LLM 调研（3）- 历史
原文中文，约3400字，阅读约需9分钟。发表于：。我读书的时候，国内的人工智能集中在自动化专业。当时我感觉自动化专业主要有三拨人： - 搞控制理论的，主要是用数学工具在矩阵推导； - 搞应用系统的，主要是想要做出国产的工控机； - 搞算法的，主要是遗传算法、神经网络； 前面两帮人是主流，彼此不太看得上，但是他们一起看不上搞算法的。到了今天，人工智能在很多学校已经和计算机、自动化平起平坐，有自己的学院了。
本文介绍了人工智能的历史、符号主义和连接主义两种主要的研究方法，以及神经网络的发展历程和存在的问题。符号主义的优势在于推理过程可解释，但存在泛化问题；连接主义的优势在于模拟人类神经元，但不具备可解释性。神经网络在逻辑上不透明且不可调试，存在风险和伦理问题。了解这些，才能更好地理解LLM在自然语言领域的进展。
