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| 內容簡介： |
本书是一部揭示ChatGPT与AIGC的背后真相及未来发展趋势的重要著作。首先，本书全景式展现了ChatGPT背后的创造者群像，揭示了创新、创造和创业的成功之路。其次，本书系统回顾了AIGC发展过程中的重要里程碑，从早期的神经网络到深度学习技术，再到大语言模型的突破，全面展示了这一领域的进展和创新。再次，本书聚焦剖析了ChatGPT的技术渊源、技术架构、进化之路、商业模式及未来发展趋势。从次，本书将关于ChatGPT的讨论扩大到AIGC领域，深刻分析了AIGC的生产力革命内涵。然后，本书深入探讨了ChatGPT及AIGC对搜索引擎、人类知识体系、行业数字化转型的影响，引导读者深入思考技术变革与社会发展的相互影响。最后，本书全面分析了ChatGPT与AIGC的快速发展给中国带来的机遇。
无论您是人工智能领域的科技工作者，还是其他领域的普通读者，本书都致力于为您提供洞察ChatGPT及AIGC的全新视角，帮助您理解现象背后的基本原理，洞悉产业发展潜力，抓住创新、创造和创业的机遇。
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| 關於作者： |
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杨青峰，博士，信息系统项目管理师，高级工程师。杨青峰先生是知名的数字化转型与数字经济研究专家，凭借积聚多年的理论研究和实践经验，先后曾独立撰写并出版《元宇宙大革命》《新工业思维（第二版）》《智能爆发：新工业革命与新产品创造浪潮》《智变：新工业思维》《智慧的维度：工业4.0时代的智慧制造》《信息化2.0 ：云计算时代的信息化体系》《业务高管信息化领导力的16项修炼》等八部畅销著作。
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| 目錄：
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目录
第一章 盗火者还是玩火者？ 1
1．创造者群像 2
埃隆·马斯克 3
山姆·阿尔特曼 6
格雷格·布洛克曼 9
伊利亚·苏茨克维尔 11
约翰·舒尔曼 12
沃伊切赫·扎伦巴 14
2．退学创业——成功之路？ 15
反复重演的故事 15
走适合自己的路 17
3．OpenAI养成记 19
信仰和使命 20
初创期 24
“利润上限”公司 26
轰动世界 27
“人民公敌”？ 31
4．风暴有多强 33
5．英雄创造时代 36
第二章 深度学习崛起 38
1．人工智能梦想之路 38
符号主义开局（1956—1967年） 39
专家系统繁荣一时（1968—1985年） 41
神经网络的复兴（1986—2005年） 43
深度学习的胜利（2006—2021年） 46
走向通用人工智能（2022—2038年） 49
2．深度学习是机器学习的一个分支 50
监督学习 51
无监督学习 51
半监督学习 51
强化学习 52
迁移学习 53
深度学习 54
3．感知机如何进化为深度学习 54
神经元与感知机 54
前馈神经网络 56
反馈神经网络 59
反向传播算法 60
卷积神经网络 62
循环神经网络 64
4．一些重要的深度学习算法模型 67
深度信念网络 68
生成对抗网络 70
深度强化学习 71
5．阿尔法狗的价值及其进化 73
阿尔法狗横空出世 74
向自主学习进化 75
6．笼罩在深度学习头上的乌云 77
第三章 大语言模型 79
1．大语言模型——自然语言处理的前沿 80
什么是自然语言处理 80
自然语言处理的发展历程 81
大语言模型——超越自然语言处理 85
2．算力爆炸 86
不同类型的算力 87
全球算力爆炸 87
大语言模型与算力爆炸 88
3．海量数据 89
大语言模型需要海量数据 89
数据收集与预处理 90
数据隐私、数据安全和数据偏差 92
4．典型大语言模型 92
LLaMA 93
PaLM2 95
LaMDA 96
Claude 96
Chinchilla 97
Gopher 97
BLOOM 98
5．大语言模型战胜了小语言模型？ 98
6．大语言模型的弊端 101
第四章 为什么是ChatGPT 103
1．关键里程碑——Transformer 103
总体架构 104
注意力机制 105
位置编码 108
前馈网络 109
残差连接与层归一化 109
2．GPT系列的持续进化 110
GPT-1 110
GPT-2 112
GPT-3 112
InstructGPT 114
ChatGPT 115
GPT-4 117
3．ChatGPT商业化的五种模式 119
与微软的深度捆绑 120
API 121
订阅模式 121
模型多元化 121
应用商店 122
4．通用人工智能的早期版本？ 123
5．未来前进的方向 125
第五章 机器生成内容——AIGC 128
1．生成式AI与AIGC 129
生成式AI 129
全面理解AIGC 133
2．没有什么不能生成 135
文本生成 135
图像生成 140
视频生成 143
音乐生成 145
代码生成 147
3．AIGC的实质是生产力革命 150
生产力革命 151
人人都是创造者 153
第六章 生成性与涌现 155
1．复杂经济学 156
复杂性科学 156
复杂经济学的基本观点 157
经济活动中的涌现 158
2．平台生态 158
平台生态是什么 158
平台生态中的生成性 159
平台生态中的涌现 160
3．生成性 161
4．知识涌现 162
5．涌现能力的临界值 164
第七章 搜索引擎的黄昏 166
1．信息爆炸的逆转 167
为何重要 167
如何工作 169
2．美好时光 171
3．“巨人”间的平庸竞争 174
4．危机确实迫在眉睫 175
5．替代还是升级？ 177
第八章 知识的危机 179
1．什么是知识 180
2．显性知识与隐性知识 185
3．人类的知识是如何进步的 188
4．知识爆炸 190
5．污染还是净化？ 192
6．“无用”的知识分子？ 194
第九章 元宇宙和AIGC双重驱动数字化转型 198
1．元宇宙——空间革命与规则重构 199
2．无处不在的AIGC与效率革命 202
3．双重驱动的行业变革 204
教育 204
工业 208
传媒 212
文旅 217
医学 219
第十章 挑战与中国机遇 224
1．新的“卡脖子”？ 225
2．中国的机遇 226
3．中国数字产业界的集体行动 228
4．低端版本还是超越？ 231
参考文献 233
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| 內容試閱：
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我的前一本书《元宇宙大革命》刚刚出版，ChatGPT浪潮掀起，人们惊奇于它的能力，陷于揭示其奥秘的狂热中。大家急迫地想知道ChatGPT来自何方，本质是什么，能干什么，对未来有何影响。我刚放下那本书，就匆匆投入这本书的写作中，希望能够给大家详尽解读ChatGPT，为大家答疑解惑。
人工智能走到今天，经历了快70年，已经是一个充满智慧的“老者”，所以出现ChatGPT这样的产品毫不奇怪。ChatGPT的出现既有其偶然性，是OpenAI公司的创业者们坚信“大力出奇迹”的结果；也有其必然性，是过去近70年人类在人工智能领域所有探索成果的集大成者。这种集大成不是全盘接受，而是一种扬弃的选择。比如，选择Transformer模型作为内核，选择非监督预训练加微调作为训练方法，选择RLHF（基于人类反馈的强化学习）技术作为价值观对齐的保障。ChatGPT虽然以自然语言处理为切入点，但由于人类世界的绝大多数知识都是以语言、文字的形式进行记载和流传的，所以事实上ChatGPT以语言理解为基础构建了一个能够理解人类世界的模型。基于这个能够理解人类世界的模型，ChatGPT才具有了强大的多模态内容生成能力和交流对话能力。
ChatGPT只是生成式AI（人工智能）中的一个模型，大量的生成式AI工具正在驱动AIGC（人工智能生成内容）产业的发展。与生成式AI模型强调技术不同，AIGC实质上描述的是人类的一种全新生产活动、方式的过程和结果。AIGC已经成为庞大的体系，包括文本生成、图像生成、视频生成、音乐生成、代码生成等众多细分领域，每个细分领域又存在很多竞争性的产品。这些产品又与各种各样的行业应用融合、彼此渗透，最终掀起一场强大的生产力革命。
围绕ChatGPT及其他生成式AI技术的还有一系列谜团，比如：其涌现能力从何而来？它们会让搜索引擎退出历史舞台吗？它们会不会污染人类的知识体系？本书认为，大语言模型的涌现能力不能仅从技术层面来解释，而应从复杂性科学、复杂经济学等领域获得更加系统的解释。关于ChatGPT和搜索引擎，本书认为二者具有各自的特点和优势，短期内可能成为互为补充的力量，长期来看，二者可能深度融合，传统的搜索引擎或许会消失。关于知识污染，本书认为ChatGPT类的工具会导致新一轮的知识爆炸，人类已有的知识体系难免会受到污染，活跃在历史舞台中央的知识分子阶层可能会变得“无用”。这种“无用”不是指专业研究领域的无用，而是作为公共性知识分子的无用。
以ChatGPT为代表的AIGC正在与此前的元宇宙浪潮合流，共同驱动行业的数字化转型。元宇宙强调新世界的构建和新规则的设计，而AIGC则强调内容的生成与应用。元宇宙是人类将要生活在其中的未来世界，因此它能够给予AIGC非常广阔的舞台。未来，AIGC将无处不在，并成为元宇宙的“灵魂”，让这个将要建成的新世界变得灵动且多彩起来。元宇宙和AIGC将形成强大的双重驱动力，使教育、工业、传媒、文旅、医学等行业进一步加快数字化转型，最终呈现出与以往完全不同的变化。
本书认为，以ChatGPT为代表的AIGC相关技术不会成为新的“卡脖子”技术，而会带来全新的机遇。中国数字产业界已经积极行动起来，发布了一系列新模型、新产品，相信很快就能够赶上来，并超越国外。
在本书中，我独立撰写了第一章、第二章、第五章～第十章；与ChatGPT技术解读联系非常紧密的第三章和第四章，特别邀请人工智能专家、北京中科汇联科技股份有限公司董事长游世学先生参与共同撰写，以确保相关技术解读更加准确，并且有较高的认知高度。非常感谢游世学先生的参与！由于本书总体撰写时间很短，行文仓促，书中难免存在一些疏漏之处，欢迎读者批评指正！
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