第四次工业革命，本质是人工智能。
但是人工智能这东西，很吃算力和数据。
也就是芯片板子，以及无穷多的数据样本。
百度的文心一言，包括360的大算力模型。
其实本质都和chatgpt的算法是一样的，只是chatgpt的喂的数据比国内的数据多很多。多至少一个数量级。
什么是一个数量级，也就是10倍。
比如你喂给AI 10亿个样本数据给它进行学习，而chatgpt那边就给它喂了起码100亿甚至1000亿个数据。
数据越多，在算法模型的推演下就越像人的行为。
就目前AI的发展来说，它做的很多事情很像标准化的东西。
也就是一板一眼，很可能大概率未来这类工作会被chatgpt取代。
说起AI，其实早就发展很多年了，至少20年是有了。
最早貌似是RNN还是CNN架构。
CNN最早是用来做人脸识别，视觉识别，视觉处理等等工作。
包括现在许多所说的汽车的自动驾驶功能，紧急避障或者刹车功能，车子为了防止车祸或者撞到行人，就会自动刹车。
再比如自动倒车入库这些功能。
本质都是需要cnn架构去对对应的视觉与场景进行识别，识别之后然后再从软件应用层层面做出对应的业务操作或者算法设计。
而rnn架构很多都是用来做优化，比如电力系统的优化，能源使用的优化，道路规划的优化，或者调节。
这相当于一个变相的更高级版本的PID算法。
而rnn和cnn架构本质其实都是数学。
学的越多，了解的越深，你就会知道现代所谓的高科技。
本质就是高中事情学习的数学，物理，化学的变种，以及更深度的演绎或者学科交叉。
再比如计算机和互联网，本质也是数学和逻辑。
而你高中事情学习的语文，一方面是为了让你看到历史和具备同理心，另一方面就是培养你的语言文字的理解能力。
在语文的基础之上，然后你再去学英语，然后与外国佬交流，看他们的的专利，文献或者论文。
我曾经就翻译过许多国外技术的论文。
国外很多技术，确实是实打实，用的都基本上是大学本科期间学到的东西。
他们很多教育，看着其实特别注重实际应用与创造。
而我们这边，更多的像是一个选拔考试，八卦文。
大家小时候都说要学习，学习好，学习好了找个好工作发大财，搞个专利发大财。
但是对于每个学科的本质和其背后的实际意义，并没有谁告诉你。
并且现代大部分企业与大学是脱钩的。
大学教你的那点东西，在企业面前，最多也就算个行业常识，行业小学生都应该懂的东西。
就这么点，很多大学混子还没认真学。
你说，这失业率，你不失业谁失业？
当然，客观大环境导致失业率飙升影响也确实很大，责任大部分也不在于个人。
话说偏了，我这人老是有这个毛病，聊着聊着话题就剑走偏锋。
话说回来，人工智能，很多都说人工智能好。
说是第四次工业革命，那么它好在哪？最多的应用，这个玩意可能可以在以后代替相对复杂一点的人类的工作。
比如电子厂打螺丝（不过国家应该不会太允许， ，如果全代替打螺丝的话这些打螺丝的人还真没法安排他们的就业问题。）
还有很多，比如文案等等一类的工作。
但凡不需要太深度理解的工作，chatgpt这玩意，不说去取代你，至少是说可以给你作为一个非常强大的工具，能省很多事，效率会高很多。
它同样可以用在汽车自动驾驶，甚至火箭的循环，甚至方方面面需要进行所谓优化的工作。
甚至可以昨作为政策政治治理的辅助工作，政策的参考提出工具，等等等等。
好用归好用，不过其实我个人觉得说是第四次工业革命有点夸张了。
在下一次工业革命进行之前，首当其冲的应该是解决能源问题，首先你得有用之不竭取之不尽的源源不断的干净的能源。
然后是攻克癌症，然后是宇宙航行，然后才可能是强人工智能或者室温超导。
人工智能这个东西，本质就是用机器复制人做事情的复杂功能，比如说话，打字比如各种高难度的动作。
这样就不用人去干这些没有意义的活了。
所以对这玩意的我个人看法是，我看好，但不至于是工业革命。甚至它可能都比不上互联网的诞生的功劳大……