聊AI — AI小简史

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作者：微信文章
“随风之向”—跟着AI，学着AI，聊着AI，用着AI
       自从2022年11月 ChatGPT横空出世以来，AI技术就像坐上了火箭，每个月都有新突破新应用刷屏。面对铺天盖地的技术新闻和文章，很多人对AI的专业术语和概念以及使用不太明白：这些到底在说什么？AI究竟是什么？它正在如何影响着我们的生活？

       基于当前AI的发展，它已经并不仅仅是科学家和工程师的专属领域了，它正变得与我们每个人的生活息息相关。这里，“随风之向”与大家一起，跟着AI的风向，学着AI，聊着AI，用着AI，让我们一起熟悉AI走进AI使用AI，让AI成为我们大家每个人工作和生活的日常。

这一篇，我们先从AI从哪里来聊起：

一、 引言：AI就在你身边

        你是否想过，每天陪伴你解锁手机的“人脸识别”、帮你规划路线的“导航软件”、甚至为你推荐电影的“视频网站”，背后都藏着一个神秘的力量——人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）。它像一位隐形助手，悄然改变着我们的生活。但你有没有好奇过，AI究竟从何而来？它又是如何一步步走到今天的呢？我们一起踏上时光机，了解下AI技术发展的历程。

二、 从梦想到现实：AI的起源

       自古以来，人类就对创造智能机器充满了幻想。古希腊神话中，能工巧匠赫菲斯托斯打造了机械巨人塔洛斯；中国古代传说中，诸葛亮发明了木牛流马，用于运输粮草。这些故事都寄托着人类对人工智能的憧憬。

时间来到1950年，一位名叫艾伦·图灵（Alan Turing）的天才数学家提出了一个大胆的设想：如果一台机器能够像人类一样思考和交流，那么它就可以被认为是智能的。这就是著名的“图灵测试（Turing Test）”。想象一下，你和一个人工智能聊天，如果你无法分辨它是人还是机器，那么它就通过了图灵测试！

1956年，一场名为“达特茅斯会议（Dartmouth Conference）”的学术会议在美国举行。这次会议聚集了众多科学家，包括约翰·麦卡锡（John McCarthy）、马文·明斯基（Marvin Minsky）、克劳德·香农（Claude Shannon）等，他们共同探讨如何让机器模拟人类的智能。这次会议被认为是人工智能诞生的标志，从此，AI研究正式拉开帷幕。

三、 跌宕起伏：AI的发展历程

AI的发展并非一帆风顺，它经历了多次高潮与低谷：

     1.黄金时代（20世纪50年代中期-60年代末期）

在达特茅斯会议后的十几年里，AI研究迎来了第一个黄金时代。科学家们充满乐观与期待，认为很快就能创造出和人脑一样聪明的机器。他们开发出了能够进行逻辑推理、下棋、甚至翻译语言的程序，取得了令人瞩目的成果。例如，1957年，弗兰克·罗森布拉特（Frank Rosenblatt）发明了感知机（Perceptron），这是第一个可以学习的人工神经网络模型。

2.第一次低谷 （20世纪70年代）

然而，好景不长。科学家们很快发现，实现真正的智能比想象中困难得多。当时的计算机运算能力有限，数据资源匮乏，AI研究陷入了瓶颈。人们对AI的热情逐渐消退，投资也开始减少，AI迎来了第一次低谷。

3.复兴时期 （20世纪80年代）

进入80年代，一种名为“专家系统（Expert System）”的AI技术兴起，为AI研究带来了新的希望。专家系统能够模拟人类专家的知识和经验，在医疗诊断、金融预测等领域大显身手。例如，1980年，爱德华·费根鲍姆（Edward Feigenbaum）开发的MYCIN系统能够诊断血液感染疾病，准确率甚至超过了部分医生。AI研究再次蓬勃发展，迎来了复兴时期。

4.第二次低谷 （20世纪80年代末期-90年代初期）

然而，专家系统也存在局限性。它只能解决特定领域的问题，缺乏灵活性和学习能力。随着问题复杂度的增加，专家系统逐渐暴露出不足，AI研究再次陷入低谷。

5.稳步发展 （20世纪90年代初期-21世纪初期）

90年代以后，随着计算机性能的飞速提升和互联网的普及，AI研究进入了稳步发展阶段。机器学习（MachineLearning）等新技术兴起，AI在语音识别、图像识别等领域取得了突破性进展。例如，1997年，IBM的深蓝（Deep Blue）计算机战胜了国际象棋世界冠军加里·卡斯帕罗夫（Garry Kasparov），这是AI发展史上的一个重要里程碑。

6.深度学习时代 （2010年代-至今）

2011年，一种名为“深度学习（DeepLearning）”的机器学习技术横空出世，彻底改变了AI领域。深度学习能够从海量数据中自动学习特征，在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了惊人的成果。例如，2016年，谷歌（Google）的AlphaGo战胜了围棋世界冠军李世石（Lee Sedol），震惊了世界。2017年，Google的研究团队发表了论文《Attention is All You Need》，提出了Transformer架构，AI正式进入大模型技术时代。2023年开始基于Transformer架构的各种大语言模型AI相继被推出：阿里通义千问，百度文心一言，Chatgpt，微软Copilot，Deepseek等等，他们能理解自然语言，并能回答问题，现代AI正式进入了大家研究、学习和使用的视野，并很快渗透到了企业与个人的各种应用场景中。

7.AI发展的重要里程碑年（2023年）- 现代AI应用的普及

2023年AI从实验室走向大众，从技术概念转变为实际生产力，大型语言模型通过学习海量文本数据生成自然语言，回答问题，使AI应用开始大规模商业化，成为推动经济增长的重要力量，2023年成为了AI发展的一个重要里程碑。

  下面是2023年的主要标志性事件：

（1）从2022年11月ChatGPT3.5的推出开始

2022年11月，OpenAI发布了基于GPT-3.5的ChatGPT，这款对话式AI以其强大的语言生成能力和广泛的应用场景迅速走红。2023年，ChatGPT成为全球现象级产品，引发了公众对AI的广泛关注。ChatGPT的普及让普通人第一次直观感受到AI的强大能力，标志着AI技术从实验室走向大众。
（2）GPT-4的发布2023年3月，OpenAI发布了GPT-4，这是一个更强大的多模态模型，不仅能处理文本，还能理解图像内容。GPT-4的发布进一步推动了AI技术的边界，展示了AI在复杂任务中的潜力。
（3）生成式AI的爆发

2023年，生成式AI（Generative AI）在文本、图像、音频、视频等多个领域取得突破。例如：文本生成：ChatGPT、Claude、Bard等工具广泛应用；图像生成：MidJourney、Stable Diffusion、DALL·E等工具让普通人也能轻松创作高质量图像；视频生成：Runway、Pika等工具开始崭露头角。生成式AI的爆发让AI技术从“分析型”走向“创造型”，开启了全新的应用场景。

（4）大模型生态的成熟

2023年各大科技公司纷纷推出自己的大模型：百度：文心一言；阿里：通义千问；华为：盘古；OpenAI：GPT-4；Google：Bard；Meta：LLaMA等。大模型生态的成熟标志着AI技术进入规模化、商业化阶段。

（5）AI应用的普及

2023年，AI技术开始广泛应用于各行各业，在教育（AI辅助教学、个性化学习等）、医疗（AI辅助诊断、药物研发等）、金融（AI风控、智能投顾等）、娱乐（AI生成音乐、电影、游戏内容等）领域快速融入了各行业，这标志着从2023年开始AI已经从单纯的技术概念转变成为了实际生产力，开始改变着人们的生活和工作方式。

四、 结语

     AI的发展日新月异，未来充满了无限可能。一些科学家认为，未来可能会出现“通用人工智能（Artificial General Intelligence，简称AGI）”，即能够像人类一样思考和学习的机器。不久的将来，AI定会深刻地影响并改变着我们的工作和生活，我们应该积极拥抱AI，学习AI，利用AI创造更美好的未来。

      从古代神话到现实应用，AI走过了漫长而曲折的发展历程。它曾经充满希望，也曾经陷入低谷，但始终没有停止前进的脚步。相信在未来，AI将会带给我们更多惊喜，让我们一起期待。