2月22日，行知读书会迎来了蛇年首场活动，主题聚焦当下现象级人工智能产品DeepSeek。同济大学法学院副教授、上海市人工智能社会治理协同创新中心研究员陈吉栋做客行知读书会，他从技术、历史、法律等多个维度，深入解析智能时代的机遇与挑战。

陈吉栋讲解人工智能奠基阶段的主要流派

国产大模型DeepSeek横空出世，引发全球AI界连锁反应，其舆论热度也持续走高。陈吉栋以DeepSeek为切入点，介绍这一国产大模型如何打破国际技术垄断。

作为一家完全由中国本土团队打造的企业，DeepSeek凭借创新的模型架构和极低的训练成本（仅为OpenAI的1/10），在自然语言处理领域实现重大突破。其开源策略更是加速了AI技术的普及与应用。

DeepSeek改变了“力量出奇迹”的规律，映射出本土创新在“芯片卡脖子”背景下的突围智慧。

“人工智能的发展历史，其实有一个漫长的过程，我们只有了解它的历史，才能知道今天的成果来得多不容易。”陈吉栋说。

陈吉栋做客行知读书会

陈吉栋介绍，在人工智能的奠基阶段，形成了三大主要流派：符号主义、联结主义和行为主义。

符号主义最典型的是通过符号操作和逻辑推理产生，像人一样，把人的规则给计算机，让计算机通过设定的规则达成输出一个结果。这个结果是人设定的规则，所以通过符号操作和逻辑推理来实现，这一派人认为，智能本质是基于符号的表示和推理，通过规则系统和逻辑推理来模拟人类的思维过程。

“第二个联结主义是现在大行其道的，我给大家举一个例子，我们大脑有脑细胞，脑神经，我们大脑这么多脑神经需要联结才有意识，才有信号，才能有决策。联结主义不需要用人的脑神经细胞，用1亿乒乓球连接起来我也能让它产生意识，就是决定智能产生的东西，并不是所谓的人既定的规则，而是通过模拟生物神经网络的结构或者功能，就可以让它自动靠这个结构产生智能。这个过程有人链接权重的调整获取知识，我们现在所有大模型都建立在它的基础之上的就是联结。”

“行为主义则通过与环境的交互学习行为策略，适合动态的复杂环境的自主学习。以上三派都在用，没有哪一派陨落了，尤其语言大模型‘LLL’这类一般都是联结主义。”陈吉栋介绍，现代人工智能的发展往往是多种方法的融合，例如结合深度学习和强化学习实现更强大的智能系统。

从图灵测试，到达特茅斯会议，再到Transformer架构问世，陈吉栋以生动的案例串联起人工智能的发展脉络，揭示技术演进背后的逻辑，并介绍了“卷积神经网络之父”杨立昆、“深度学习之父”杰弗里·辛顿、“AI教母”李飞飞等重要人物。

当前生成式人工智能正蓬勃发展，然而，人工智能算法黑箱、数据隐私、算法偏见等问题仍不容忽视。活动最后，陈吉栋分享了人工智能的法律调整以及更多的观察，他呼吁提升公众数据素养，进一步挖掘高质量数据。

行知读书会由宝山区大场镇文化中心、阎华工作室、上海人民出版社市场部主办。