前言 工具和火的使用让人类成为高级生物，语言和文字为人类形成社会组织和社会文化提供了支撑。之后，人类历经农业革命、工业革命、能源革命、信息革命，终于走到今天的“智能革命”。薛定谔认为熵减是生命的本质，而第二热力学定律认为熵增是时间的本质。宇宙中生命的意义之一就是和时间对抗，而对抗的工具就是智能，智能的基础就是信息和信息熵。 智能可以分为生物智能、工具自动化、人工智能等。其中人工智能（Artificial Intelligence，AI）主要是指机器智能，从早年基于知识工程和符号系统的传统人工智能（AI 1.0）已经进化到当今基于数据和统计学习的现代人工智能（AI 2.0），包括机器学习、深度学习，以及以ChatGPT和DeepSeek为代表的大模型技术（大模型也是本书讨论的主要内容）。现代人工智能的本质是数据智能，基于数据模型来提供分析能力和预测能力，主要适用于三种问题场景，或者说基于三个假设才能发挥作用：一是研究对象在问题领域的描述数据或观测数据要足够丰富和完备；二是研究对象在时间变化中存在内在规律；三是过去的数据和未来的数据是同构的，可以以古鉴今。根据以上对人工智能的理解，我们能够清晰地判断当前人工智能能做什么、不能做什么，既不忽视其技术潜力，也不盲目将其神化。 很多人会把人工智能技术归属为计算机技术，但我认为计算机技术仅仅是人工智能的工具，而人工智能技术的核心在于问题抽象和数据建模。若将人工智能技术比作天文学，那么计算机技术则可比作望远镜，两者之间关系紧密，却又不尽相同。至于其他计算机应用技术，例如手机应用、网络游戏、计算机动画等技术，则可以类比为望远镜在军事、航海等领域的应用。如果将传统的计算机应用技术称为软件1.0，现代人工智能技术则可以称为软件2.0。软件1.0的核心是代码，解决的是确定性问题，对于问题解决方案的机制和原理是可以解释的、可以重复的；软件2.0的…