【行业报告】2025年DeepSeek

发布日期：2025-03-07 10:26    点击次数：194

今日分享：2025年DeepSeek-回望AI三大主义与加强通识教育报告

本文是浙江大学计算机科学与技术学院吴飞教授在DeepSeek系列专题线上公开课中的报告，主题为“从ChatGPT到DeepSeek：人工智能三大主义与加强通识教育”。报告从人工智能的历史起源、技术流派、发展现状及未来趋势等方面展开，强调了人工智能通识教育的重要性。

### 一、人工智能的历史起源

- **达特茅斯会议**：1956年，麦卡锡、明斯基等学者提出了“人工智能”（Artificial Intelligence）的概念，开启了AI研究的序幕。会议探讨了自动计算机、神经网络、计算复杂度等七大议题。

- **人工智能三大主义**：符号主义、连接主义和行为主义，分别对应逻辑推理、数据驱动和强化学习三种技术路径。

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### 二、人工智能三大主义

1. **符号主义**：

- 核心思想：推理即计算，通过逻辑推理和知识工程实现智能。

- 例子：苏格拉底三段论、知识图谱、专家系统（如Dendral）。

- 局限性：缺乏常识，难以处理复杂问题。

2. **连接主义**：

- 核心思想：通过神经网络学习数据内部关系，强调端到端学习。

- 例子：深度学习、多层神经网络。

- 局限性：黑箱效应，模型复杂难以解释，数据需求量大。

3. **行为主义**：

- 核心思想：通过与环境交互进行学习，强化学习是其典型代表。

- 例子：AlphaGo、强化学习中的序贯决策。

- 局限性：面临“地平线问题”，即难以预测长期影响。

### 三、人工智能的发展现状

- **ChatGPT与大模型时代**：ChatGPT的出现被视为“人工智能的iPhone时刻”，其基于Transformer架构，通过自监督学习、有监督微调和人类反馈强化学习进行训练。

- **技术挑战与机遇**：

- 数据、模型和算力是大模型的三大支柱。

- 模型规模不断增长，遵循“扩展定律”，但存在不可解释性和黑箱效应等挑战。

### 四、DeepSeek的创新与突破

- **DeepSeek模型**：基于Transformer架构，通过混合专家模型、低秩压缩和工程化优化，降低了算力需求。

- **系统级协同创新**：在模型算法和工程优化方面进行了系统级创新，提升了训练效率。

- **开源与普惠**：DeepSeek开源，推动人工智能技术的普及和应用，促进“由专到通”的发展路径。

### 五、人工智能通识教育的重要性

- **浙江大学的实践**：浙江大学成立了人工智能教育教学研究中心，开设了面向不同专业的通识课程，出版了相关教材。

- **人才培养目标**：通过通识教育，培养学生对人工智能的体系化知识、创新能力和伦理素养。

- **教材与研究**：发布了《大学生人工智能素养红皮书》和《高校教师人工智能素养红皮书》，推动人工智能教材体系建设。

### 六、未来展望

- **人工智能作为通用目的技术（GPT）**：具有普遍适用性、动态演进性和创新互补性，将深刻改变社会和教育。

- **垂直领域学科大模型**：如智海系列，针对教育、司法等领域提供专业服务。

- **普惠与开源**：推动人工智能技术的普及，降低门槛，促进科技创新和社会进步。

### 核心结论

报告强调，人工智能不仅是技术进步的产物，更是推动社会发展的关键力量。通过加强通识教育和开源创新，人工智能有望成为普惠全社会的通用技术，助力人类迈向智能化新时代。

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发布于：贵州省