AI 的发展历程如下：
1. 智能起源：早期的 AI 更多应用于完成人脸识别等分类判断任务，充满机器感。
2. 生成式 AI 的诞生：在写文章、画画、写歌等方面展现出类似人类的智慧，能力惊人。
3. 发展阶段：
早期阶段（1950s 1960s）：专家系统、博弈论、机器学习初步理论。
知识驱动时期（1970s 1980s）：专家系统、知识表示、自动推理。
统计学习时期（1990s 2000s）：机器学习算法（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。
4. 当前前沿技术点：
大模型（Large Language Models）：GPT、PaLM 等。
多模态 AI：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。
对于希望继续精进 AI 的人，可以尝试了解以下基础内容：
1. AI 背景知识：
基础理论：了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。
历史发展：简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。
2. 数学基础：
统计学基础：熟悉均值、中位数、方差等统计概念。
线性代数：了解向量、矩阵等线性代数基本概念。
概率论：基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理。
3. 算法和模型：
监督学习：了解常用算法，如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）。
无监督学习：熟悉聚类、降维等算法。
强化学习：简介强化学习的基本概念。
4. 评估和调优：
性能评估：了解如何评估模型性能，包括交叉验证、精确度、召回率等。
模型调优：学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。
5. 神经网络基础：
网络结构：理解神经网络的基本结构，包括前馈网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）。
激活函数：了解常用的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh。
2024-12-27