1.1 为什么学习 AI

学习目标

了解 AI 的发展历程和当前趋势
理解学习 AI 的重要性和紧迫性
建立学习 AI 的信心和动力

1. AI 的简史：从冷战到热潮

三次浪潮

人工智能 (AI) 的概念并不新鲜，它经历了三次浪潮：

第一次浪潮 (1956-1974)

1956 年，达特茅斯会议上，AI 正式诞生
专家系统、符号推理，充满乐观
最终因算力和数据不足而进入寒冬

第二次浪潮 (1980-1987)

专家系统商业化
神经网络初露锋芒
再次因技术限制和成本问题陷入低谷

第三次浪潮 (2012-至今)

2012 年，深度学习在图像识别领域突破
2017 年，Transformer 架构诞生，为大模型奠定基础
2022 年 11 月，ChatGPT 横空出世，AI 真正走入大众视野
2023-2024 年，多模态大模型（文字、图像、视频、音频）全面开花

这一次，AI 真的来了，而且不会再退潮。

2. 为什么这次不一样？

三大关键因素

算力爆炸

GPU/TPU 等专用芯片让大规模训练成为可能
云计算让普通人也能使用强大的 AI 能力

数据海量

互联网积累了海量文本、图像、视频数据
开源社区让数据和模型触手可及

技术突破

Transformer 架构的出现（2017）
自监督学习让模型能从海量无标注数据中学习
涌现能力：当模型规模足够大，意外地出现了推理、对话、创作等高级能力

ChatGPT 现象

ChatGPT 仅用 2 个月就达到 1 亿用户，创下互联网产品增长记录。为什么？

易用性：用自然语言就能交互，不需要学编程
通用性：写代码、翻译、写文案、解释概念、头脑风暴……几乎无所不能
可获得性：免费使用，降低了门槛

这标志着 AI 从实验室走向了人人可用的工具时代。

3. 为什么你要学习 AI？

（1）AI 正在重塑所有行业

程序员：GitHub Copilot 让编程效率提升 40%+
设计师：Midjourney、DALL-E 让创意表达更快速
作家/内容创作者：AI 辅助写作、翻译、配音
学生：AI 成为个性化家教，随时解答问题
企业：AI 客服、数据分析、自动化流程

不学 AI，不是被 AI 取代，而是被会用 AI 的人取代。

（2）AI 是新时代的"读写能力"

20 世纪，识字是基本能力
21 世纪初，上网、用 Office 是基本能力
2020 年代，用 AI 成为新的基本能力

就像你必须学会用搜索引擎一样，学会用 AI 工具，将成为生存技能。

（3）学习门槛前所未有地低

以前学 AI，你需要：

高等数学（线性代数、微积分、概率论）
编程能力（Python、C++）
机器学习理论

现在，只需要会说话。

通过提示词工程 (Prompt Engineering)，你可以：

不写一行代码，就让 AI 帮你生成代码
不懂设计，也能生成精美图片
不会外语，也能翻译、写作

这门课程的第一阶段，我们就不写一行代码，先学会如何用自然语言去"编程" AI。

（4）AI 是放大器，不是替代品

AI 不会完全取代人类，但它能放大你的能力：

你会写作，AI 能让你写得更快、更好
你会设计，AI 能让你快速迭代创意
你会编程，AI 能让你专注于架构和逻辑，而不是语法细节

AI + 你 = 超级你

4. 现在是最好的学习时机

为什么是"现在"？

技术成熟但未饱和：现在入场，还能赶上红利期
工具易用：ChatGPT、Claude、Gemini 等工具免费或低价
社区活跃：大量教程、案例、开源项目
市场需求大：AI 相关岗位薪资高、需求旺盛

5 年后，AI 能力可能会像"会用 Word"一样普遍，到那时再学，你只是跟上了平均水平。

现在学，你就是先行者。

5. 学完这门课，你能做什么？

这门课程设计的目标是，让零基础的你：

第一阶段：学会用提示词操控 AI，成为"AI 驾驶员"
第二阶段：学会用 Python/JavaScript 调用 AI API，做出自己的应用
第三阶段：学会调优、部署、设计 AI 产品

学完后，你可以：

开发一个 AI 聊天助手
做一个自动生成周报的工具
构建个性化学习助手
甚至做一个小型的 AI 产品创业

小结

AI 已经从科幻走向现实，这次不是炒作，而是真正的技术革命
学习 AI 不再需要高深的数学和编程，门槛前所未有地低
AI 是放大器，会用 AI 的人会远远超越不会用的人
现在是最好的学习时机，5 年后可能就晚了