1AI 1.0

一般認為，1956 年達特茅斯會議的召開標志著人工智能研究的開始，旨在探討機器能夠模擬人類智能的可能性。艾倫·圖靈提出了“圖靈測試”，用于評估機器是否具備智能。20世紀70～80 年代，符號主義（Symbolism）成為主導的AI 研究范式。20 世紀90 年代至21 世紀00 年代，機器學習成為AI 研究的重要方向。隨著計算能力的提升和大規(guī)模數(shù)據(jù)的可用性，機器學習技術取得進展，包括支持向量機和決策樹等算法，應用領域較狹窄。

21 世紀10 年代往后，深度學習的興起大大推動了AI的發(fā)展。受人腦工作機制的啟發(fā)，深度學習利用深層神經網絡模型來進行高級特征提取和模式識別。一種計算神經網絡參數(shù)的快速算法——BP 算法，修改神經網絡中連接的權重以使其能夠捕捉到輸入數(shù)據(jù)與期望輸出的關聯(lián)模式，該領域的突破性成果包括深度卷積神經網絡和遞歸神經網絡等。

AI 1.0 是以卷積神經網絡模型為核心技術，拉開AI 感知智能時代的序幕，主要應用領域在自然語言處理、語音處理、計算機視覺等領域。

2AI 2.0

隨著技術迭代的進步，當模型規(guī)模越來越大，量變開始產生質變。當數(shù)據(jù)量超過某個臨界點時，模型實現(xiàn)了顯著的性能提升，出現(xiàn)涌現(xiàn)（Emergent Abilities）、頓悟（Grokking）等現(xiàn)象，模型開始具備小模型中不存在的能力，比如上下文學習、指令遵循、循序漸進的推理等能力。

2022 年11 月，ChatGPT 發(fā)布，取得巨大成功。2023年始，以大語言模型、多模態(tài)人工智能、通用人工智能、生成式人工智能為標志的AI 2.0 時代來臨。

AI 1.0 需要花費巨大的成本來收集和標注數(shù)據(jù)，而這些數(shù)據(jù)集和諸多模型各成“孤島”缺乏縱效，AI 2.0 可以用無需人工標注的超級海量數(shù)據(jù)去訓練一個具有跨領域知識的基礎大模型，通過微調等方式適配和執(zhí)行更多模態(tài)的任務，實現(xiàn)從工具到平臺、從賦能到再造的轉變。

總的來說，人工智能經歷了幾個階段的發(fā)展，從早期的符號主義到現(xiàn)在的深度學習和機器學習。AI 的發(fā)展離不開計算能力的提升、數(shù)據(jù)的豐富和算法的創(chuàng)新。隨著技術的不斷進步，人工智能將繼續(xù)發(fā)展，并為更多領域帶來創(chuàng)新和變革。

3應用領域

目前，人工智能在多個領域取得全面、深度的應用。例如，在教育和培訓方面，人工智能可以用于個性化學習、智能輔導、作業(yè)評估、教學資源開發(fā)等方面，改進教育質量和學習效果；在智能交通和物流方面，人工智能可以用于交通管理、智能駕駛、路徑規(guī)劃、貨物追蹤等方面，提升交通安全性和物流效率；在醫(yī)療保健方面，人工智能可以用于醫(yī)學影像分析、疾病診斷、藥物研發(fā)、健康監(jiān)測和個性化治療等方面，提供更準確、快速和個性化醫(yī)療服務；在金融服務上，人工智能可以用于風險評估、信用評分、投資管理、反欺詐、客戶服務等方面，提供智能化的金融解決方案；在媒體和娛樂上，人工智能可以用于內容推薦、智能編輯、人臉識別、音樂生成等方面，改善媒體傳播和娛樂體驗……