平民化实现人工智能商用化，这四重变奏正重新定义世界，看懂了才能站稳未来
这篇文章极其重要，看懂了才能理解未来。
（一）共识
过去几个月里，人工智能实现了里程碑意义的发展，是人工智能发展的一个分水岭。
过去人工智能发展最大的障碍，就是无法实现商用，难以实现商用。
简单的人工智能过于弱智，而美国硅谷开发的人工智能，以堆算力为主要方法，不仅成本高昂，而且不断走向象牙塔式封闭道路，与千树万树梨花开的全面应用可以说毫不相干，以至于很多人认为美国人这次点错了科技树，人工智能看起来很美，实际上没什么卵用。
然而中国杭州的DeepSeek一声惊雷，彻底改变了人工智能此前的面貌。从此，人工智能的燕子，终于飞入了寻常百姓家。
DeepSeek证明，不用堆算力，不用上亿的成本，用很低的成本，也能开发出来很好用的人工智能。
DeepSeek还证明，人工智能不只是会生成弱智的答案，而是真的能模仿人类的推理，并且在很多文本、文案和策略方面，超出了大多数受过高等教育、经过专业训练的知识阶层。
此外，DeepSeek的开源和免费，让所有人都能亲身体验人工智能的超能力和超智力，从而在全社会形成了一个对人工智能的共识，对于人工智能长什么样，能干什么，有了具象的体验，更是对这种超智力的未来充满了憧憬。
从此，在社会的各行各业，各色人等，大家言必称AI，无AI，不入流，巧妇难为无AI之炊。
对任何一个社会来说，最难能可贵的是什么？
是信心，还有共识。
AI这次完全凝聚了所有人的共识。所有人都看明白了，一旦与AI结合，将产生巨大的生产力、创造力。
（二）阳谋美国早就看准了AI作为下一代科技力量的巨大潜力。
美国的阳谋也很直白。就是在AI领域保持绝对领先，建立相对于其他国家的代际优势。
美国一方面通过堆算力，建立很高的资本壁垒，另一方面，通过AI芯片科技垄断，遏制其他国家在人工智能领域的进步。
美国，尤其是拜登政府相信，在美国的芯片优势，硅谷优势，算法优势，人才优势，资本优势，美元优势加持下，没有哪个国家可以在AI领域出美国之右。
美国只要假以时日，继续堆算法，就一定可以大力出奇迹，迎来AI领域的核爆时刻。
奈何事与愿违。美国已经报听了很久，已经听到水壶响了，就是还没见水开。这个时候，突然半路杀出个程咬金，把美国的人工智能布局，给截胡了。
横空出世的DeepSeek，一个名不见经传的小公司，开发的一个小模型，以低廉的成本，打破了美国的垄断，实现了比美国花重金堆出来的模型更厉害的人工智能。
美国非但没能拦住中国，还被中国反超了车，美国的阳谋这下被彻底打破。
美国的人工智能公司不得不跟着中国公司宣布开源，芯片堆起来的技术壁垒也形同虚设，让美国一下子失去了最后的优势。
要知道，无论是计算机时代，还是互联网时代，以及后面的社交媒体、智能手机时代，中国一直都是跟着美帝的步伐在走，都是模仿美帝的技术模式、商业模式，来建立自己的技术和商业体系。
这一次的人工智能，美帝本来也是想技术复制这样的成功，而且本来也已经成功压制中国，建立优势，结果DeepSeek石破天惊，砸碎了美国的这个最大阳谋。
（三）复制人工智能的本质是什么？
这要放在人类社会的几次大变革中来看待。
从本质上来看，人类社会只经历了市场化、信息化和智能化这几个阶段。
在市场化阶段，人类社会从自然经济进入市场经济。
所谓的市场经济，就是通过市场，将不同的要素进行商品化、货币化，就是用货币的形式，来组织社会上所有人的生产生活。
大家进行活动的基准，都是围绕货币来体现的，也就是经济行为。因为经济行为本质上就是理性行为，这是因为理性成为了启蒙后现代社会的基本特征。
在互联网尤其是社交网络普及后，社会进入了信息化社会。
在信息化社会，信息成为了人们一切活动最重要的准绳。虽然这个时候经济规律仍然在发挥作用，但信息的分享和流通，比商品和要素的流通更为重要。
而在人工智能社会，一切都将实现智能化。
这个智能化的本质，就是将人类的部分思维成果，给固化了，它可以是一种思维模式、一种知识经验、一种生活模式、甚至一种行为模式、情绪价值，它都能被以人工智能的形式给固定下来。
在市场经济时代，人们交换的主要是劳动的成果。
在信息化社会，人们交换的是反映各种价值的信息。
而在智能化时代，人们将可以直接固化某种行为和思维模式，并与他人分享。
也就是说，未来，优秀的思维、行为、知识、经验、情绪、习惯等各种人的模式，都可以被固化下来，可以复制，可以分享。
人们将可以绕过商品、绕过信息，直接进行模态的复制、分享和体验。
这是人工智能的本质。
（四）哈姆雷特一千个人眼中有一千个哈姆雷特。
在这里，还想简单聊聊人工智能的界限。
人工智能，其实并非智能。而且以目前的这种结构，更不可能实现真正的智能。
现在的人工智能之所以体现一定的智能性，因为它是通过训练，通过机器学习自己得来的，它会对每一步的思考进行评估，并不断优化结果。
这种训练方法跟当年下围棋的阿尔法Go的基本原理一致。阿尔法狗它其实不需要学习人类棋谱，只要自己跟自己下棋，通过推理对比，通过结果评估，它就可以优化自己的棋谱。
现在的人工智能模型，只不过是用我们的自然语言，作为它的学习原料，通过学习这些原料，它学会了对这些原料的组合使用方法。
注意，人工智能学会的，只是这些语言、词句、图像等符号的排列组合，最优化的排列组合。它对这些词句背后所代表的意义，没有任何理解。所以无论人工智能推理出多么合理的、符合逻辑的方案、策略，它其实并不理解方案的真实含义。
尤其是，它的方案，不是建立在真实的现实之上的，它无法从现实中自己去抽象出语言或者文字来，无法抽象出任务来。
与之对比，我们人类的所有思考，其实都是以对象的形式进行思考的，很多时候不是以语言的方式进行的。
我们可以理解两个物体之间的关系，去建立不同事物之间的关系，但我们不一定能用语言表达出来这种关系。
但人工智能永远无法实现这种以对象为基础的思考模式，而只能对词语进行排列组合。
很显然，所有的语言符号，相对于现实来说，它都是第二性的，是表意的。
我们说一千个人眼中有一千个哈姆雷特，因为这一千个哈姆雷特，都是对哈姆雷特的一种抽象形式而已，不是哈姆雷特本身。
而人工智能，也只能对这一千个哈姆雷特的印象进行分析和推理，根据这一千个印象，人工智能甚至可以生成几千上万个哈姆雷特新的印象，但它永远无法理解那个真实的哈姆雷特本身。
这就是人工智能的缺陷和界限所在。
说白了，只有我们人类能抽象出0和1的区别，也就是to be 和 not to be。
我们可以识别这是一棵树，也可以识别这是一片森林。但AI无法识别有和无，无法识别什么是有，什么是无，什么是0，什么是1，虽然它的运算都是依靠0和1进行。
所以人工智能的界限，其实是一个哲学问题。在哲学上，这样的人工智能就无法实现人类的智能。要实现人类智能，必须从根本上去重新架构才行。
关于这个问题先说这么多。
