# 第1章 导论

本章建立读者对人工智能的宏观认知框架。从 AI 的发展历程出发，回顾从早期符号主义到深度学习、再到大模型时代的关键技术突破与转折节点；进而梳理 AI 的范式演进，从感知智能到生成式智能、从单一任务到通用智能的发展脉络，帮助读者理解 AI 技术的全貌和未来趋势。

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## 1.1 篇章导读

人工智能正在深刻改变设计的边界。从自动绘图到智能生成，从数据分析到自主决策，AI 技术为设计领域带来了前所未有的可能性。

本篇将回答两个核心问题：

1. **AI 是什么，它将如何影响设计？**
2. **AI 技术是如何演进的，我们应该关注哪些方向？**

通过本篇学习，你将建立对 AI 的宏观认知，理解技术发展的脉络，为后续深入学习打下基础。

## 1.2 学习目标

- 了解 AI 技术发展的关键时间节点
- 理解 AI 四大赛道及其应用场景
- 掌握设计领域 AI 应用的现状与趋势
- 理解 AI 范式的三次演进
- 掌握万能逼近定理的直观意义
- 建立神经网络技术栈的完整认知
- 理解 Scaling Law 与模型规模效应

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## 第一部分：AI 与设计的交汇

## 1.3 案例引入：Amazon Go

### 案例背景

Amazon Go 是亚马逊推出的无人便利店，通过计算机视觉和传感器融合技术，实现"拿了就走"的购物体验。这一案例展示了多种 AI 技术如何协同工作，共同重构一个完整的线下场景。

### 技术要素

Amazon Go 的 AI 技术栈融合了多项前沿技术：

| 技术 | 作用 | 应用场景 |
|------|------|----------|
| 5G 通信 | 低延迟数据传输 | 实时视频流处理 |
| 3D 传感器 | 深度信息获取 | 空间定位与手势识别 |
| 计算机视觉 | 图像理解 | 商品识别、行为分析 |
| 传感器融合 | 多源数据整合 | 精确定位与跟踪 |

### 启示

Amazon Go 展示了 AI 技术如何重构传统场景。从"扫码支付"到"拿了就走"，AI 让交互变得更加自然。这个案例也说明，设计领域中许多看似复杂的环境感知与交互问题，都可以通过多技术的组合来加以解决。

## 1.4 AI 发展时间线（2016–2024）

### 第一阶段：觉醒期（2016–2018）

- **2016**：AlphaGo 击败李世石，AI 进入公众视野
- **2017**：Transformer 架构诞生，为大模型时代奠基
- **2018**：BERT 预训练模型问世，NLP 任务取得突破

### 第二阶段：爆发期（2019–2022）

- **2019**：GPT-2 展示强大的文本生成能力
- **2020**：GPT-3 发布，少样本学习能力震惊业界
- **2022**：ChatGPT 发布，AI 对话能力达到新高度

### 第三阶段：应用期（2023–2024）

- **2023**：多模态大模型、AI Agent 概念兴起
- **2024**：具身智能、端侧 AI 加速落地

## 1.5 AI 四大赛道

### 1. AIGC（AI-Generated Content）

**定义**：人工智能生成内容

**应用领域**：

- 文本生成：文章、报告、代码
- 图像生成：设计稿、效果图、图标
- 视频生成：短视频、动画、特效
- 音频生成：音乐、配音、音效

**设计影响**：从"工具辅助"到"生成伙伴"

### 2. Agent（智能体）

**定义**：能够自主感知、规划、执行的系统

**核心能力**：

- **感知（Perception）**：理解环境信息
- **规划（Planning）**：制定行动方案
- **记忆（Memory）**：存储和检索经验
- **工具（Tool Use）**：调用外部资源

**设计影响**：从"被动执行"到"主动协作"

### 3. AI4S（AI for Science）

**定义**：AI 驱动科学发现

**应用领域**：

- 蛋白质结构预测（AlphaFold）
- 材料科学计算
- 气候变化模拟
- 城市系统优化

**设计影响**：数据驱动的设计决策

### 4. AIED（AI in Education）

**定义**：AI 在教育领域的应用

**应用场景**：

- 个性化学习路径
- 智能答疑与辅导
- 学习行为分析
- 知识图谱构建

**设计影响**：设计教育与人才培养模式变革

## 1.6 设计领域 AI 应用趋势

### 当前应用

| 领域 | AI 应用 | 成熟度 |
|------|---------|--------|
| 建筑设计 | 图纸生成、方案优化 | 中 |
| 景观设计 | 场地分析、植被配置 | 中 |
| 室内设计 | 家具布局、风格迁移 | 高 |
| 平面设计 | Logo 生成、排版辅助 | 高 |
| 交互设计 | 用户研究、原型生成 | 低 |

### 未来趋势

1. **从单点工具到系统化解决方案**
2. **从生成内容到生成决策**
3. **从人机协作到人机共生**

## 1.7 思考与练习

1. 选择你熟悉的设计领域，分析 AI 在该领域的应用现状和潜力。
2. 思考 AI 四大赛道中，哪一个对你的专业影响最大？为什么？
3. Amazon Go 案例中，哪些 AI 技术可以迁移到设计领域？

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## 第二部分：AI 范式演进

## 1.8 AI 范式的三次演进

### 第一范式：规则系统（Symbolic AI）

**时期**：1950s – 1980s

**核心思想**：人类专家编写规则

**特点**：

- 逻辑推理清晰
- 知识表达明确
- 泛化能力弱

**典型应用**：专家系统、棋类游戏

### 第二范式：机器学习（Machine Learning）

**时期**：1990s – 2010s

**核心思想**：从数据中学习规律

**特点**：

- 数据驱动
- 特征工程依赖专家经验
- 任务特定

**典型应用**：推荐系统、图像分类、语音识别

### 第三范式：深度学习（Deep Learning）

**时期**：2012 – 至今

**核心思想**：端到端学习，自动提取特征

**特点**：

- 大数据驱动
- 自动特征学习
- 迁移学习能力强

**典型应用**：大语言模型、生成式 AI、自动驾驶

## 1.9 万能逼近定理

### 定理表述

**Universal Approximation Theorem（1989）**：一个具有足够多神经元的单隐藏层前馈神经网络，可以以任意精度逼近任何连续函数。

### 直观理解

想象一张橡皮膜：

- 输入空间是平面上的点
- 神经网络调整膜的形状
- 神经元越多，膜的形变能力越强
- 最终可以拟合任意复杂的曲面

### 启示

这个定理告诉我们：**神经网络具有强大的表达能力，理论上可以学习任何复杂的映射关系**。这也是深度学习能够处理图像、语言、语音等复杂任务的数学基础。

## 1.10 神经网络技术栈全景

```
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                         应用层                                │
│    AIGC  │  Agent  │  AI4S  │  AIED  │  空间智能              │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                         模型层                                │
│    Diffusion  │  Transformer  │  GNN  │  CNN  │  MLP         │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                         算法层                                │
│   反向传播  │  注意力机制  │  卷积  │  池化  │  激活函数        │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                         数学层                                │
│    微积分  │  线性代数  │  概率论  │  优化理论                  │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
```

### 技术演进路径

| 时代 | 代表技术 | 突破点 |
|------|----------|--------|
| 1980s | MLP | 万能逼近定理 |
| 1990s | CNN | 局部连接、权重共享 |
| 2000s | RNN/LSTM | 序列建模 |
| 2010s | GNN | 图结构数据 |
| 2017 | Transformer | Self-Attention |
| 2020s | Diffusion | 生成质量突破 |

### 模型家族关系

```
MLP（多层感知机）
                        │
         ┌──────────────┼──────────────┐
         │              │              │
        CNN            GNN            RNN
     （空间数据）     （图数据）     （序列数据）
         │              │              │
         └──────────────┼──────────────┘
                        │
                  Transformer
                        │
         ┌──────────────┼──────────────┐
         │              │              │
       GPT 系列         BERT          Diffusion
      （生成式）       （理解式）     （图像生成）
```

## 1.11 Scaling Law：规模即智能

### 什么是 Scaling Law

Scaling Law（缩放定律）描述了模型性能与计算量、数据量、参数量之间的关系：

**模型性能 ≈ f(计算量, 数据量, 参数量)**

### 核心发现

**1. 性能随规模对数增长**

- 模型越大，性能越好
- 增长是可预测的

**2. 计算效率最关键**

- 计算量增加 10 倍 → 性能提升约 1.5 倍
- 数据量和参数量也有类似规律

**3. 没有看到天花板**

- 在现有规模下，性能提升仍在继续

### 启示

- **大模型时代**：规模成为竞争壁垒
- **数据为王**：高质量数据比模型架构更重要
- **算力需求**：AI 发展依赖硬件进步

## 1.12 从函数式视角看 AI 演进

### 核心理念

**"Functions Describe the World"（函数描述世界）**

- 物理定律：F = ma
- 经济规律：Supply = Demand(Price)
- 神经网络：y = f(x; θ)

### AI 即函数组合

```
输入数据 x
    │
    ▼
┌─────────┐
│  f₁(x)  │  第一层函数：特征提取
└─────────┘
    │
    ▼
┌─────────┐
│  f₂(h)  │  第二层函数：模式识别
└─────────┘
    │
    ▼
┌─────────┐
│  f₃(z)  │  第三层函数：决策输出
└─────────┘
    │
    ▼
输出 y
```

### 从 Excel 到神经网络

| Excel | 神经网络 |
|-------|----------|
| y = ax + b | 单层感知机 |
| y = a₁x₁ + a₂x₂ + b | 多输入神经元 |
| 嵌套 IF 函数 | 多层网络 |
| 宏函数 | 自动微分 |

## 1.13 思考与练习

1. 万能逼近定理告诉我们神经网络"能"做任何事，但没有说"如何"高效学习。这个区别意味着什么？
2. Scaling Law 是否意味着"越大越好"？在资源有限的情况下，应该如何权衡？
3. 从函数式视角理解 AI，对你理解设计问题有何启发？

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## 关键术语

| 中文 | 英文 | 说明 |
|------|------|------|
| 生成式 AI | AIGC | AI-Generated Content |
| 智能体 | Agent | 自主决策系统 |
| AI for Science | AI4S | AI 驱动科学研究 |
| AI in Education | AIED | AI 教育应用 |
| 传感器融合 | Sensor Fusion | 多传感器数据整合 |
| 万能逼近定理 | Universal Approximation Theorem | 神经网络表达能力的理论保证 |
| 缩放定律 | Scaling Law | 模型性能与规模的关系 |
| 前馈网络 | Feed-Forward Network | 信息单向传播的神经网络 |
| 多层感知机 | MLP | Multi-Layer Perceptron |
| 端到端学习 | End-to-End Learning | 从输入直接学习到输出 |

## 延伸阅读

- [Scaling Laws for Neural Language Models](https://arxiv.org/abs/2001.08361)
- [Universal Approximation Theorem](https://en.wikipedia.org/wiki/Universal_approximation_theorem)
- [The Evolution of AI: A Historical Perspective](https://www.nature.com/articles/s41586-023-06221-x)
- [AI Agent 综述论文](https://arxiv.org/pdf/2308.11432v2)
