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2月22日，行知读书会迎(ying)来了蛇年(nian)首场活动，主题聚焦当下现象级人工智能(neng)产品DeepSeek。同济(ji)大学法(fa)学院副教授、上海市(shi)人工智能(neng)社(she)会治(zhi)理协同创新中心研究(jiu)员陈(chen)吉栋做客(ke)行知读书会，他从技术、历史、法(fa)律等多个维度，深入解析智能(neng)时(shi)代的机遇与挑战。
陈(chen)吉栋讲解人工智能(neng)奠(dian)基阶段的主要(yao)流(liu)派
国产大模型DeepSeek横空出世，引发全球AI界连(lian)锁反(fan)应，其舆论热度也持续走高。陈(chen)吉栋以DeepSeek为切(qie)入点，介绍这一(yi)国产大模型如何打(da)破国际技术垄断。
作为一(yi)家完(wan)全由中国本土团队打(da)造的企业，DeepSeek凭借创新的模型架构和极(ji)低的训练成本（仅为OpenAI的1/10），在自(zi)然语言处(chu)理领域实现重大突破。其开源(yuan)策略更(geng)是(shi)加速了AI技术的普(pu)及(ji)与应用。
DeepSeek改变了“力量出奇(qi)迹(ji)”的规律，映射出本土创新在“芯片卡脖子”背景下的突围智慧。
“人工智能(neng)的发展(zhan)历史，其实有(you)一(yi)个漫长的过程(cheng)，我们只有(you)了解它的历史，才能(neng)知道今天的成果(guo)来得(de)多不容易。”陈(chen)吉栋说。
陈(chen)吉栋做客(ke)行知读书会
陈(chen)吉栋介绍，在人工智能(neng)的奠(dian)基阶段，形成了三大主要(yao)流(liu)派：符号主义、联结主义和行为主义。
符号主义最典型的是(shi)通过符号操作和逻辑推理产生，像人一(yi)样，把(ba)人的规则给(gei)计算机，让计算机通过设定的规则达成输出一(yi)个结果(guo)。这个结果(guo)是(shi)人设定的规则，所以通过符号操作和逻辑推理来实现，这一(yi)派人认为，智能(neng)本质是(shi)基于符号的表示和推理，通过规则系(xi)统和逻辑推理来模拟人类的思维过程(cheng)。
“第二个联结主义是(shi)现在大行其道的，我给(gei)大家举一(yi)个例子，我们大脑有(you)脑细胞(bao)，脑神经，我们大脑这么多脑神经需要(yao)联结才有(you)意(yi)识，才有(you)信号，才能(neng)有(you)决策。联结主义不需要(yao)用人的脑神经细胞(bao)，用1亿乒乓球连(lian)接起(qi)来我也能(neng)让它产生意(yi)识，就是(shi)决定智能(neng)产生的东西，并(bing)不是(shi)所谓(wei)的人既定的规则，而是(shi)通过模拟生物(wu)神经网络的结构或者(zhe)功能(neng)，就可以让它自(zi)动靠这个结构产生智能(neng)。这个过程(cheng)有(you)人链接权重的调整获(huo)取知识，我们现在所有(you)大模型都建立在它的基础之上的就是(shi)联结。”
“行为主义则通过与环境的交互学习行为策略，适合(he)动态的复杂环境的自(zi)主学习。以上三派都在用，没有(you)哪一(yi)派陨落了，尤其语言大模型‘LLL’这类一(yi)般都是(shi)联结主义。”陈(chen)吉栋介绍，现代人工智能(neng)的发展(zhan)往(wang)往(wang)是(shi)多种方法(fa)的融合(he)，例如结合(he)深度学习和强(qiang)化学习实现更(geng)强(qiang)大的智能(neng)系(xi)统。
从图灵测试，到达特(te)茅斯会议，再到Transformer架构问世，陈(chen)吉栋以生动的案例串联起(qi)人工智能(neng)的发展(zhan)脉络，揭示技术演进背后的逻辑，并(bing)介绍了“卷(juan)积神经网络之父”杨立昆、“深度学习之父”杰弗里·辛顿、“AI教母(mu)”李飞飞等重要(yao)人物(wu)。
当前生成式人工智能(neng)正(zheng)蓬勃发展(zhan)，然而，人工智能(neng)算法(fa)黑箱、数据隐私、算法(fa)偏见等问题仍不容忽视。活动最后，陈(chen)吉栋分享了人工智能(neng)的法(fa)律调整以及(ji)更(geng)多的观察，他呼吁提升公众(zhong)数据素养，进一(yi)步挖掘高质量数据。
行知读书会由宝(bao)山区大场镇文化中心、阎华工作室、上海人民出版社(she)市(shi)场部主办。