站在被代码重构的时代路口，当GPT-4通过律师资格考试的成绩超越大多数人类考生，当DeepMind破解了困扰生物学界50年的蛋白质折叠难题，人工智能已不再是科幻电影的预言，而是正在重写人类文明底层逻辑的元技术。

  不去思考变化就没办法把握未来，过度思虑变化更会失掉当下，在这场数智浪潮中，教育作为文明传承的核心载体，既面临传统根基的坚守，更需冷静审视中的突破性进化。学者唐江澎曾指出，教育进化要在不变中孕育变革的基因。班级授课制、知识导向教学、纸笔选拔机制，这些百年教育的铁三角看似稳固，却在AI催化下发生着静默革命：当AI学伴为每一个学生定制学习路径，孔子因材施教的理想终于突破规模化教育的桎梏；当虚拟情境构建出跨学科问题场域，知识不再是被搬运的砖石，而是解决复杂问题的脚手架；当高考命题开始植入AI思维内核，人才选拔标准正从解题力向解构力悄然迁移。这种形守神变的智慧，恰如电力革命初期：人们依然使用着蜡烛形态的光源，但光源已发生质变。

  振叶寻根、观澜索源，明晰其所来，才能探其所往，今天，让我们与刘乃瑞学长一起，回溯人工智能历史、展望人工智能未来。

  南京大学人工智能专业。高中班主任：周刚伟老师、韩雪老师、黄香涛老师。初中毕业学校：长春市第八十七中学。初中班主任：王晓梅老师。‍‍‍‍

  各位学弟学妹们，大家好！我是23届毕业生刘乃瑞，现就读于南京大学开甲书院人工智能1班。今天，我想和大家伙儿一起来分享的内容主题是《回溯人工智能历史，展望人工智能未来》。

  2025年的春节可谓是风光无限，人才辈出。其中不乏有以《哪吒》电影创造中国电影史票房奇迹的杨宇，也有设计出春晚秧歌机器人，让秧歌这一中国艺术爆火全球的王兴兴，更有在AI领域实现弯道超车，赢得全球科技圈关注的deepseek创始人梁文峰。他们这些黑马正不断向世界展现着中国的力量，也向后辈不断地展示着创新型人才在当今时代里对一个国家的重要意义。

  在今年的深冬，北京中关村某写字楼的灯光彻夜未熄。DeepSeek团队仅用不到一年，便以极低的成本突破了多模态大模型的难题，其算法在复杂推理任务中的准确率比肩GPT-4。然而，就在发布会过后的数天，就有诈骗分子利用人工智能模仿意大利国防部长圭多·克罗塞托，行骗意国富商，并且成功得手，目前仍然未被抓捕。这场天使与恶魔共舞的舞台剧，恰是AI发展的终极隐喻：它既是普罗米修斯的火种，也是潘多拉魔盒的解封密钥。

  站在DeepSeek建造的“数字巴别塔”上，我们正真看到的不仅是代码洪流中的万亿参数，更是一个文明在技术狂潮中的艰难自省。AI发展的最大悖论在于：要驾驭它的风险，就必须更深地拥抱它的力量；要防止技术异化，就要更彻底地理解它的本质。正如DeepSeek实验室墙上镌刻的警示：“我们创造的不是超越人类的智能，而是放大人类善恶的透镜。”此刻的选择，将决定我们是成为点燃文明的火炬手，还是打开地狱之门的推门人。这场危险的舞蹈，人类必须跳下去——因为停下脚步，就从另一方面代表着被时代抛弃；当美国“星门计划”投入万亿美金，欧盟通过《人工智能法案》构筑技术壁垒，中国若放弃AI竞赛，将重演芯片产业“卡脖子”之痛。DeepSeek用国产技术突破证明：这是场输不起的文明保卫战。此刻，人工智能已不再是选择题，而是关乎人类存续的必答题。

  《谏太宗十思疏》中有言：“欲流之远者，必浚其泉源。”想要更深远地发展人工智能，需要先了解它的起源。

  1950年，图灵在《计算机器与智能》中提出了著名的图灵测试，为AI的缘起埋下火种；1956年，达特茅斯会议上，约翰·麦卡锡、马文·明斯基等科学家首次提出了“人工智能”这一术语，确立了AI研究的目标和方向。从此，人工智能作为一门独立学科诞生了。

  达特茅斯会议后，人工智能研究进入加快速度进行发展期。1957年，弗兰克·罗森布拉特发明感知机，开创了神经网络研究的先河。1965年，约瑟夫·韦森鲍姆开发出ELIZA程序，展示了机器模拟人类对话的可能性。这些早期突破为人工智能的发展奠定了重要基础。

  然而，人工智能的发展并非一帆风顺。20世纪70年代，“AI寒冬”的到来让整个领域陷入低谷。专家系统的局限性逐渐暴露，神经网络研究遭遇瓶颈，资金投入大幅缩减。但真正的科学探索永远都不可能止步。1986年，大卫·鲁梅尔哈特等人提出的反向传播算法，为神经网络注入了新的活力。90年代，支持向量机等机器学习方法的出现，让AI研究重新焕发生机。

  进入21世纪，人工智能迎来了黄金发展期。2006年，杰弗里·辛顿提出的深度学习理论，彻底改变了AI的发展轨迹。2012年，亚历克斯·克里泽夫斯基设计的AlexNet在ImageNet竞赛中一鸣惊人，证明了深度学习的强大能力。随后，卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络等新型网络结构不断涌现，推动着AI技术突飞猛进。

  2017年，谷歌提出的Transformer架构，为自然语言处理带来了革命性突破。基于这一架构，GPT系列模型横空出世，展现出惊人的语言理解和生成能力。2022年，ChatGPT的发布震惊世界，它不仅仅可以进行流畅的对话，还能完成写作、编程等复杂任务，将人机交互推向了新的高度。

  到了当今时代，人工智能技术能根据其功能价值分为两大类：生成式AI和分析式人工智能。

  生成式AI是基于Transform等算法模型，在海量预训练数据集基础上，经过微调、深度学习等步骤，输出新的原创内容的多模态自动生成系统，其中包含了生成对抗网络、变分自编码器、扩散模型、自回归模型原理、基于能量的模型、流模型6种类型，其目标在于生成类似于人类产出的文本并实现对自然语言的深度理解。

  这两种人工智能技术的兴起不仅改变了传统行业的运作模式，还为人机协作提供了新的可能性。通过对数据的深度分析和实时处理，它可以帮助人类更好地理解复杂问题，做出更精准的决策，从而重塑人机关系，推动社会向数据驱动的智能化方向发展。

  人工智能的未来展望充满机遇与挑战。随技术的慢慢的提升，AI将在所有的领域发挥更大作用，推动社会经济发展，为人类福祉做出更大贡献。

  在现在的社会中，人们将绝大部分生命投入到满足经济与生存需求的劳动中，很多人被异化为“工具”而非“个体”。当AI接管繁复、重复、危险或高度机械化的工作环节，人们便可在生产体系中得到解放。在AI技术逐步替代工具性劳动的进程中，人类正站在文明史的转折点上，我们或将首次真正摆脱“生存经济”的枷锁，但这也迫使人类必须回答：当物质需求不再占据生命核心，在物质相对富足的条件下，人是不是能够追求更高层次的价值？

  在我看来，人类工具化本质上是生产力局限的产物。农耕文明将人束缚于土地，工业文明将人异化为流水线齿轮，根源在于社会总剩余不足以支撑全体成员的全面发展。而AI的崛起，恰似一道曙光，有望打破这一困局。AI具备强大的运算能力与不知疲倦的特性，能够接管那些繁复、重复、危险或高度机械化的工作环节。当这些枯燥且耗费人力的任务由AI代劳，人类便从生产体系的重重枷锁中获得解放，从而拥有了更多的时间与精力去探索生命的别的可能。当AI接管工具性劳动，人类将迎来从“生存竞赛”向“意义创造”的历史转折：物质富足释放的不仅是时间，更是被压抑千年的创造潜能与精神追求。通过重构教育培养元认知能力，创新制度计量非经济价值，建设认知增强基础设施，人类得以在创造力觉醒、深度关系构建和超越性意义追寻中突破局限，实现从“劳动载体”向“文明造物主”的跃迁。

  首先，高中生们应该强化基础能力，构建“无法替代性”。虽然AI发展快，但数学、逻辑、语言能力这些基础还是根本。高中生们应该扎实学科基础。其次，培养批判性思维，提升创造力。AI时代下固然可通过AI提升效率，但仍需保持独立思考，培养主动学习与自学的能力。另外，高中生们需要提高情商与社交能力，发展人类相比于AI的独特优势，为未来的挑战和机遇做好充分准备，做“AI时代的主人”而非“被动适应者”。

  在人工智能重塑全球竞争格局的今天，每一位高中生的书桌都与国家未来紧密相连。正如教育强国战略所昭示的，你们今日在数学、物理、化学等基础学科的每一分精进，都是在夯实国家科技自立自强的地基；你们对AI理论的每一次思辨，都是在校准民族航船的方向。你们既手握改写人类文明进程的代码之笔，更肩负着在智能时代守护中华文明精神内核的使命。祝你们砥砺前行，不负时代！返回搜狐，查看更加多