摘要：在第一次工业革命曙光初现的时代，世界首位程序员阿达·洛夫莱斯（Ada Lovelace）于1843年在其论文《关于分析机的笔记》（Notes on the Analytical Engine）中敏锐指出："机器不会自诩创造，它只能遵循既定指令运转。"

在第一次工业革命曙光初现的时代，世界首位程序员阿达·洛夫莱斯（Ada Lovelace）于1843年在其论文《关于分析机的笔记》（Notes on the Analytical Engine）中敏锐指出："机器不会自诩创造，它只能遵循既定指令运转。"

作为机器的AI，这番论述至今仍是许多人对其本质的认知——人们坚信创造力是人类独有的智慧火种，机器既无法迸发全新构想，也无法突破指令边界。

在2022年大模型浪潮席卷全球之前，这种观念根深蒂固，人们普遍认为AI的能力边界仅局限于替代重复性机械劳动，而创意领域则是人类牢不可破的智慧堡垒。

然而，当下我们正经历着认知的剧烈震荡。回溯至1913年，法国数学家埃米尔·博雷尔（Emile Borel）提出的"无限猴子定理"，早已埋下智能革命的理论伏笔。该定理设想：若给予猴子无限的打字时间，它将以近乎必然的概率，敲击出包括莎士比亚全集在内的任何文字组合。这揭示了一个深刻哲理：在近乎无穷的概率空间中，任何极端可能性都具备实现的必然性——人类创造的艺术作品、科学著作，本质上也不过是符号与像素的特定组合。对机器智能而言，其核心任务正是在浩瀚可能性中，精准捕捉符合人类需求的最优解，而这，正是AI创造力的本质所在。

尽管从理论层面看，机器智能仿佛是概率统计的具象化延伸，但当"打字时间"趋近无限时，这种理论构想几乎失去现实意义。幸运的是，技术迭代的加速度彻底改写了这一局面。

从深度学习算法的突破，到当今大模型的蓬勃发展，再到硬件计算性能的指数级提升，AIGC（人工智能生成内容）的"创作周期"正经历着革命性压缩——从遥不可及的永恒，缩短至以秒为单位的瞬间。

如今，AI输出的图文作品已实现质的飞跃，从初期的漏洞百出，进化到足以令人类难辨真伪的境界，彻底颠覆了我们对机器能力的传统认知。

来源：小贺说科技