鐵人檔案
這 30 天，從圖靈一路聊到生成式 AI。每篇用一位關鍵人物的話開場，看看他們碰上什麼難題、想出什麼方法，又在哪裡撞了牆。途中會聊到專家系統、神經網路、深度學習與大型語言模型，也會翻出那些當年信心滿滿，後來卻沒了下文的計畫。
一起看看，今天能陪你聊天、幫你寫程式的 AI，究竟是怎麼折騰出來的。
「因此，到了某個階段，我們將不得不預期機器會取得控制權。」 —— 艾倫・圖靈，約 1951 年，〈Intelligent Machinery, a Heret...
「參與者各有自己的研究方向，而且幾乎沒有偏離。」 —— 約翰・麥卡錫，2006 年回顧達特茅斯聚會，節譯。 假設明天有人交給你一個需求： 「我們的網站，也要加...
「現在，世上已經有能思考、能學習，也能創造的機器。」 —— 赫伯特・西蒙與艾倫・紐厄爾，1958 年論文，節譯。 想像你正在改數學考卷。 有個學生交上來的證明...
「當解題者想達成某種結果，卻一時不知道怎麼做到，問題就出現了。」 —— 紐厄爾、蕭與西蒙，1959 年，〈Report on a General Problem...
「至於感知器，看來我們必須對『機器能否產生原創想法』這個問題，給出肯定的答案。」 —— 法蘭克・羅森布拉特，1958 年 7 月 7 日感知器展示談話，節譯。...
「感知器值得研究，儘管它有嚴重的限制——甚至正因為如此。」 —— 馬文・明斯基與西摩・派普特，1969 年，《Perceptrons》，節譯。 上一篇，我們把...
