大语言模型，资本的狂欢
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原文中文，约3500字，阅读约需9分钟。
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内容提要
文章回顾了人工智能的发展，比较了符号主义与连接主义。符号主义重视知识与推理，而连接主义通过神经网络进行学习。尽管符号主义曾主导，但其局限性逐渐显现，连接主义因适应商业需求而迅速发展，尤其是大语言模型的崛起。作者认为连接主义并非最佳AI范式，但在商业竞争中表现突出。
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关键要点
- 文章回顾了人工智能的发展，比较了符号主义与连接主义。
- 符号主义重视知识与推理，连接主义通过神经网络进行学习。
- 符号主义在人工智能领域曾主导，但其局限性逐渐显现。
- 连接主义因适应商业需求而迅速发展，尤其是大语言模型的崛起。
- 人工智能的起源可以追溯到1956年的达特茅斯会议。
- 符号主义认为智能是知识和推理的结果，而连接主义认为智能是通过学习获得的。
- 符号主义面临知识获取瓶颈、常识推理困难和过度符号化的问题。
- 连接主义的核心思想是智能源于大量简单单元的连接，知识分布式存储在连接权重中。
- 深度学习的发展得益于互联网的爆发和计算能力的提升。
- 连接主义的模型存在数据偏见和黑箱问题，无法进行因果判断。
- 连接主义的大语言模型在商业上表现突出，符合资本的需求。
- 作者认为连接主义并非最佳AI范式，但在商业竞争中表现优异。
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