浙江大学：《DeepSeek——回望AI三大主义与加强通识教育》

大家好，我是吾鳴。

之前吾鳴给大家分享过由浙江大学出版的四份报告，它们分别是：

《DeepSeek行业应用案例集-解锁智能变革密码》

《DeepSeek模型解读》

《Chatting or Acting？DeepSeek的突破边界与浙大先生的未来图景》

《DeepSeek智能时代的全面到来和人机协作的新常态》

今天吾鳴再给大家分享一份由浙江大学出版的第五份报告——《DeepSeek——回望AI三大主义与加强通识教育》。报告从人工智能三大主义、从ChatGPT到DeepSeek和人工智能通识教育三大部分介绍了DeepSeek。报告一共52页PPT，文末有完整版下载地址。

内容摘要

1. 从达特茅斯启航的人工智能三大主义

• 起源：1956年达特茅斯会议标志着人工智能的诞生，提出七大研究议题（如自动计算机、神经网络、计算复杂度等），汇聚了麦卡锡、明斯基、香农等先驱学者。会议虽初期受质疑，但奠定了AI发展的基础。
• 三大主义：

• • 符号主义：基于逻辑推理与知识工程（如专家系统Dendral），但受限于缺乏常识和知识局限性。
  • 连接主义：以数据驱动的深度学习为核心（如多层神经网络），虽在图像识别等任务表现优异，但面临黑箱效应和过拟合问题。
  • 行为主义：强调强化学习的试错机制（如AlphaGo），通过环境交互形成序贯决策，但存在“地平线问题”（未探索路径的决策困境）。

• 挑战：各主义均存在局限性，如符号主义的僵化、连接主义的不可解释性、行为主义的探索效率问题。

2. 从 ChatGPT 到 DeepSeek

• ChatGPT的技术核心：

• • 训练三板斧：自监督学习（完形填空）、有监督微调（指令对齐）、人类反馈强化学习（RLHF）。
  • 依赖大数据（45TB文本）、大模型（1750亿参数）、大算力（万张GPU集群）。

• Sora与扩展定律：视频生成模型依赖“最小单元组合”，性能随规模增长遵循可预测的扩展定律，但也面临合成内容失误（如时空错乱）。
• DeepSeek的创新：

• • 系统级优化：混合专家模型（MoE）、低秩注意力压缩、极致工程化（如内存优化），在有限算力下突破性能瓶颈。
  • 开源战略：推动“由专到通”的生态发展，降低技术门槛，被类比为AI领域的“斯普特尼克时刻”。

3. 人工智能通识教育

• 教育体系：

• • 浙江大学成立人工智能教育教学研究中心，推出分层通识课程（理工、社科、人文类），出版《人工智能引论》等教材。
  • 发布《大学生人工智能素养红皮书》，强调知识、能力、价值、伦理四维素养。

• 学科融合：

• • 开发垂直领域大模型（如司法领域“智海-录问”），提升审判效率。
  • 推动“AI+X”交叉课程，培养复合型人才。

• 基础教育：与中小学合作（如杭州外国语学校），设计AI体验课程，激发青少年兴趣。
• 科普与传播：出版《走进人工智能》科普通识读物，覆盖32万+读者，获科普奖项。
• 国家支持：入选教育部“国家教材建设重点研究基地”，推动AI教材体系标准化。

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