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说说AI发展史

Answer

AI(人工智能)的发展有着悠久的历史。其起源最早可追溯到 1943 年,当时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,计算机先驱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,并作为一门学科确立下来。

此后近 70 年,AI 的发展起起落落,曾两次掀起人类对其毁灭人类世界的恐慌,热度拉满后又以“不过如此”冷却收场。过去的其他 AI 更多应用于完成诸如人脸识别这样的分类判断任务,而生成式 AI 的诞生让人们看到其可以像人一样创作交流,在写文章、画画、写歌等方面展现出惊人能力。

就在过去几个月里,尽管科技公司面临资本紧缩,但一系列生成式 AI 产品的出现引发了风投界的关注。从关键人物推动的学术进展、算法和理念的涌现、公司和产品的进步、脑科学对神经网络的迭代影响这四个维度,可以更深刻地理解“机器之心的进化”。相关文章较长,涵盖了 AI 进化史的多个方面,包括前神经网络时代、软件 2.0 的崛起、面向智能的架构、一统江湖的模型、现实世界的 AI 以及 AI 进化的未来等内容。

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References

走入AI的世界

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

走入AI的世界

过去的其他AI,更多的应用成果是完成诸如人脸识别这样分类判断的任务,虽然方便了我们的生活,但在使用的过程中,我们能够清晰的感受到他不是人,而是充满机器感的僵硬程序。生成式AI的诞生,让我们看到原来AI可以和人一样创作交流,他没有像一些人期待的那样,最先做好擦桌子扫地的基础工作任务,而是在写文章、画画、写歌等方面涌现出人类般的智慧,其表现出的惊人能力,把一众平凡的人类个体“碾压的渣都不剩”。图4什么是生成式AI-1篇幅所限,更多有趣的知识和故事我们不做更多的展开了,关于AI发展史,我们就聊到这里。

机器之心的进化 / 理解 AI 驱动的软件 2.0 智能革命

就在过去几个月里,因为美联储的加息,科技公司的资本狂欢宣告结束,美国上市的SaaS公司股价基本都跌去了70%,裁员与紧缩是必要选项。但正当市场一片哀嚎的时候,Dall-E 2发布了,紧接着就是一大批炫酷的AI公司登场。这些事件在风投界引发了一股风潮,我们看到那些兜售着基于生成式AI(Generative AI)产品的公司,估值达到了数十亿美元,虽然收入还不到百万美元,也没有经过验证的商业模式。不久前,同样的故事在Web 3上也发生过!感觉我们又将进入一个全新的繁荣时代,但人工智能这次真的能带动科技产业复苏么?本文将带你领略一次人工智能领域波澜壮阔的发展史,从关键人物推动的学术进展、算法和理念的涌现、公司和产品的进步、还有脑科学对神经网络的迭代影响,这四个维度来深刻理解“机器之心的进化”。先忘掉那些花里胡哨的图片生产应用,我们一起来学点接近AI本质的东西。全文共分为六个章节:1.AI进化史-前神经网络时代、Machine Learning的跃迁、开启潘多拉的魔盒2.软件2.0的崛起-软件范式的转移和演化、Software 2.0与Bug 2.03.面向智能的架构-Infrastructure 3.0、如何组装智能、智能架构的先锋4.一统江湖的模型-Tran sformer的诞生、基础模型、AI江湖的新机会5.现实世界的AI-自动驾驶新前沿、机器人与智能代理6.AI进化的未来-透视神经网络、千脑理论、人工智能何时能通用?文章较长,累计22800字,请留出一小时左右的阅读时间,欢迎先收藏再阅读!文中每一个链接和引用都是有价值的,特别作为衍生阅读推荐给大家。

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要让企业微信接上 AI 并变成一个 AI 客服,可以参考以下内容: 1. 基于 COW 框架的 ChatBot 实现方案:这是一个基于大模型搭建的 Chat 机器人框架,可以将多模型塞进微信(包括企业微信)里。张梦飞同学写了更适合小白的使用教程,链接为: 。 可以实现打造属于自己的 ChatBot,包括文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等功能,以及常用开源插件的安装应用。 正式开始前需要知道:本实现思路需要接入大模型 API 的方式实现(API 单独付费)。 风险与注意事项:微信端因为是非常规使用,会有封号危险,不建议主力微信号接入;只探讨操作步骤,请依法合规使用,大模型生成的内容注意甄别,确保所有操作均符合相关法律法规的要求,禁止将此操作用于任何非法目的,处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏,以防任何可能的滥用或泄露。 支持多平台接入,如微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等;多模型选择,如 GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等等;多消息类型支持,能处理文本、语音和图片,以及基于自有知识库进行定制的企业智能客服功能;多部署方法,如本地运行、服务器运行、Docker 的方式。 2. DIN 配置:先配置 FastGpt、OneAPI,装上 AI 的大脑后,可体验知识库功能并与 AI 对话。新建应用,在知识库菜单新建知识库,上传文件或写入信息,最后将拥有知识库能力的 AI 助手接入微信。
2025-05-09
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2025-05-08
什么AI工具可以实现提取多个指定网页的更新内容
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2025-05-01
AI文生视频
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2025-04-20
学AI上钉钉
以下是在钉钉上学 AI 的相关内容: 从 AI 助教到智慧学伴的应用探索: 登录钉钉客户端,在右上角依次选择钉钉魔法棒、AI 助理、创建 AI 助理。进入创建 AI 助理页面后,填写 AI 助理信息,设置完成即可创建成功。 AI 领导力向阳乔木:未提及具体的在钉钉上学 AI 的操作方法。 基于 COW 框架的 ChatBot 实现步骤: 创建应用: 进入,登录后点击创建应用,填写应用相关信息。 点击添加应用能力,选择“机器人”能力并添加。 配置机器人信息后点击发布,发布后点击“点击调试”,会自动创建测试群聊,可在客户端查看。点击版本管理与发布,创建新版本发布。 项目配置: 点击凭证与基础信息,获取 Client ID 和 Client Secret 两个参数。 参考项目,将相关配置加入项目根目录的 config.json 文件,并设置 channel_type:"dingtalk",注意运行前需安装依赖。 点击事件订阅,点击已完成接入,验证连接通道,会显示连接接入成功。 使用:与机器人私聊或将机器人拉入企业群中均可开启对话。
2025-04-19
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2025-04-18
AI的发展史
AI(人工智能)的发展历程如下: 1. 起源阶段: 1943 年,心理学家麦卡洛克和数学家皮特斯提出机器的神经元模型,为后续的神经网络奠定基础。 1950 年,计算机先驱图灵最早提出图灵测试,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召开的会议上,人工智能一词被正式提出,并作为一门学科确立下来。 2. 发展阶段: 早期阶段(1950s 1960s):包括专家系统、博弈论、机器学习初步理论。 知识驱动时期(1970s 1980s):有专家系统、知识表示、自动推理。 统计学习时期(1990s 2000s):出现机器学习算法如决策树、支持向量机、贝叶斯方法等。 深度学习时期(2010s 至今):深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等得到发展。 3. 前沿技术点: 大模型:如 GPT、PaLM 等。 多模态 AI:包括视觉 语言模型(CLIP、Stable Diffusion)、多模态融合。 自监督学习:自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等。 小样本学习:元学习、一次学习、提示学习等。 可解释 AI:模型可解释性、因果推理、符号推理等。 机器人学:强化学习、运动规划、人机交互等。 量子 AI:量子机器学习、量子神经网络等。 AI 芯片和硬件加速。 在过去的几十年里,AI 的发展起起落落,经历了多次热度的起伏。如今,生成式 AI 等新技术的出现引发了新的关注和探索。
2025-04-08
AI发展史
AI(人工智能)的发展历程如下: 1. 起源阶段(1943 年):心理学家麦卡洛克和数学家皮特斯提出机器的神经元模型,为后续的神经网络奠定基础。 2. 1950 年:计算机先驱图灵最早提出图灵测试,作为判别机器是否具备智能的标准。 3. 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达特茅斯会议,人工智能一词被正式提出,并作为一门学科确立下来。 此后近 70 年,AI 的发展起起落落。 AI 技术发展历程还包括: 1. 早期阶段(1950s 1960s):专家系统、博弈论、机器学习初步理论。 2. 知识驱动时期(1970s 1980s):专家系统、知识表示、自动推理。 3. 统计学习时期(1990s 2000s):机器学习算法如决策树、支持向量机、贝叶斯方法等。 4. 深度学习时期(2010s 至今):深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。 当前 AI 前沿技术点有: 1. 大模型:如 GPT、PaLM 等。 2. 多模态 AI:视觉 语言模型如 CLIP、Stable Diffusion,以及多模态融合。 3. 自监督学习:自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等。 4. 小样本学习:元学习、一次学习、提示学习等。 5. 可解释 AI:模型可解释性、因果推理、符号推理等。 6. 机器人学:强化学习、运动规划、人机交互等。 7. 量子 AI:量子机器学习、量子神经网络等。 8. AI 芯片和硬件加速。
2025-03-31
AI发展史
AI(人工智能)的发展历程如下: 1. 起源阶段(1943 年):心理学家麦卡洛克和数学家皮特斯提出机器的神经元模型,为后续的神经网络奠定基础。 2. 1950 年:计算机先驱图灵最早提出图灵测试,作为判别机器是否具备智能的标准。 3. 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达特茅斯会议,人工智能一词被正式提出,并作为一门学科确立下来。 此后近 70 年,AI 的发展起起落落。 AI 技术发展历程还包括: 1. 早期阶段(1950s 1960s):专家系统、博弈论、机器学习初步理论。 2. 知识驱动时期(1970s 1980s):专家系统、知识表示、自动推理。 3. 统计学习时期(1990s 2000s):机器学习算法如决策树、支持向量机、贝叶斯方法等。 4. 深度学习时期(2010s 至今):深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。 当前 AI 前沿技术点有: 1. 大模型:如 GPT、PaLM 等。 2. 多模态 AI:视觉 语言模型如 CLIP、Stable Diffusion,以及多模态融合。 3. 自监督学习:自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等。 4. 小样本学习:元学习、一次学习、提示学习等。 5. 可解释 AI:模型可解释性、因果推理、符号推理等。 6. 机器人学:强化学习、运动规划、人机交互等。 7. 量子 AI:量子机器学习、量子神经网络等。 8. AI 芯片和硬件加速。
2025-03-12
总结最近AI的发展史,介绍一下各个AI的情况
AI 的发展历程如下: 1950s 1960s 早期阶段:出现专家系统、博弈论、机器学习初步理论。 1970s 1980s 知识驱动时期:有专家系统、知识表示、自动推理。 1990s 2000s 统计学习时期:机器学习算法如决策树、支持向量机、贝叶斯方法等得到发展。 2010s 至今深度学习时期:深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等兴起。 重大突破包括: 1956 年,人工智能被提出。 1997 年,深蓝在国际象棋比赛中击败卡斯帕罗夫。 2016 年,AlphaGo 在围棋比赛中战胜李世石。 2020 年,GPT3 发布,擅长用电脑写文章等语言相关任务。 2022 年,DALLE 发布,可根据描述画出想象中的图画。 2023 年,GPT4 发布。 从图灵测试开始,科学家们努力让机器更聪明。如今,AI 已在多个领域取得显著成果,如视频生成、蛋白质研究等,大模型由数据、算法、算力构成,算法不断迭代,数据质量至关重要。当前前沿技术点有大模型(如 GPT、PaLM 等)、多模态 AI、自监督学习、小样本学习、可解释 AI、机器人学、量子 AI、AI 芯片和硬件加速等。而且,技术的变革越来越快,新的 AI 应用不断涌现。
2025-03-10
AI发展史
AI(人工智能)的发展历程如下: 1. 起源阶段(1943 年):心理学家麦卡洛克和数学家皮特斯提出机器的神经元模型,为后续的神经网络奠定基础。 2. 1950 年:计算机先驱图灵最早提出图灵测试,作为判别机器是否具备智能的标准。 3. 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达特茅斯会议,“人工智能”一词被正式提出,并作为一门学科确立下来。 此后近 70 年,AI 的发展起起落落。 AI 技术发展历程可分为以下几个阶段: 1. 早期阶段(1950s 1960s):包括专家系统、博弈论、机器学习初步理论。 2. 知识驱动时期(1970s 1980s):有专家系统、知识表示、自动推理。 3. 统计学习时期(1990s 2000s):出现机器学习算法,如决策树、支持向量机、贝叶斯方法等。 4. 深度学习时期(2010s 至今):深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等得到发展。 当前 AI 前沿技术点包括: 1. 大模型,如 GPT、PaLM 等。 2. 多模态 AI,如视觉 语言模型(CLIP、Stable Diffusion)、多模态融合。 3. 自监督学习,如自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等。 4. 小样本学习,如元学习、一次学习、提示学习等。 5. 可解释 AI,包括模型可解释性、因果推理、符号推理等。 6. 机器人学,涵盖强化学习、运动规划、人机交互等。 7. 量子 AI,包含量子机器学习、量子神经网络等。 8. AI 芯片和硬件加速。
2025-03-10
AI发展史
AI(人工智能)的发展历程如下: 1. 起源阶段(1943年):心理学家麦卡洛克和数学家皮特斯提出机器的神经元模型,为后续的神经网络奠定基础。 2. 1950年:计算机先驱图灵最早提出图灵测试,作为判别机器是否具备智能的标准。 3. 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达特茅斯会议,人工智能一词被正式提出,并作为一门学科确立下来。 此后近70年,AI的发展起起落落。 AI技术发展历程还包括: 1. 早期阶段(1950s 1960s):专家系统、博弈论、机器学习初步理论。 2. 知识驱动时期(1970s 1980s):专家系统、知识表示、自动推理。 3. 统计学习时期(1990s 2000s):机器学习算法如决策树、支持向量机、贝叶斯方法等。 4. 深度学习时期(2010s 至今):深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。 当前AI前沿技术点有: 1. 大模型:如GPT、PaLM等。 2. 多模态AI:视觉语言模型如CLIP、Stable Diffusion,以及多模态融合。 3. 自监督学习:自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等。 4. 小样本学习:元学习、一次学习、提示学习等。 5. 可解释AI:模型可解释性、因果推理、符号推理等。 6. 机器人学:强化学习、运动规划、人机交互等。 7. 量子AI:量子机器学习、量子神经网络等。 8. AI芯片和硬件加速。
2025-02-26