AI 的发展历程充满了众多重要的里程碑：
从 2012 年至今，深度神经网络的使用呈爆炸式增长，大部分 Machine Learning 领域的研究都集中在 Deep Learning 方面。通过回顾 AI 的发展历史，能够理清其发展脉络以及每个关键里程碑的意义。
以上，通过回顾AI的发展历史，理清了AI的发展脉络以及每个关键里程碑的意义，通过尝试剖析以ChatGPT为代表的LLMs的技术内涵和思想，发现LLMs当前的局限以判断未来潜在的能力涌现趋势和实现路径，同时隐约间发现以Alpha系列为代表的RL思想在解决专业性领域复杂问题体现出的深层泛化能力的惊艳，并尝试以第一性原理为思维方法，通过一步步对当前LLMs通往AGI可能路径的阻碍、差距等进行探索、分析，我们似乎能够基于本质上的洞察捋清一些内容和思路，并最终在下方进行一些总结和阐释：
从2012到现在，深度神经网络的使用呈爆炸式增长，进展惊人。现在Machine Learning领域的大部分研究都集中在Deep Learning方面，就像进入了潘多拉的魔盒被开启了的时代。配图06：AI进化史GAN生成对抗网络（GAN - Generative Adversarial Network）是Deep Learning领域里面另一个重要的里程碑，诞生于2014年，它可以帮助神经网络用更少的数据进行学习，生成更多的合成图像，然后用来识别和创建更好的神经网络。GANs的创造者Ian Goodfellow是在蒙特利尔的一个酒吧里想出这个主意的，它由两个神经网络玩着猫捉老鼠的游戏，一个创造出看起来像真实图像的假图像，而另一个则决定它们是否是真的。配图07：GANs模拟生产人像的进化GANs将有助于创建图像，还可以创建现实世界的软件模拟，Nvidia就大量采用这种技术来增强他的现实模拟系统，开发人员可以在那里训练和测试其他类型的软件。你可以用一个神经网络来“压缩”图像，另一个神经网络来生成原始视频或图像，而不是直接压缩数据，Demis Hassabis在他的一篇论文中就提到了人类大脑“海马体”的记忆回放也是类似的机制。大规模神经网络
1956年人工智能被提出1997年深蓝击败卡斯帕罗夫2016年AlphaGo击败李世石2020年GPT-3的发布2022年DALL-E的发布2023年GPT-4的发布2024年即将发布GPT-5说明：这里未来可以改进一下，当时匆忙只写了语言模型和DALL-E，绘图的SD和Midjourney等我都没写进去，已经新出的视频和音乐创作工具等，都可以往上写，但也不用太多。只需要让孩子理解，技术的变革已经越来越快了！内容从图灵测试之后，科学家们就开始努力让机器变得更聪明。到了1956年，人工智能这个词首次被提出，从那时起，人们就开始正式研究如何让机器像人一样思考了。重大突破1997年：有一个叫做深蓝的电脑，在国际象棋比赛中战胜了世界冠军。这是第一次机器在这样的智力游戏中击败了顶尖的人类选手。2016年：有一个更聪明的AI叫AlphaGo，它在围棋比赛中战胜了世界冠军李世石。围棋是一个非常复杂的游戏，这次胜利让全世界都很惊讶。