人工智能极简史

1946年，世界上第一台通用计算机ENIAC问世。

1956年，美国达特茅斯学术会议确定了人工智能工程“精确地描述人的学习能力和智慧，并利用机器将这种能力与智慧加以模拟”的发展方向。

20世纪70年代是计算机技术和信息科技飞速发展的时代。个人电脑的雏形开始出现，卫星通信技术的发展也推动了全球通信网络的建立。之后这十年左右，却是AI算法的低谷时期(AI硬件和系统还在蓬勃发展)。

1986年的反向传播神经网络算法（Back Propagation, BP）及之后解决的NP难问题(Non-deterministic Polynomial-time hard)，再次燃起了学术界对AI的希望。

1995年出现了支持向量机（Support Vector Machine，SVM），推动了统计学与AI的结合。

1997年IBM深蓝（BeepBlue）机器人战胜国际象棋冠军，极大刺激了AI的发展。

1998年卷积神经网络(Convolution Neural Network, CNN)雏形出现了。机器学习进入了深度学习发展的蛰伏期。

2016年AI领域的又一里程碑事件就是谷歌旗下DeepMind公司的AlphaGo战胜国际围棋冠军，激发了包括自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）在内的各应用场景的深度学习热潮。

2020年openAI公司发布了GPT-3，2022年发布了ChatGPT(GPT-3.5)，展示了超强的文本生成能力，掀起了LLM序幕。2024年其又发布Sora，文本生成视频能力惊艳世界。

人工智能是一个抽象的概念，是一个宏观的概念，也是一个边界不断延伸和拓展的概念。其内涵是通过人工赋能，让机器设备或软硬件系统超越机械化，更加自动化、智能化。人工智能的具体实现方式随着技术的发展而动态演化。

究竟什么是人工智能

AI就像是一片森林，这片森林里面是由很多学科树构成。比如说，计算机这一颗学科树，又有很多分支，包括数据结构、算法、编程语言、应用软件等。数学这一学科树，又分化出了统计、拓扑学、信息论、控制论、耗散论等。那么统计这一学科分支继续发展和细分，又可以进一步分为机器学习、深度学习、大模型等等。每颗学科树在往前发展技术进行，人工智能就会往前发展。当各学科树有技术突破的时候，就会推动人工智能进入新的台阶。

来源：科普中国网