近年来，随着AIGC大模型的崛起，整个社会掀起了一股强劲的AI浪潮。人们在关注AI，企业在拥抱AI，资本在追逐AI。凡是与AI有关的概念，都会吸引大量的目光。那么，AI是如何一步一步走到今天的呢？它经历了哪些发展阶段，又发生过哪些精彩的故事？本文将带您回顾人类AI的发展历程。
萌芽阶段
人类对人造智能体的追求和畅想，最早可以追溯到古希腊时代。在古希腊神话中，火与工匠之神赫菲斯托斯曾制作了一组金制的女机器人。而在中国的古代史籍中，也出现过“人工智能”的影子。《列子·汤问篇》中，偃师向周穆王进献了一个机械人，会唱歌、跳舞，还会挑逗周穆王的嫔妃。显然，这些文字记载并不靠谱。在遥远的古代，以人类当时的技术水平，肯定造不出这些复杂的机械。
人们对智能体的寄望，很多都依托于鬼神等宗教信仰。到了近现代，随着工业革命的爆发，人类开始逐渐进入机械计算、电气计算时代。计算能力的不断增长，使得通过“算力”来驱动“智能”，成为一种可行选项。莱布尼茨、托马斯·霍布斯和笛卡儿等率先提出：是否可以将人类理性的思考系统转化为代数学或几何学体系？这些伟大的思想为后来的计算机和人工智能发展指明了方向。
第一次高潮阶段（1950年-1973年）
数字电子计算机正式诞生之后，很快就有科学家开始探索是否可以通过计算机来实现“智能”。1950年，阿兰·图灵在《心灵》杂志上发表了一篇论文，提出了一个灵魂之问：“机器可以思考吗？”图灵测试由此诞生。图灵的论文在学术界引起了广泛的反响，越来越多的学者被这个话题所吸引，参与到对“机器智能”的研究之中。
1956年，达特茅斯会议召开，标志着人工智能作为一个研究领域正式诞生。此后，人工智能进入了一个快速发展阶段，形成了符号主义、联结主义和行为主义三大学派。符号主义强调将知识进行编码，形成知识库；联结主义则模仿人脑的工作原理；行为主义认为智能取决于感知和行动。这些学派为人工智能的发展奠定了理论基础。
第一次低谷阶段（1974年-1979年）
1970年代初期，人工智能研究进入了一个高速发展的阶段，被称为AI的黄金时代。然而，随着时间的推移，学者们逐渐发现基于推理规则的“智能”实际上能力非常有限。加上当时计算机的算力和存力尚处于早期阶段，系统根本达不到预期的效果。此外，机器翻译等AI工具陆续开始出现瓶颈甚至闹出笑话。政府开始削减对人工智能的投资，人工智能进入了第一个发展低谷。
第二次高潮阶段（1980年-1987年）
1980年，第二次AI发展高潮开始了。这次的主角是专家系统。专家系统是一个面向专业领域的超级“知识库+推理库”，通过导入大量专家知识和经验编写的规则进行逻辑推理来解决复杂的问题。随着技术的演进和计算机的计算和存储能力增加，专家系统开始在各个行业爆发并带来实实在在的经济效益。然而好景不长到了1980年代的后半段人工智能又开始走下坡路了原因是多方面的包括应用领域狭窄、缺乏常识性知识等所有这些问题都给其进一步发展造成了困扰。
第二次低谷阶段（1987年-1993年）
到了80年代晚期战略计算促进会大幅削减对AI的资助DARPA的新任领导也认为AI并非“下一个浪潮”削减了对其的投资AI进入了第二次低谷阶段。
第三次高潮阶段（1994年-现在）
进入1990年代神经网络开始崛起并逐渐取代专家系统成为人工智能的主要研究方向。机器学习和神经网络加速发展使得人工智能原本由知识驱动的方式逐渐变成了由数据驱动。2006年杰弗里·辛顿提出了深度信念网络深度学习正式诞生。此后深度学习算法使用更多隐藏层的深度神经网络能够自动从海量的数据集中提取特征不需要人工干预。2018年OpenAI发布了第一版的GPT系列模型——GPT-1彻底改变了自然语言处理领域的发展轨迹并在全球范围内掀起了一股AI巨浪。如今的人工智能已经是全世界关注的焦点也处于一个前所未有的白金发展阶段。
结语
本文回顾了人工智能的发展历程从萌芽阶段到三次高潮再到如今的AIGC时代人工智能已经在工业、教育、医疗、金融、交通、娱乐等几乎所有领域实现了落地并产生了可观的经济效益。未来人工智能将如何发展我们拭目以待。
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