智慧生物这一概念由来已久。确切地说，早在中国和埃及开始建造机械的时候，古希腊就已经有关于机器人的神话传说了。而现代人工智能的起源则可以追溯到古典哲学家对于人类思维符号系统的描述。再到上世纪 40 年代和 50 年代，大量来自于不同领域的科学家发起了关于构建类脑的可能性的讨论，掀起了有关人工智能的研究热潮，并且于 1956 年在新罕布尔州汉诺威市达特茅斯学院的一次学术会议上，明确成立了人工智能这一学科。“Artificial Intelligence” 就是由 McCarthy 创造的， McCarthy 现在是公认的 AI 之父。 尽管在过去的几十年里，科学家们得到了良好的基金资助，并且付出了持续努力，但是仍旧没能够使得机器具备智能。因此，70 年代到 90 年代，科学家们不得不面临基金资助的缩减，这一时期也被称为“人工智能的冬天”。幸运的是，1990 年底，美国公司又再次对 AI 提起兴趣。同时，日本政府也提出开发第五代计算机助力推进 AI 发展的政府计划。直至 1997 年，IBM 开发的深蓝里程碑式地打败国际象棋冠军 Garry Kasparov。 得益于计算机硬件的进步，AI 不断发展。政府、公司、企业都开始在某些领域成功地应用 AI 技术。过去 15 年间，Amazon, Google, Baidu 等公司都通过 AI 技术撬动了巨大的商业利益。今天的 AI，已经被嵌入进我们日常使用的网络服务。并且 AI 在各个行业发挥作用。当然，目前的AI并不具备类似科幻电影中的那样强大的决策能力。它并不是终结者中的天网，能够控制全球网络，操控所有的机器人跟人类决斗；他也不能像“我，机器人”中的反叛机器人能够自我觉醒跟威尔史密斯大战三百回合。当前人工智能仅仅能做到在某一特定场景下快速完成某些特定的指令。过去几年，openAI 公司的chatGPT以及国内的大模型AI如雨后春笋般疯狂生长，可以说AI实际上已经进入了我们的生活。你可以看看手机里是否有DeepSeek、豆包、类似的AI软件。当然，包括我，以及身边的朋友，大多是拿这玩意儿当浏览器来用。毕竟，答案清晰而且没有广告。目前大多的AI工具凭借专业细分以及数据积累，已经能够在某一些方面做的足够出色。例如在医学领域，Google健康部门与医疗机构合作，帮助医生进行乳腺癌的检测。作为普通人来说？没有强大的资源配置，也没有海量的数据投喂，那如何在专业中使用AI呢？我想便是将大量简单、重复的、逻辑清晰的工作交给AI；以音乐创作为例，大量的谱曲、和声、配器等工作都可以交给AI来进行。甚至你可以利用现成的AI工具，来生成你的一首歌。下面是在某网站，利用AI生成的歌词，关键词为古风、庄子、庄生晓梦迷蝴蝶晓雾漫过青石阶
谁在梦里 写半阙
墨色淡了庄生的砚
醒时漏了 一枚月
蝴蝶停在 未干的诗页
触须丈量 虚实交界
是蝶羽驮着长夜 溺入我的睫
或我本南华经里 走失的注解？
若醒来需 焚尽所有执念
为何你翅上的磷粉 仍灼痛指尖
借你翼尖削薄时间
剐落姓氏 成雪片
我数鳞光 你数人间
数到晨露 都缱绻
「且向漆园赊一晌——
醒也痴缠 梦也疯癫」
是蝶羽驮着长夜 溺入我的睫
或我本南华经里 走失的注解？
若执炬迎向 迷离的边界
谁在火光中 轻叹 永恒太潦草
晓色浸透 残简
你我终将 互道 误入 此篇
——
然后在再把这些歌词稍微调试一下，放入另一个音乐生成的软件当中：
这样一个名为庄生晓梦迷蝴蝶的歌曲便已经创作好了（花了我1块钱）；我想如果说是音乐专业的人如果能够利用这样的工具，可能会事半功倍。同样作为翻译或者类似的文字、图像工作者来说，也有相关的AI工具。我们仅仅需要做的就是使用工具，让我们从重复的劳动中解放出来。目前我的思路便是：
1、梳理工作流程，分析出大量的重复性，简单的工作；
2、寻找合适的AI工具（无论是成熟的产品还是大模型需要自己训练的），并将其使用在工作当中。
3、持续优化与改进。
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