通用人工智能电子书

序一 通用人工智能的前景和对中国的战略意义

序二 人工智能引领新工业革命

序三 智能化变革中的时与势

序四 AGI时代的商业组织

自序 拥抱通用人工智能的时代机遇

第一章 人类正迈向通用人工智能时代

第一节 ChatGPT横空出世，AI的iPhone时刻

一、一个现象级产品：ChatGPT横空出世

二、大模型的产生和ChatGPT的因由缘起

三、大模型的“新摩尔定律”和涌现能力

第二节 全球大模型风起，AI时代新“操作系统”

一、大模型军备，全球“炼”大模型风起

二、AIOS时代下的超级入口和生态体系

第三节 多模态迎来爆发，具身智能掀起浪潮

一、多模态大模型算法迎来技术新突破

二、具身智能将成人工智能下一个浪潮

第四节 看到了曙光，迎接通用人工智能时代

一、通用人工智能与传统人工智能不同

二、曙光已现，迎来通用人工智能时代

第二章 通用人工智能与人类文明进程

第一节 人类历史的千年文明与千年智能梦

第二节 人工智能的科技历史文化思想源头

一、逻辑推理从符号化到运算化的思想

二、遭遇挫折，数学系统并非完备且一致

三、种瓜得豆，创造人工智能诞生条件

第三节 人工智能的发展历史和道路探索

一、改变世界的“婴儿”——人工智能诞生

二、体系的分类：两大智能和三大主义

三、人工智能的发展历史以及演进脉络

第四节 人类发展正迈入智能文明新阶段

第三章 通用人工智能的技术演变脉络

第一节 从符号主义到深度学习的技术探索

一、从兴起至早期发展，符号主义为主的阶段

二、神经网络复兴，深度学习网络提出

三、迎来深度学习时代

第二节 从Transformer到BERT、GPT大模型

一、Transformer：基于注意力机制的深度学习模型

二、思维链：基于Transformer模型的文本生成技术

三、GPT：基于解码器的大模型训练

四、BERT：基于编码器的大模型训练

第三节 从多模态到具身智能，技术融合升级

一、多模态技术将是重点关注的焦点

二、多模态技术为具身智能注入灵魂

第四节 技术路线收敛，逐步走向通用人工智能

一、大模型发展的三条技术路径及比较

二、大模型技术路径收敛向通用化进发

第四章 通用人工智能的产业生态布局

一、算力层

二、数据层

三、算法层

四、应用层

第一节 大模型：分类、趋势演变和商业模式

一、大模型和小模型内涵外延比较

二、通用大模型和垂直大模型之辨

三、大模型从单一领域走向多模态

四、大模型商业模式和商业化落地

第二节 算力层：模型训练推理拉动算力增长

一、AI算力芯片分类和发展历史

二、AI算力需求估算和成本消耗

三、大模型拉动算力产业链增长

第三节 数据层：数据是大模型训练的“燃料”

一、数据量爆发，数据复杂度提升

二、数据与人工智能大模型关系

三、数据采集服务和数据来源

第四节 应用层：从AIGC走向通用人工智能

一、基础能力：五大基础能力支撑生态应用

二、C端应用：To C端以服务订阅形式为主

三、B端应用：垂直场景下的生产力变革

第五章 通用人工智能的全球竞争态势

第一节 全球科技周期视角下看通用人工智能

第二节 大模型：全球百模大战，谁主沉浮？

一、美国：“两超多强”的格局已形成

二、中国：竞争格局当前处在春秋时代

三、其他国家的大模型发展格局

四、未来局面：将由一家或少数几家垄断

第三节 全球通用人工智能的产业环节比较

一、算法比较

二、算力比较

三、数据比较

四、应用比较

第四节 通用人工智能对中国的机遇和意义

一、中国市场、人才状况、产学研和政策环境

二、通用人工智能对于中国的战略机遇和意义

第六章 通用人工智能的未来发展思考

第一节 从新技术未来视角展望通用人工智能

一、类脑科技的发展带来新的驱动

二、量子计算有望助力AGI技术突破

第二节 通用人工智能助力Web3.0及元宇宙

一、通用人工智能和Web3.0生态

二、通用人工智能和元宇宙建设

第三节 通用人工智能对经济和社会的影响

一、通用人工智能对经济结构和形态的影响

二、通用人工智能对社会和就业的影响

第四节 通用人工智能的挑战、风险与监管

一、通用人工智能带来的风险和挑战

二、通用人工智能全球监管政策方向

附录

对话ChatGPT——通用人工智能十问

参考文献

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