摘要：DeepSeek横空出世，以无可辩驳的姿态告诉我们，人工智能不再只是科幻情节，它已不容置疑地推开文学殿堂的门扉，引发了一场深远的写作变革。本期“人工智能与写作变革”专题，试图以四个版面内容，从不同维度不同层次考察这场静默而深远的变革。我们梳理人工智能进化史，追
DeepSeek横空出世，以无可辩驳的姿态告诉我们，人工智能不再只是科幻情节，它已不容置疑地推开文学殿堂的门扉，引发了一场深远的写作变革。本期“人工智能与写作变革”专题，试图以四个版面内容，从不同维度不同层次考察这场静默而深远的变革。我们梳理人工智能进化史，追溯人工智能的诞生和成长。我们发起一场作家与人工智能的同题写作，探讨未来文学创作可能性。这当然不是一场“人机PK”，因为两者之间并不具有可比性，人工智能的所有输出都是建立在之前人类智慧的成果上，我们这场写作实验旨在追问文学创作的本质，在人与机器的对视中，重新发现“创作”这个古老命题的当代性光芒。我们邀请作家展望未来写作图景，探讨在人工智能时代，人类精神如何突围，如何依靠文学守护人的主体性。
未来已来，我们是在技术的辅助下成为更自由的造梦者，还是在算法的裹挟中退化为文学景观的游客？人工智能对于我们的文学创作到底意味着什么？本期专刊无意给出确定的答案，正如这个时代的文学本身正在经历着解构与重构的双重震颤。答案或许藏匿于每个写作者的选择中——在人与机器共舞的舞台上，真正的创作，始终是对抗虚无确立自我的刀锋。可以肯定的是，这场静默的革命，终将重新定义何为文学，以及——何以为人。
需要提及的是，本期专刊尝试让人工智能参与编辑全程，无论是策划、内容以及图片，都有人工智能的助力。
——主持人 李墨波
人工智能进化史
孕育阶段
（1943年以前）
公元前4世纪：亚里士多德提出形式逻辑和三段论，为符号推理奠定基础。
17世纪：莱布尼茨提出“通用符号语言”设想，启发了现代计算机逻辑设计。
19世纪：布尔创立布尔代数，将逻辑推理数学化。
1936年：艾伦·图灵提出“图灵机”理论模型，为计算机科学和人工智能奠定理论基础。
形成阶段
（1943-1956年）
1943年：麦卡洛克和皮茨提出首个神经网络模型（M-P模型），模拟神经元工作原理。
1950年：图灵发表《计算机器与智能》，提出“图灵测试”，定义机器智能的标准。
1951年：首台神经计算机SNARC诞生，实现简单学习功能。
学科确立与早期探索
（1956-1970年）
1956年：达特茅斯会议召开，麦卡锡、明斯基等学者正式提出“人工智能（AI）”术语，标志AI成为独立学科。
1957年：罗森布拉特发明感知机（Perceptron），开启连接主义研究。
1959年：塞尔夫里奇开发首个模式识别程序，推动计算机视觉发展。
1966年：首台击败国际象棋大师的电脑程序诞生，AI在博弈领域初显潜力。
1969年：国际人工智能联合会议（IJCAI）成立，全球AI研究社群形成。
知识工程与专家系统时代
（1970-1990年）
1972年：法国科麦瑞尔开发逻辑编程语言PROLOG，支持知识表示与推理。
1977年：费根鲍姆提出“知识工程”概念，推动专家系统发展。
1965年-1980年：斯坦福大学开发DENDRAL（化学分析专家系统）、MYCIN（医学诊断系统），后者准确率超人类专家。
1980年：卡内基梅隆大学推出XCON系统，实现计算机配置自动化，每年为一家公司节省4000万美元，验证AI商业化潜力。
机器学习与算法突破
（1990-2016年）
1997年：IBM“深蓝”击败国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，AI在复杂策略领域实现里程碑式突破。
2006年：辛顿提出深度学习理论，突破神经网络训练瓶颈，开启AI新纪元。
2012年：AlexNet在ImageNet竞赛中夺冠，深度学习推动计算机视觉飞跃。
2014年：生成对抗网络（GAN）问世，推动图像生成技术发展。
2016年：AlphaGo击败围棋世界冠军李世石，强化学习技术引发全球关注。
通用AI与产业爆发
（2017-2024年）
2017年：Transformer架构提出，奠定大语言模型（LLM）基础。
2018年：OpenAI发布GPT-1，开启自然语言处理新范式。
2020年：GPT-3发布，参数量达1750亿，展现强泛化能力。
2022年：ChatGPT全球爆火，AI进入大众应用阶段。
2024年：多模态大模型（如GPT-4o、Claude 3.5）成熟，支持文本、图像、音频跨模态交互。
2025年：AI技术革命与社会融合
算力革命：中国DeepSeek R1发布，训练成本降至OpenAI模型的1/70，推动全球算力效率跃升。
AI Agent普及：微软Copilot、Salesforce Agentforce等工具重塑企业流程，AI从“助手”升级为“数字劳动力”。
多模态与推理能力突破：OpenAI的o3-mini模型在数学、编程等领域超越人类专家水平；谷歌“双子座2.0”解决复杂物理问题；Meta推出“概念模型”，实现语义层推理。多模态AI在医疗领域整合病历、影像与基因组数据，推动个性化治疗；零售业中结合视觉识别与自然语言处理，提升客户体验。
硬件集成：端侧AI设备（如AI手机、机器人）加速落地，技术渗透日常生活。
人文社科融合：复旦大学发布《蓝皮书》，AI赋能考古、历史、社会治理研究，推动第五范式（数据与机理双驱动）。
行业渗透与就业转型：AI在互联网、金融、制造业渗透度最高；金融AI风控系统提升决策效率；制造业中具身智能机器人实现工厂自动化。德勤预测，AI将替代30%重复性岗位，但创造数据分析师、AI伦理顾问等新职业，要求从业者具备更高创造力与情感智能。
未来展望：
技术民主化与认知智能
开源与低成本化：DeepSeek开源策略推动技术平权，中小开发者可低成本部署AI应用。
认知智能突破：AI或实现自主推理与复杂决策，从“感知智能”迈向“认知智能”。
人机协同新范式：端侧AI设备（如AR眼镜、人形机器人）普及，技术融入生活肌理。
伦理与治理：全球加速AI伦理框架构建，中美欧竞逐治理话语权。
技术民主化：开源模型与低成本算力推动“AI平权”，中小企业和个人开发者广泛参与创新。
总 结
人工智能历经80余年发展，从符号逻辑到深度学习，从实验室到产业爆发，其核心驱动力始终是算法、数据与算力的协同突破。2025年作为关键转折点，既展现技术革命（如DeepSeek算力效率跃升、AI Agent普及），也暴露伦理与地缘挑战。未来，AI将深度重构经济、社会与文明，其发展轨迹取决于技术创新与人类价值观的平衡。
来源：文艺报1949
