今天简单聊聊，为什么AI在我们这个时代突然集中出现？
1 AI一直潜伏在我们身边
还记得10年前，智能手机刚开始普及的时候撒？那会儿没人能想到，今天买菜、打车、聊天、工作，全都离不开智能手机。
而现在AI它来了。
你会发现，朋友圈、新闻、短视频里，几乎每天都有“AI又厉害了”的消息（我可没有吹爆AI，我只是个没得感情的码字机器）。
其实AI一直潜伏在我们身边，我们已经被AI‘偷偷支配’了很多年：
刷短视频时，刚看完一个漂亮小姐姐又能一直刷到更漂亮的小姐姐，根本停不下来；
网购时，关键词才输一半，就蹦出来一堆同款心动商品，如果不是余额不允许，您一定想都买下来；
还有各平台让人气到脑壳疼的客服机器人，永远只会重复那几句话。
它们背后全是AI，就问你怕不怕？
可为什么AI突然在这两年爆发到‘会写文章、会画画、会编程’的程度？难道AI突然开窍了？
2 AI集中爆发的真相
今天所说的AI，并不是什么新概念：
早在1950年，一个名叫图灵的老头提出“图灵测试”，人们开始动了让机器产生智能的念头（图灵测试：你坐在电脑前，通过文字聊天和两个人对话，其中一个是真人，另一个是 AI 机器人。如果聊了一会之后，你无法分辨哪个是人，哪个是机器，那就说明这台机器通过了“图灵测试”）。
1956年，达特茅斯会议上第一次正式使用了人工智能（artificial intelligence，AI）这一术语。这是人类历史上第一次人工智能研讨会，人工智能学科也正式诞生。
此处省去若干年......
AI发展至今日，之所以集中爆发，是因为“天时地利人和”。说错了，重来。是因为近年来数据、算法和算力的空前发展，条件完备(数据、算法和算力是发展AI的基础，三者缺一不可)，是召唤神龙（AI）的时候了。
1.数据：AI的“燃料”
数据是AI模型学习的原材料。就像我们学习知识需要书籍和经验一样，AI需要大量的数据来发现规律、训练预测能力。
互联网普及，全球产生了海量文本、图片、视频和传感器数据。
数字化加速，各行各业的数据被记录和存储（电商交易、社交媒体、医疗记录等）。
数据就像汽油，没有足够的燃料，车子（AI）再高级也动不了。
2.算法：AI的“发动机”
算法是AI模型处理数据、学习规律并做出预测的规则体系，它决定了AI能从数据中“学到多少”。
2017年，神级算法论文变形金刚（Transformer）的发表，让AI在视觉、语音和自然语言理解上取得关键突破。
算法就像汽车的发动机，决定了车子（AI）如何把汽油转化为动力。
3.算力：AI的“马力”
算力是运行算法、训练模型所需的计算资源。现代AI尤其是大模型，需要在庞大的数据上进行数十亿甚至数千亿参数的计算。
显卡（GPU/TPU）是算力本力，多卡同时并行计算可以让大模型的训练从几周缩短到几天甚至几小时。算力王者H100显卡的发布，让AI的训练时间进一步压缩。
OpenAI训练GPT-4就用了10万张显卡，这也是为什么AI公司不挣钱，但是英伟达（显卡公司）的市值却一路飙升的原因。
算力就像汽车的马力，决定车子（AI）跑得快不快，能否高负荷持续运转。
4.马内，还是马内
根据公开资料显示，OpenAI训练GPT-4的成本估计达到了7840万美元（折合人民币约 5.72亿元）。
模型训练、人力成本，到最后的模型推理，每个环节都需要烧掉大量的马内，所以说AI创业与咱们普通人无瓜。
3 未来已来还是没来
10年前，咱没想到人人手里都有智能手机；
10年后，咱也母鸡会不会人人身边都有一个AI助手。
我们该怎样系统的去转行学习大模型 ？
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