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开篇首先借用英国著名作家弗吉尼亚·伍尔夫的名言：“过去总是美好的，因为一个人从来都意识不到当时的情绪，它后来扩展开来，因此我们只对过去，而非现在，拥有完整的情绪。”
软件几乎是近几十年发展最快的行业之一，一方面，几天前刚出现的技术可以火速传遍全网；另一方面，两年前的技术可能已经不值一提，不再被关注。软件，好像是不需要去温故的技术领域。但是，事实并非如此，我总是能从对第一个时期的回忆中获益良多。正所谓“以史为鉴，可以知兴替”。
描述求学时的经历，有时给我一种感觉，像是在写关于学习经历的自传。假如是自传，那么这个世界上只有我自己能写。这种感觉的背后，蕴含着关于人与AI关系的启示。
只要有数据，人与AI的能力之间好像没有任何鸿沟可言，以大模型为代表的通用智能，不仅可以在尖端领域比专家更加专业，而且（被特定数据训练后）可以拥有性格和情感。因为AI无所不能，所以产生了AI威胁论。那么真正的区别在哪里？答案当然是数据，AI的能力始于数据，但也受限于数据。
个人的能力、情感源于自己的成长史，AI的能力则仰仗海量知识的直接（训练）获取。人的能力是个性化的、演进式产生的，AI能力的特点在于共性的、爆发式获得的。人的知识形成依靠漫长时间的积累，个体成长过程中的大量内容已经随时间消失得无影无踪，除了自身记忆，这样的信息（数据）在其他地方无法被重放和加工利用。因此AI不存在（人类个体所拥有的）主观经验和感觉能力，不论大模型有多少亿个参数，这都是无法逾越的鸿沟。从这个角度看，大可不必杞人忧天，无休止地陷入“AI取代人类、主宰世界”的话题里。
本章内容涵盖了笔者求学期间对语言编程、技术架构、项目管理的认知，对于初学者，这些内容可作为直接的借鉴、参考，助力自身学习成长；对于多年从业者，如果觉得本章有些内容对于当前技术水平过于初级，那么可以切换一下时空，尝试置身于2000年前后那段时间去感受，以学生身份去品位这些内容。审视历史，正应当如此。
回顾自己的技术成长史，每个人都能从中找到更多的意义，这就是本章的价值。