夜雨聆风
你有没有这种感觉：AI这个词，好像是一夜之间砸到你脸上的。
去年还没怎么听过，今年连你妈都在转发AI的新闻。好像全世界的AI公司约好了，在同一个时间点一起按下了发射按钮。但你刚看完上一篇就知道，AI从1943年就开始折腾了，中间摔过跤、被关过禁闭、差点饿死两回。那它憋了83年，为什么偏偏是这几年炸了？
不是魔法。是三样东西，终于在同一个时间点凑齐了。
第一样：数据——全世界的菜市场都对AI开放了
想象你想学做菜。但你家冰箱是空的，菜市场没开门，你翻遍厨房只找到一包方便面。你再有天赋，也做不出满汉全席。
AI也一样。它想变聪明，得先“吃”数据。文字、图片、视频、语音、代码……这些东西就是AI的食材。
1990年代，互联网刚起步，数据少得可怜。AI想吃，没得吃。2000年代，博客、论坛、新闻网站慢慢多起来，AI终于能吃饱了。但真正的爆炸发生在2010年之后——智能手机普及，全人类开始疯狂地上传数据。你每天发的朋友圈、拍的短视频、打下的搜索记录、点过的外卖好评……每一条，都在填满AI的冰箱。
现在互联网上一天产生的数据，比2000年之前人类全部历史产生的数据加起来还要多。AI想吃多少都行。
数据是食材。食材不到位，再好的厨子也白搭。食材到位了，满汉全席才有可能上桌。
第二样：算力——从“老教授心算”到“一万个小学生同时算”
有了食材，还得有灶台。
在很长一段时间里，AI用的是CPU。你可以把CPU想象成一个特别聪明的老教授。你让他算一道题，他算得又准又好。但你让他同时算一万道题，他就得排着队，一道一道来，算到明年去。
后来，人们发现了一种新的灶台：GPU。它本来是拿来打游戏用的——就是那个让你玩《黑神话：悟空》不卡顿的显卡。GPU不像老教授，它像一万个小学生。每个小学生单独算，水平一般，但架不住人多。一万个小学生同时做题，老教授再聪明也跟不上。
训练AI，需要的就是这种“一万个小学生同时算”的能力。因为AI学习的过程，本质上是在海量数据里找规律。这活儿不需要天才，需要大量的人同时干活。
而把GPU变成AI灶台的公司，叫英伟达。你现在隔三差五听到“英伟达市值又创新高了”，就是这个原因——全世界做AI的公司，排着队买他家的GPU。
2012年的AlexNet，就是用GPU训练出来的。那是AI第一次真正“看见”世界——上一篇我们聊过这段。从那天起，AI终于知道了一件事：原来全世界的菜市场都在对自己开放，而且自己手里终于有了一个能同时炒八个菜的猛火灶。
算力是灶台。你有了全世界的食材，但只有一个蜂窝煤炉子，饭还是做不出来。换上一个猛火灶，满汉全席才有戏。
第三样：算法——终于拿到了祖传菜谱
食材有了，猛火灶也有了。但没有菜谱，你拿着全世界最好的食材和最猛的灶台，只能做出一锅糊糊。
AI的“菜谱”，就是算法。
在2017年之前，AI最大的问题不是笨，是健忘。你让它读一篇文章，它读一个词忘一个词，读到最后一句，已经忘了开头写了什么。就像一个记忆力只有一秒钟的人，你让他理解一段话，根本不可能。
2017年，Google的一群工程师发明了一种叫Transformer的新架构。上一篇我们说过，ChatGPT里的“T”，就是这个Transformer。
它给AI装上了一项人类才有的能力：读完一整个故事，理解前因后果，知道开头那句和结尾那句之间有什么关系。AI终于不再是那个读完就忘的金鱼了。
那它具体是怎么做到的？秘诀就在这篇论文的标题里。这篇论文的名字特别狂，叫《Attention Is All You Need》——注意力就是你需要的全部。翻译成人话就是：你不用什么都记住，你只要学会抓重点就行。
菜谱拿到了。食材、猛火灶、祖传菜谱，三样东西终于凑齐。剩下的事，就是开火做饭。
三样东西凑齐了。AI从那个差点饿死的孩子，变成了你手机里什么都懂的老师傅。
它从1943年蹒跚起步，在寒冬里饿过肚子，在棋盘上赢过人类，又默默等了二十年，等互联网长大，等GPU走出游戏厅。机会只留给有准备的人，AI等这场翻身仗，足足等了83年。
今日互动： 你最早注意到AI，是因为什么？是ChatGPT，还是AlphaGo，还是更早的某个瞬间？评论区聊聊，看看谁接触AI最早。
下篇预告：三样东西凑齐了，AI家族开始开枝散叶。AI、机器学习、深度学习、生成式AI，这四个词到底谁大谁小、谁是谁生的？明天，我用一张俄罗斯套娃图给你讲清楚。
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