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回看整個科學史，機器學習變革意義重大。

牛頓定律，怎么發(fā)現(xiàn)的？靠的是 " 人肉智能 "：開普勒和第谷積攢了很多行星運行的圖表、數(shù)據(jù)，然后伽利略和牛頓分析以后，發(fā)現(xiàn)規(guī)律；

同樣的道理，元素周期表是如何發(fā)現(xiàn)的？

16 世紀、17 世紀的時候，出現(xiàn)了對分子光譜的描述，某幾個物理學家根據(jù)這些數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，氫族、氧族、硫族等都會有同樣的光譜分布，從而發(fā)現(xiàn)了規(guī)律。

而現(xiàn)在，機器學習的出現(xiàn)，讓數(shù)據(jù)分析變得非常高效，從而出現(xiàn)了非常多有價值的應用，計算引擎成了無名英雄。比如：自動駕駛汽車可以實現(xiàn)自我導航；通過遺傳信號可以推斷人類祖先的長相……

不僅如此，當 ChatGPT 的出現(xiàn)徹底改變了人工智能與人類的交互形式，Openai 的大數(shù)據(jù)訓練讓千百年沉淀的知識經(jīng)驗為人工智能所用。人人都可以借助人工智能，升級自己的大腦。

如果我們還停在原地，等待被人工智能挑戰(zhàn)，這就是最壞的時代；

如果我們主動擁抱，了解人工智能背后的底層邏輯，學習如何更好使用人工智能工具來提升自己的生產(chǎn)力，這就是最好的時代。

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