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[1]Soh1l-Dicksteinetal(2015)，“DeepUnsupervisedLearningUSsingNonequilibriumThermodynamics”，doi:https://doi.org/10.48550/arXiv.1503.03585.[2]Hoetal(2020)，“DenoisingDiffusionPropbabilisticModels”，doi:10.48550/arXiv.2006.11239.L3]马尔可夫链的命名来自俄国数学家安德雷。马尔可夫(AndreyAndreyevichMarkov，1856一1922)，定义为概率论和数理统计中具有马尔可夫性质，且存在于离散的指数集和状态空间内的随机过程。马尔可夫链可能具有不可约性、和党返性、周期性和遍历性。[4]新智元《5年后AI所需算力超100万倍》，2023年1月31日，发表于北京。[5]AI产业在2022年接近3874.5亿美元，预计到2029年将超过13943亿美元，可谓市场机会巨大。2023年，全球企业在人工智能方面的支出将突破5000亿美元。[6]根据韩国IT媒体报道，自2022年11月中名开始，业界已经传出了GPT-4全面通过了测试的说法。现浏党，[7]根据MetaversePost消息，ChatGPT通过了美国宾大沃顿商学院MBA的考试。如果消息属实，近乎完成图灵试验。https://mpost.io/zh-CN/chatgpt-passes-the-whartonmba-exam/.[8]

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AnneTrafton(〈2021)，“Artificialintelligenceshedslightonhowthebrainpfrocesseslanguage”，https://news.mit.edu/2021/artificial-intelligence-brain-language-1025.前言从机器学习到智能创造不知道你有没有想过这样一个问题:是什么让我们得以思考?从如同一张白纸的婴儿，成长为洞悉世事的成人，正是长辈的教诲和十年寒窗塑造了我们如今的思考力。学习，似乎就是智能形成的最大奥秘。人类寻尚智能，向往智能，并不断利用智能改造世界。走过农业革命，迈过工业革命，于昌革命，一次又一次对生产力的改造让人们相信，人类的智能最终也能创造出人图灵抛出的时代之问“机器能思考吗?”将人工智能从科幻拉至现实，呐发展的基础。之后，无数计算机科学的先驱开始解构人类智能的形成，希能的蛛丝马迹。正如塞巴斯带安。特伦所言:“人工智能更像是一门人文五。尝试理解人类的智能与认知。”如同人类通过学习获得智能一样，自20世纪80年代起，机器学习成为人工智能发展的重要力量。机器学习让计算机从数据中汲取知识，并按照人类所期望的，按部束班执行各种任务。机器学习在造福人类的同时，似乎也姑露出了一些问题，这样的人工智能并非人类最终期望的模样，它缺少了人类“智能”二字所涵盖的基本特质一一创造力。这个问题就好像电影《我，机器人》中所演绎的一样，主角曾与机器人展开了激烈的辩论，面对“机器人能写出交响乐吗?”“机器人能把画布变成美

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丽的艺术品吗?”等一连串提问，机器人只能讽一多:“难道你会?”这也让创造力成为区分人类与机器最本质的标准之一。面对访山雄壮的瀑布时，李和白写出“飞流直下三二斥，必ee句，感慨眼前的壮丽美景，偶遇北宋繁荣热六的街景时，张择端绘制出《清明上河图》这样的传世名画，记录下当时的市井风光与淳朴民风，姑逅汉阳江和伯牙谱写出《高山流水》，拉近了秋夜里两位知己彼此的心灵。我们写许，我们作画，我们谱昌，我们尽情发挥着创造力去描绘我们的所见所闻，我们因此成为人类的一分子，这既是智能的意义，也是我们生活的意义但是，人类的创造力真的不能赋予机器创造力吗?答案显然是否定的。在埃米尔。博雷尔1913年发表的《静态力学与不可道性》论文中，曾提出这样一个思想实验:假设猴子学会了随意按下打字机的按钮，当无限只猴子在无限台打字机上随机乱敲，并持续无限久的时间，在某个时刻，将会有猴子能打出莎士比亚的全部者作。虽然最初这只是一个说明概率理论的例子，但它也诠释了机器具备创造力的可能性。只不过具备的条件过于苛刻，需要在随机性上和爱加无穷的时间量度。在科学家们的不懈努力下，这个时间量度被从无限缩减至了有限。随着深度学习的发展和大模型的广泛应用，生成型人工智能已经走向成熟，人们沿着机器学习的路，探索出了如今的智能创造。在智能创作时代，机器能够写诗，能够作画，能够谱曲，甚至能够与人类了然流畅地对话。人工智能生成内容(AIGC)将带来一场深记的生产力变蔡，而这场变革也会影响人们工作与生活的方方面面。本书希望通过生动的比喻和有趣的案例，用浅显易懂的五

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