AI（人工智能）的发展有着悠久的历史，其起源最早可追溯到上世纪：
此后近 70 年，AI 的发展起起落落：
当前 AI 前沿技术点包括：
过去的其他 AI 更多应用于完成人脸识别等分类判断任务，而生成式 AI 的诞生让人们看到其在写文章、画画、写歌等方面展现出类似人类的创作交流能力。
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
AI技术的发展历程和前沿技术点可以概括如下:[heading2]AI技术发展历程[content]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(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[heading2]当前AI前沿技术点[content]1.大模型(Large Language Models):GPT、PaLM等2.多模态AI:视觉-语言模型(CLIP、Stable Diffusion)、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
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。