AI（人工智能）的发展最早可以追溯到上世纪。1943 年，心理学家麦卡洛克和数学家皮特斯提出了机器的神经元模型，为后续的神经网络奠定了基础。1945 年，Alan Turing 就考虑用计算机来模拟人脑，设计了 ACE 来模拟大脑工作。1950 年，图灵最早提出了图灵测试，作为判别机器是否具备智能的标准。1956 年，在美国达特茅斯学院，马文·明斯基和约翰·麦凯西等人共同发起召开了著名的达特茅斯会议，“人工智能”一词被正式提出，并作为一门学科被确立下来。此后近 70 年，AI 的发展起起落落。1994 年，一组 52 名心理学家签署了有关智能科学的广泛定义的社论。2000 年代初，“通用人工智能”（AGI）一词流行起来。2022 年 11 月 30 日，OpenAI 发布基于 GPT 3.5 的 ChatGPT，引发了全球的 AI 浪潮。
[title]走入AI的世界[heading2]1智能起源：极简AI发展史和生成式AI的革命性突破2022年11月30日，OpenAI发布基于GPT 3.5的ChatGPT，自此开始，一股AI浪潮席卷全球，但AI（人工智能，Artificial Intelligence）并不是近几年才有的新鲜事，他的起源，最早可以追溯到上世纪的1943年。1943年，心理学家麦卡洛克和数学家皮特斯提出了机器的神经元模型，为后续的神经网络奠定了基础。1950年，伟大的计算机先驱图灵最早提出了图灵测试，做为判别机器是否具备智能的标准（即在一个对外不可见的房间内放置一台可以与外界沟通的机器，如果外界交互的人无法区分房间里到底是真人还是机器，那么我们就说房间里的机器具备了智能，通过了图灵测试）。1956年，在美国一个小镇的达特茅斯学院中，马文·明斯基和约翰·麦凯西拉着香农大佬站台背书，共同发起召开了著名的达特茅斯会议，在这次会议上，人工智能Artificial Intelligence一词被正式提出，并做为一门学科被确立下来。此后接近70年的漫长时间里，AI的发展起起落落，两次掀起人类对AI毁灭人类世界的恐慌，热度拉满，但又最终以“不过如此”冷却收场。图1 AI发展史
[title]机器之心的进化/理解AI驱动的软件2.0智能革命[heading1]01 AI进化史早在1945年，Alan Turing就已经在考虑如何用计算机来模拟人脑了。他设计了ACE（Automatic Computing Engine -自动计算引擎）来模拟大脑工作。在给一位同事的信中写道："与计算的实际应用相比，我对制作大脑运作的模型可能更感兴趣......尽管大脑运作机制是通过轴突和树突的生长来计算的复杂神经元回路，但我们还是可以在ACE中制作一个模型，允许这种可能性的存在，ACE的实际构造并没有改变，它只是记住了数据......"这就是机器智能的起源，至少那时在英国都这样定义。
[title]报告：GPT-4通用人工智能的火花[heading1]1.介绍Introduction智能是一个多方面而难以捉摸的概念，长期以来一直挑战着心理学家、哲学家和计算机科学家。1994年，一组52名心理学家签署了一份有关智能科学的广泛定义的社论，试图捕捉其本质。共识小组将智能定义为一种非常普遍的心理能力，其中包括推理、规划、解决问题、抽象思维、理解复杂思想、快速学习和从经验中学习等能力。这个定义意味着智能不仅限于特定领域或任务，而是涵盖了广泛的认知技能和能力——建立一个能够展示1994年共识定义所捕捉到的通用智能的人工系统是人工智能研究的一个长期而宏伟的目标。在早期的著作中，现代人工智能（AI）研究的创始人提出了理解智能的一系列宏伟目标。几十年来，AI研究人员一直在追求智能的原则，包括推理的普适机制（例如[NSS59]，[LBFL93]）以及构建包含大量常识知识的知识库[Len95]。然而，最近的许多AI研究进展可以描述为「狭义地关注明确定义的任务和挑战」，例如下围棋，这些任务分别于1996年和2016年被AI系统掌握。在1990年代末至2000年代，越来越多的人呼吁开发更普适的AI系统（例如[SBD+96]），并且该领域的学者试图确定可能构成更普遍智能系统的原则（例如[Leg08，GHT15]）。名词「通用人工智能」（AGI）在2000年代初流行起来（见[Goe14]），以强调从「狭义AI」到更广泛的智能概念的追求，回应了早期AI研究的长期抱负和梦想。我们使用AGI来指代符合上述1994年定义所捕捉到的智能广泛能力的系统，其中包括了一个附加的要求，即这些能力在或超过人类水平。然而，我们注意到并没有一个被广泛接受的AGI定义，我们在结论部分讨论其他定义。