上狂练，算力拉满，性能直接起飞！语音识别现在牛到啥程度？随便吼两嗓子，机器都能秒懂，比你妈还贴心！

这剧情听起来是不是有点眼熟？对！跟前面说的象棋、围棋一个路数！研究人员总爱按自己的思路来，觉得自己特聪明，想把人类的“精华”塞进机器里，结果呢？老是被“暴力”计算啪啪打脸！摩尔定律一出，算力蹭蹭涨，聪明人终于反应过来了：别整那些花里胡哨的，算力才是硬道理！谁算得快、算得多，谁就是老大！

4️⃣ 计算机视觉：
再说说计算机视觉，这故事简直是“语音识别2.0”。早年那些视觉专家，成天研究啥边缘检测、广义圆柱体、SIFT特征，听着就头大，觉得自己特高端。可现在呢？这些全被扔进历史垃圾桶了！现代的深度学习神经网络，靠着卷积和一点“不变性”概念，简单粗暴，效果却好得离谱！一张图丢进去，甭管是猫是狗还是你家二大爷，机器都能秒认，准得吓人！

总结一下，这几十年的人工智能发展史，就是一部“人类自作聪明然后被算力教育”的血泪史。研究人员总想走“文艺路线”，结果老是被“暴力美学”碾压。算力为王，数据为皇，学习为魂！这三板斧下去，啥问题解决不了？所以啊，别老想着装高雅，赶紧抱紧算力大腿才是正道！

⚠️ 血泪总结：
嘿！这事儿可真是人工智能圈的“终极教训”，但咱们好像老是学不会，翻来覆去掉同一个坑里！为啥？因为人类总觉得自己特聪明，觉得自己那点“高深”想法能拯救世界，结果呢？老是被现实啪啪打脸！这教训可不是闹着玩的，得好好掰扯掰扯！

先说说这教训咋来的。人工智能研究这行当，历史简直就是一部“自作聪明史”。研究人员老爱干啥？使劲儿把人类的“智慧”往机器里塞，觉得这招特牛。比如象棋、围棋、语音识别、计算机视觉，早期全是这套路：把人类的套路、规律、结构硬塞进去。短期看，嘿！效果还真不错，研究人员乐得跟啥似的，觉得自己简直是天才！可问题来了，长远看，这路子就是条死胡同！为啥？因为人类的那些“精华”太局限了，塞进去的东西越复杂，机器越容易“卡壳”，进步直接停摆！

反过来呢？真正的大突破，全是靠“反人类”的路子——搜索和学习！这俩玩意儿不靠人类的花哨想法，就是硬算，算得快、算得多，再加上自己学，学得贼溜！像深蓝、AlphaGo、深度学习神经网络，哪个不是靠这套“暴力美学”干翻全场？但这成功也挺扎心的，为啥？因为它把人类自以为是的“高端”方法踩得稀碎！研究人员心里那个不服啊，感觉自己苦心研究的“艺术品”被一堆“傻算”给秒了，咽不下这口气！

这教训有啥启发？
第一，通用方法的牛劲儿！搜索和学习这俩招，简直是人工智能的“万金油”。不管你算力多猛，这俩都能随着算力涨一直往上冲，没上限！不像人类的那些“定制”方法，算力一多就露怯。

第二，人类的思维内容复杂得要命，空间、物体、对称性啥的，听着高大上，其实全是外部世界的“杂乱”投影，硬塞进机器就是自找麻烦！这些玩意儿复杂到没边儿，咋可能靠人工总结得完？

正确的路子是啥？
别塞具体内容，塞“元方法”！啥叫元方法？就是教机器自己去发现规律、自己去近似复杂世界。机器得学会“像我们一样发现”，而不是当个“复读机”，只会背我们已经知道的答案！

说白了，人工智能的终极目标不是造个“人类知识的搬运工”，而是造个能自己探索、自己翻山的“冒险家”！老想着把人类的发现硬塞进去，只会让机器更难搞懂“发现”这事儿咋运作。咱们得放手，让机器自己去野！搜索和学习，就是给机器插上翅膀的“双引擎”，算力就是燃料，越多越好！所以，兄弟们，别再犯那老毛病了，别老觉得自己比机器聪明，赶紧拥抱算力，拥抱通用方法吧！这才是人工智能的未来，别的都是自找的坑！

✨ 终极奥义：
别教AI做事！给它"学习+搜索"两大外挂就行

世界太复杂！别妄想用几条规则概括（比如"物体""对称性"这些概念）——让AI自己从数据里悟！

（就像养孩子：直接给答案不如教会他自学）

现在知道为啥GPT、AlphaGo这些"暴力美学"能赢了吧？

里奇·萨顿是谁

他本来是美国人，2015年入了加拿大籍，2017年还放弃了美国国籍，彻底“投奔”加拿大。

• 强化学习的奠基人：萨顿和他的导师安德鲁·巴托（Andrew Barto）在1980年代开始搞强化学习，提出了好多关键理论和算法，比如时序差分学习（Temporal Difference Learning）和策略梯度方法（Policy Gradient Methods）。这些东西直接影响了后来像AlphaGo、AlphaZero这样能把人类棋王虐得满地找牙的AI程序。
  
• 《苦涩的教训》：2019年，他写了篇超级有名的文章《The Bitter Lesson》，说AI研究老爱犯一个毛病——总想把人类的知识硬塞进机器，短期看着不错，长期却卡壳。真正牛的方法是靠搜索和学习，算力越强越无敌！这篇文章在AI圈被奉为“圣经”，连OpenAI的员工都得拜读。
  
• 大奖拿到手软：2024年，他和巴托一起拿了图灵奖（计算机界的诺贝尔奖），表彰他们在强化学习上的开创性贡献。他还是皇家学会（Royal Society）、加拿大皇家学会、AAAI（人工智能促进协会）等一堆机构的院士，学术论文被引用了15万多次，影响力爆棚！

里奇·萨顿就是个“算力信徒”，用搜索和学习把AI推向新高度的超级大牛。