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严树隆率先开口打破寂静：“陈启明，你到底是从哪学到这些的？你到底是怎么掌握这些的？”
这已经不是“天才”二字可以解释的范畴了。
天才，是在现有知识体系的框架内，比别人走得更快、看得更远。他们或许能从A推导出d，而普通人只能推导出b。但陈启明，他不是在推导，他是在“颁布”。他直接将最终的、完美的答案“Z”拍在了桌子上，然后回过头，风轻云淡地告诉所有人，从A到Z的路径应该怎么走。
“严院士，知识本身是客观存在的，就像一座完美的雕塑，它天然地就存在于一块未经雕琢的璞玉之中。绝大多数人需要一点点摸索、试错、打磨，才能让它显露出来。”
“我或许……只是运气好一些，比别人更早地，看到了它的形态。”
这个回答，玄之又玄，充满了哲学的思辨味道，却又恰到好处地回避了核心。
会议室里再次陷入了沉思的寂静。
严树隆咀嚼着这句话，他知道，关于陈启明本人的秘密，恐怕是问不出更直接的答案了。再追问下去，既不礼貌，也毫无意义。
陈启明似乎看穿了众人的心思。他没有让这种针对他个人的探究气氛持续下去，而是巧妙地将话题引向了一个更宏大的叙事框架。
“其实，我的运气，并非凭空而来。”他话锋一转，声音变得沉稳而富有磁性，“这座‘雕塑’之所以能在今天被我们‘看到’，是因为无数前辈已经替我们削去了绝大部分无用的‘石料’。transformer架构看似横空出世，但它的每一个零件，每一个思想的火花，都深深植根于过去七十年的探索史中。”
“要真正理解我们今天所站立的高度，就必须回顾我们走过的路。我们必须明白，为什么是RNN，为什么会有LStm的改进，又为什么它们最终都走进了死胡同。只有理解了过去的失败，才能真正欣赏现在的成功是多么的来之不易，以及它为我们打开的是一扇怎样的大门。”
“所以，让我们从思想的远古时期开始说起。”
陈启明的声音里带着一丝历史的厚重感。
“在代码和电路出现之前，创造‘人造智能’的梦想，是神话与哲学的疆域。无论是古希腊神话里，皮格马利翁用爱赋予雕像生命的‘伽拉忒亚’；还是我们龙国神话中，女娲抟土造人，都寄托了人类对‘创造同类’这一终极命题的最早幻想。这是AI最初的、最浪漫的火种。”
“当时间的齿轮转动到十七世纪，理性主义的光辉照亮欧洲。伟大的数学家笛卡尔，用一句‘我思故我在’，将思想与存在画上等号，但他也将语言和智能视为上帝赋予人类的、机器无法复制的灵魂特权。这在哲学上，为人工智能的诞生，树立了第一道、也是最坚固的一道壁垒。”
“然而，几乎在同时代，帕斯卡发明了世界上第一台机械计算器。它用齿轮的转动，向世界证明了，至少‘计算’这个被认为是高级心智活动的行为，是可以被机器实现的。这是对笛卡尔壁垒的第一次冲击。”
“到了十九世纪，思想的基石被一块块地铺设完毕。乔治·布尔创立了布尔代数，他天才地将人类复杂的逻辑思考，简化为‘真\/假’的二进制运算。他并未预料到，自己为未来的数字世界，提供了最底层的‘语法’。”
“而在那个时代，还有一位超越时代的女性，埃达·洛夫莱斯。她为巴贝奇的分析机编写了世界上第一个算法，被誉为第一位程序员。但她也提出了一个幽灵般的问题，一个至今仍在拷问我们的问题：‘机器只能做我们命令它做的事，它永远无法原创’。这便是着名的‘洛夫莱斯之问’，直指人工智能‘创造性’的阿喀琉斯之踵。”
“神话的幻想、哲学的壁垒、数学的工具、以及创造性的拷问……这些，构成了AI诞生前夜的满天星光。”
陈启明顿了顿，让众人消化这宏大的历史背景，然后继续道：
“二十世纪上半叶，星光开始汇聚。1943年，麦卡洛克和皮茨提出了‘mcp神经元模型’，第一次从数学上证明，一个简化的、由开关逻辑构成的神经元网络，理论上可以执行任何逻辑运算。这是人类第一次，为机器大脑画出了理论上的第一张蓝图。”
“紧接着，1950年，艾伦·图灵，这位计算机科学的先知，发表了划时代的论文《计算机器与智能》。他不仅提出了着名的‘图灵测试’作为衡量机器智能的标尺，更几乎预言了机器学习的所有核心思想。这篇文章，堪称人工智能领域的《独立宣言》。”
“思想的种子已经播下，现实的土壤也开始孕育。一年后，马文·明斯基建造了世界上第一台神经网络计算机SNARc。它用整整三千个笨重的真空管，才模拟了区区四十个神经元。这台蹒跚学步的‘铁皮巨婴’，宣告了AI从纯理论，迈向了工程实践。”
“于是，在1956年的夏天，一场传奇的会议在达特茅斯学院召开。约翰·麦卡锡、明斯基、香农这些群星闪耀的名字聚集一堂。也正是在那里，‘人工智能’这个术语被正式提出，带着黄金时代的无限乐观。他们当时甚至相信，‘只需要两个月，就能在AI上取得重大突破’。当然，历史的进程远比他们想象的要曲折。”
“会议之后，第一个真正意义上的神经网络模型诞生了。1958年，罗森布拉特的‘感知机’。它第一次让机器不再仅仅是被动计算的工具，而是拥有了从数据和错误中‘学习’并调整自身权重的能力。虽然它很原始，但‘学习’的火炬，从那一刻起，被真正点燃了。”
“……在那之后，AI经历了数次繁荣与寒冬，直到近些年年，一位学界的泰斗，杰弗里·辛顿，发表了一篇石破天惊的论文，提出了‘深度学习’的概念。他找到了一种名为‘逐层预训练’的魔法，成功唤醒了那些因为层数太深而无法训练的神经网络。这把钥匙，开启了通往新世界的大门。”
“而真正让这扇大门向全世界敞开的，是最近在ImageNet图像识别竞赛上，辛顿的学生亚历克斯·克里泽夫斯基所使用的深度卷积神经网络，AlexNet。它以碾压性的优势击败了所有传统算法，那惊人的识别精度，如同一声惊雷，向整个学术界和工业界宣告……”
陈启明微微加重了语气，目光扫过全场：
“一个由数据驱动、算力支撑的深度学习新纪元，已经降临。”
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