深度学习的范式革命：在AGI叙事之外重新定义AI

机器学习，尤其是深度学习，代表了一种新的编程和问题解决范式。

传统编程是逻辑驱动的，编程将知识显式地编码为规则和算法；机器学习是数据驱动的，模型从数据中学习到隐性的知识和模式。

如果以技术解决问题为主要路线：

互联网时代编程的核心目标：构建连接、传递信息、优化流程、提供服务。编程围绕着明确的逻辑与目标进行，目标相对清晰、成果易于衡量。

这种路线下AI的核心驱动力是解决那些传统编程难以解决的、更复杂、更模糊的问题。除这条路线外，AI最初的发展也有打造会思考的机器、探讨学习本质等其他目标，当下，AGI叙事也是一种路线且越来越清晰。

恰恰AGI叙事在宏观上会覆盖掉真正解决问题的结果，我们也许会忽略、看低、夸大这种新范式，即以AI为主的新范式，改变了知识的获取、表达和应用方式，催生了“Nexus”(从 Company 到 Nexus：人机协作的新范式)，即AI与人深度融合的可能。

我深以为然：

我们亟需一种更为清醒和平衡的视角。既要对AGI这样的长远目标保持探索的热情和前瞻的思考，更要充分认识和高度评价当前以深度学习为代表的AI技术，作为一种全新的、以数据为驱动、以解决问题为导向的范式，其本身所具有的独立价值和革命性意义。

这种新范式正在以前所未有的方式增强我们认识世界、改造世界的能力。它不仅仅是通往AGI的某个中间阶段（尽管其研究成果可能对AGI有贡献），它本身就在定义一个新的时代——一个“AI为主”的智能增强时代。我定义的“Nexus”未来协作形态，正是基于这一范式不断深化的必然产物。

GPT：深度学习不是通往AGI的便车，而是一场知识革命的引擎。

Grok：深度学习不仅是通往AGI的“中间阶段”，而是正在定义一个以数据驱动、问题导向为核心的智能增强时代。