"AI" 是一种工程目标，不是一种东西
1956 年达特茅斯学院的那场夏季会议上，麦卡锡、明斯基、香农等人第一次把"让机器表现出智能"这件事命名为 Artificial Intelligence。从那时起，AI 就不是一项具体的技术，而是一个永远在被重新定义的目标 —— 每当机器学会了某件事，那件事就不再被叫做"智能"。
01 · Story
AI 是什么？
①
②
③
④
⑤
AI 是什么？
为什么它会在这个时代出现？
三次浪潮，三种方法论
第一次浪潮（1950s-70s）赌符号主义和搜索；第二次（1980s）赌专家系统和知识工程；都因为"知识不够用"而陷入寒冬。第三次浪潮（2012 起）赌的是数据 + 算力 + 端到端学习 —— 它没有"知识工程师"这个角色，让机器自己从海量数据里"长出"理解力。
2017 是分水岭：Transformer 诞生
Google 的一篇 8 页论文《Attention Is All You Need》开启了 LLM 这一代。它的革命不在于哪个具体的技巧，而在于它让规模成为唯一的瓶颈 —— 模型越大、数据越多、算力越多，能力就越强。这一规律在之后 8 年被反复验证。
2022 ChatGPT 让 AI 第一次"普及"
大众第一次意识到 AI 可以理解自然语言、能写代码、能解释复杂问题。但这只是序章 —— 它本质上是个对话框里的"问答机"，无法主动行动、无法持久记忆、无法独立完成多步任务。
2024-2026：Agent 时代真正开始
当 LLM 配上工具、记忆、沙箱、控制流，它就从"问答机"进化成了能自主规划、执行、纠错的 Agent。Claude Code、Cursor、Devin、Codex CLI、钉钉悟空、飞书智能助手 —— 这些不是聊天机器人，它们能改你的代码库、订机票、写周报、修 Bug。
"If you're not the model, you're the harness."