一集看懂 AI 70 年：从达特茅斯会议到 Agent 的六关闯关史

以下是视频口播的自动转写，可能有错字。

AI真的是这两年才冒出来的吗？你知道它其实已经70岁了，中间还死过两次吗？那它又是怎么爬回来，一路打到今天的ChatGPT和Agent的？今天我们就把这70年一关一关打过去。大家好，欢迎来到Freeta，一个真正希望你在AI时代赚到钱的地方。

第一关，1956年，AI诞生。其实早在1950年，图灵就问过一个问题：机器能思考吗？他出了个测试，你隔着一堵墙打字聊天，分不出对面是人还是机器，那它就算会思考。这就是有名的图灵测试。6年后，1956年夏天，一群年轻科学家在达特茅斯学院开了个会。

他们在申请里写：“给我们十个人，两个月就能在让机器思考这件事上取得重大突破。”人工智能这个名字就是在这份申请里第一次出现的。结果这两个月，人类等了整整70年。那时候的思路很直接，把人怎么想写成一条一条规则，让机器照着推，还真做出了东西。会证明数学定理的程序，会下跳棋的程序。

1958年，又有了一台叫感知机的机器，能。学着认出简单的图形，报纸直接写，他将来会走路、会说话，甚至会意识到自己的存在。1966年，一个叫 eliza 的聊天程序，其实只会把你的话换个说法再问回来。可还是有人跟他聊上了瘾，大佬们也放出了狠话，20年内机器能干人能干的所有工作。

但是这些程序只能在很小的题目里打转，题目一变大，它就卡死了。1969年，一本叫感知机的书指出，这种单层的机器，连一些特别简单的题都学不会。1973年，英国政府请人写了份报告，结论是 ai 离当初的承诺差得太远。紧接着，英国和美国的经费大幅缩水，这就是第一次 ai 寒冬。

game over，第一条命没了。本期视频由 fred talk 的自动剪辑 skill 全自动剪辑输出。有兴趣的话，三连之后在评论区 call fred。第二关，1980年，ai 换了个活法，不再想着造一个什么都会的大脑，而是只学一件事，把某个行业专家的经验写成成千上万条如果就，这就是专家系统。

最初下单是一家电脑公司用的 xeon，客户下单时，他帮忙检查一台电脑该配哪些零件，一年能帮公司省下几千万美元。一下子，大公司都抢着上，日本更是在1982年启动了第五代计算机计划。但问题很快就来了，规则是人一条一条写的，碰到没写过的情况，他就傻了。

规则写到上万条，改一条，别的地方又出错，养它比请专家还贵。80年代后期，专门给 ai 造那种昂贵电脑，被越来越便宜的普通电脑打得没了市场，一大批 ai 公司关门，日本的第五代计划最后也没做到当初目标，投资人一听人工智能就摇头，搞研究的人都不太敢用这个词了。

这就是第二次寒冬，game over，第二条命也没了。第三关，换一条路。既然规则写不完，那就不写了。给机器看大量的例子，让它自己找规律，这就是机器学习。比如分垃圾邮件，你不用告诉它哪些词算垃圾，只要给它几万封标好的邮件。他自己就学会了。其实早在1986年，hinton 和两位同事就发表了论文，用反向传播让多层的神经网络也能学，猜错了就从后往前把每一层都调一调。

可那时候电脑太慢，数据太少，神经网络一直打不过别的方法。hinton 坐了很多年冷板凳。反倒是1997年，ibm 的深蓝打败了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫。他靠的不是学，而是每秒算2亿步，硬算。可是深蓝除了下棋，什么都不会。神经网络要翻身，还差两样东西。

第四关，2012年深度学习爆发，缺的那两样终于来了。第一样是数据，2009年李飞飞团队做出了 imagenet，上千万张人工标好的图片。第二样是算力，本来给游戏用的显卡，刚好特别擅长神经网络要的那种海量计算。2012年的 imagenet 比赛上，hinton 和两个学生用两块游戏显卡训练出 alexnet，把错误率一下压到15.3%，第二名还在26.2%。

整个圈子都炸了，算法、数据、算力三样第一次凑齐，后面的一切都是从这里开始的。2016年，alphago 4:1赢了李世石。第二局那一部，第37首，连解说都以为他下错了，后来却成了神来之笔。坐冷板凳的Hinton后来拿了图灵奖，2024年又拿了诺贝尔物理学奖。

但这时候的AI，一个只会干一件事：会认猫的不会下棋，会下棋的不会聊天。第五关，2017年，大模型登场。谷歌的八位研究员发了一篇论文，叫《Attention is All You Need》，提出了Transformer。它读一句话的时候，每个字都会同时看一眼其他所有字，找出谁跟谁最相关，而且能一大批同时算，堆得越大越好用。

OpenAI拿它做了GPT，任务只有一个，猜下一个字。GPT一是1亿多个参数，GPT二是15亿，到2020年的GPT三一下到了1750亿。它突然会写文章、会翻译、会写代码，很多本事根本没人专门教过。2022年11月30日，ChatGPT上线。

按分析机构的估算，两个月月活就过了1亿。一个模型终于什么都能聊了，可它只会说，你让它真去办件事，还得你自己动手。打到这里先存个档，觉得有收获的话点个收藏。后面 boss 关是最硬核的部分。最后一关，boss，2023年到今天。前面每一关动不动就是十几年，到这一关，几个月就是一代。

2023年，gpt4能看懂图片了。2024年，oe学会了先想一想再回答。2025年初，deepseek r1开源，把推理模型的门槛一下拉低，全世界都震了一下。同一年，ai 终于长出了手，克劳德、codex 这些 agent，你说一句，它自己写代码、跑测试，改到对为止。

到了今年，他们已经能直接操作你的电脑。像我做这期视频，配音、字幕、像素画面，就是几个 agent 一起干出来的。可真正的 boss 这时候才出现，寒冬魔王。他说你们又在吹了，模型还会一本正经的胡说，电费烧的吓人，估值一个比一个高，这不又是一个泡沫吗？

说实话，他说的这些都是真的，但这一次有一点不一样。1956年的承诺是写在纸上的，而今天，他就在你的手机里、电脑里，每天真的在帮人干活。好，六关打完，两条命也找回来了。我们回头看一眼装备栏：第一关，1956年，人想把思考写成规则；第一次寒冬，牛吹得太大；第二关，专家系统，规则写得再多也写不完；第二次寒冬，养不起；第三关，换路，让机器从例子里自己学；第四关，数据和显卡到位，深度学习爆发。

第五关，transformer 和大模型让一个 ai 什么都能聊。最后的 boss 关，ai 长出了手，开始替你干活。你会发现，70年里，ai 每一次翻身，都是算法、数据、算力这三样，又有一样跟上了。而每一次倒下，都是因为话说的比本事大。所以以后再看到 ai 又要颠覆一切的新闻，你就问两个问题。

这次是算法、数据、算力里的哪一样变了？它是真的有很多人在用，还是只写在发布会上？现在大家通了吗？最后留个问题，你觉得 ai 会不会迎来第三次寒冬？评论区告诉我。如果这期对你有帮助，记得点赞、收藏，欢迎转发给你的对象。如果你是单身狗，哈哈，那你就自己偷偷学吧。

ok，我是 fred，欢迎来到 fred talk，一个真正希望你在 ai 时代赚到钱的地方。我们下期再见。