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一、人工智能三大主义

1. 符号主义 ：逻辑推理，将推理视为计算过程。如苏格拉底三段论，通过前提和结论构建逻辑结构桥梁。知识图谱实现知识条理化结构化表示，但存在知识工程中因缺乏常识导致推理结果荒谬等问题。
2. 连接主义 ：数据驱动，构建多层神经网络学习数据内部关系。从神经元工作机制到深度学习的动机，如端到端学习机制，但面临黑箱效应等困惑，部分复杂模型难以解释其原理。
3. 行为主义 ：强化学习，通过与环境交互形成序贯决策。旨在解决地平线问题，如 AlphaGo 在围棋领域的成功应用，但也存在消失的雷达搜索信号等局限性。

二、人工智能发展历程

1. 达特茅斯会议 ：1955 年，麦卡锡等四位学者递交研讨会提议，1956 年会议召开，标志着人工智能诞生。会议讨论自动计算机等七大议题，吸引了众多学者参与，如纽厄尔、西蒙等，为人工智能发展奠定基础。
2. 人工智能 2.0 ：浙江大学潘云鹤院士提出驱动新一代人工智能发展的达特茅斯宣言。人工智能发展受内外因影响，内因是研究内部驱动力，外因是信息环境与社会目标变化。新一代人工智能在信息新环境巨变、社会新需求爆发等背景下崛起，目标从 “造人” 到 “赋能” 转变。

三、从 ChatGPT 到 DeepSeek

1. ChatGPT ：被视为人工智能的 iPhone 时刻，其训练方法包括自监督学习、有监督微调和人类反馈强化学习。ChatGPT 的出现推动了人工智能在诸多生产、生活模式上的变革，如在内容生成、问答系统等领域的应用。
2. DeepSeek ：在模型算法和工程优化方面进行系统级协同创新。其模型架构基于 Transformer，通过混合专家模型、低秩压缩等实现性能提升与成本降低，开源之举促进人工智能发展，推动形成 “由专到通” 发展路径。

四、人工智能通识教育

1. 课程建设 ：浙江大学推出 “人工智能基础” 系列通识课程，面向不同专业学生，出版教材并培训师资。课程包括人工智能引论、通识基础等，注重知识、能力、价值和伦理的培养。
2. 教材体系 ：在新一代人工智能系列教材编委会指导下，出版理论教材 26 本、实践教材 11 本，形成完整教材体系。2024 年启动新一代人工智能通识系列教材编写工作，教育部认定相关基地开展研究。
3. 人才培养 ：构建人工智能高水平教材体系，培养 “AI+X” 高层次复合型人才。开展基础教育中人工智能通识教育，如与多所学校合作成立研究中心、实践中心等。
4. 科普工作 ：打造《走进人工智能》科普有声栏目和科普通识读物，潘云鹤院士作序，强调科学普及的重要性。该栏目入选 2024 年度第八届中国科普作家协会优秀科普作品奖银奖。

五、人工智能的挑战与未来

1. 技术瓶颈 ：如深度学习面临的困惑，包括不可解释性、AI 幻觉、黑箱效应等，需推动 “机器学习” 迈向 “学习机器”。
2. 数据与算力 ：大数据、大模型、大算力下实现统计关联关系挖掘，但也存在数据耗尽、算力成本高等问题。英伟达创始人提出黄氏定律，算力提升推动人工智能发展。
3. 伦理与安全 ：随着人工智能的广泛应用，伦理和安全问题日益凸显，如生成式人工智能在内容真实性、版权等方面的挑战，以及在司法、教育等领域应用时的隐私保护、算法公平性等问题，需构建安全、可信、合乎伦理道德的人工智能技术。

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