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说说AI发展史

回答

AI(人工智能)的发展有着悠久的历史。其起源最早可追溯到 1943 年,当时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,计算机先驱图灵最早提出了图灵测试,作为判别机器是否具备智能的标准。1956 年,在美国达特茅斯学院,马文·明斯基和约翰·麦凯西等人共同发起召开了著名的达特茅斯会议,“人工智能”一词被正式提出,并作为一门学科确立下来。

此后近 70 年,AI 的发展起起落落,曾两次掀起人类对其毁灭人类世界的恐慌,热度拉满后又以“不过如此”冷却收场。过去的其他 AI 更多应用于完成诸如人脸识别这样的分类判断任务,而生成式 AI 的诞生让人们看到其可以像人一样创作交流,在写文章、画画、写歌等方面展现出惊人能力。

就在过去几个月里,尽管科技公司面临资本紧缩,但一系列生成式 AI 产品的出现引发了风投界的关注。从关键人物推动的学术进展、算法和理念的涌现、公司和产品的进步、脑科学对神经网络的迭代影响这四个维度,可以更深刻地理解“机器之心的进化”。相关文章较长,涵盖了 AI 进化史的多个方面,包括前神经网络时代、软件 2.0 的崛起、面向智能的架构、一统江湖的模型、现实世界的 AI 以及 AI 进化的未来等内容。

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参考资料

走入AI的世界

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

走入AI的世界

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。

机器之心的进化 / 理解 AI 驱动的软件 2.0 智能革命

就在过去几个月里,因为美联储的加息,科技公司的资本狂欢宣告结束,美国上市的SaaS公司股价基本都跌去了70%,裁员与紧缩是必要选项。但正当市场一片哀嚎的时候,Dall-E 2发布了,紧接着就是一大批炫酷的AI公司登场。这些事件在风投界引发了一股风潮,我们看到那些兜售着基于生成式AI(Generative AI)产品的公司,估值达到了数十亿美元,虽然收入还不到百万美元,也没有经过验证的商业模式。不久前,同样的故事在Web 3上也发生过!感觉我们又将进入一个全新的繁荣时代,但人工智能这次真的能带动科技产业复苏么?本文将带你领略一次人工智能领域波澜壮阔的发展史,从关键人物推动的学术进展、算法和理念的涌现、公司和产品的进步、还有脑科学对神经网络的迭代影响,这四个维度来深刻理解“机器之心的进化”。先忘掉那些花里胡哨的图片生产应用,我们一起来学点接近AI本质的东西。全文共分为六个章节:1.AI进化史-前神经网络时代、Machine Learning的跃迁、开启潘多拉的魔盒2.软件2.0的崛起-软件范式的转移和演化、Software 2.0与Bug 2.03.面向智能的架构-Infrastructure 3.0、如何组装智能、智能架构的先锋4.一统江湖的模型-Tran sformer的诞生、基础模型、AI江湖的新机会5.现实世界的AI-自动驾驶新前沿、机器人与智能代理6.AI进化的未来-透视神经网络、千脑理论、人工智能何时能通用?文章较长,累计22800字,请留出一小时左右的阅读时间,欢迎先收藏再阅读!文中每一个链接和引用都是有价值的,特别作为衍生阅读推荐给大家。

其他人在问
我想提高办公效率 AI可以帮到我吗
AI 可以帮助您提高办公效率。以下是一些相关的研究和观点: 哈佛商学院的研究表明,在工作中使用 AI 能带来显著改善。使用 AI 的被测试者比未使用者平均多完成 12.2%的任务,完成速度提高 25.1%,结果质量提高 40%。 但 GPT4 等模型有能力边界,无人知晓其具体范围。 分组测试中,使用 AI 的两组任务完成效率和质量远高于未使用组,且对工作能力差的被测试者提升更大。 过于依赖 AI 可能适得其反,降低效率和质量,因无法区分其能力边界。 人类和 AI 协作有“半人马”和“机械人”两种方式。“半人马”强调人类主导,合理调配资源;“机械人”则是高度融合,循环迭代优化,实现人机一体化。 工作中常因流程混乱、效率低下而浪费时间,SOP(标准操作程序)是职场利器。可借助 AI 助手建立和优化 SOP 以提升效率。 强大的 AI 有巨大潜力,能像电力或互联网一样影响社会和经济,可提高劳动力效率和工作场所安全,支持人们完成现有工作,有助于推动增长和创造就业。为保持在 AI 领域的领先地位,英国需创造利于创新的监管环境。
2024-12-21
制作ppt 的 ai 工具
以下是一些制作 PPT 的 AI 工具: 1. Gamma:在线 PPT 制作网站,可通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片,支持嵌入多媒体格式,如 GIF 和视频,增强演示文稿吸引力,网址:https://gamma.app/ 2. 美图 AI PPT:由知名图像编辑软件“美图秀秀”的开发团队推出,通过输入简单文本描述生成专业 PPT 设计,包含丰富模板库和设计元素,适用于多种场合,网址:https://www.xdesign.com/ppt/ 3. Mindshow:AI 驱动的 PPT 辅助工具,提供自动布局、图像选择和文本优化等智能设计功能,包含互动元素和动画效果,网址:https://www.mindshow.fun/ 4. 讯飞智文:由科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具,利用语音识别和自然语言处理技术优势,提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能,网址:https://zhiwen.xfyun.cn/ 目前市面上大多数 AI 生成 PPT 通常按照以下思路完成设计和制作: 1. AI 生成 PPT 大纲 2. 手动优化大纲 3. 导入工具生成 PPT 4. 优化整体结构 推荐 2 篇市场分析的文章供参考: 1. 《》 2. 《》 此外,在教学中帮助学生做好组会准备时,Claude 和 Gamma.app 这两个工具组合使用效果较好。Claude 可帮助快速寻找符合条件的论文、提取精炼论文中某部分信息等。
2024-12-21
请给我推荐介绍 适合写网络小说的AI工具?
以下是一些适合写网络小说的 AI 工具及相关信息: 工具与网址: 1. Stable Diffusion(SD):一种 AI 图像生成模型,可以基于文本描述生成图像。 网址: 2. Midjourney(MJ):另一个 AI 图像生成工具,适用于创建小说中的场景和角色图像。 网址: 3. Adobe Firefly:Adobe 的 AI 创意工具,可以生成图像和设计模板。 网址: 4. Pika AI:文本生成视频的 AI 工具,适合动画制作。 网址: 5. Clipfly:一站式 AI 视频生成和剪辑平台。 网址: 6. VEED.IO:在线视频编辑工具,具有 AI 视频生成器功能。 网址: 7. 极虎漫剪:结合 Stable Diffusion 技术的小说推文视频创作提效工具。 网址: 8. 故事 AI 绘图:小说转视频的 AI 工具。 网址: 将小说制作成视频的一般流程: 1. 小说内容分析:使用 AI 工具(如 ChatGPT)分析小说内容,提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述:根据小说内容,使用工具(如 Stable Diffusion 或 Midjourney)生成角色和场景的视觉描述。 3. 图像生成:使用 AI 图像生成工具根据描述创建角色和场景的图像。 4. 视频脚本制作:将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 5. 音频制作:利用 AI 配音工具(如 Adobe Firefly)将小说文本转换为语音,添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成:使用视频编辑软件(如 Clipfly 或 VEED.IO)将图像、音频和文字合成为视频。 7. 后期处理:对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场,以提高视频质量。 8. 审阅与调整:观看生成的视频,根据需要进行调整,比如重新编辑某些场景或调整音频。 9. 输出与分享:完成所有编辑后,输出最终视频,并在所需平台上分享。 请注意,具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外,AI 工具的可用性和功能也可能会随时间而变化,建议直接访问上述提供的工具网址获取最新信息和使用指南。
2024-12-21
推荐一个AI工具,帮助我每天自动执行以下步骤:从本地上传文件给大模型,该文件内含有新闻网页链接,大模型读取链接并汇总内容
以下为您推荐的 AI 工具可能有助于您实现每天自动执行从本地上传文件给大模型,并让大模型读取文件内新闻网页链接并汇总内容的需求: 1. AI 拍立得(Pailido): 特点:即拍即得,简化流程,操作直观高效。 体验方式:微信小程序搜索“Pailido”。 交互逻辑:用户选择拍摄场景类型并拍照,AI 自动识别和分析照片内容信息,依据预设场景规则迅速生成符合情境的反馈。 实现场景: 图片转成文本:用户上传图片后,大模型根据选择的场景生成相关文字描述或解说文本,可用于生成美食点评、朋友圈发布文案、闲鱼上架示例模版等。 图片转绘图片:用户上传图片后,大模型按照指定风格快速生成图像的转绘版本,适应不同风格和场景需求,如图片粘土风、图片积木风、图片像素风等。 2. 内容仿写 AI 工具: 秘塔写作猫:https://xiezuocat.com/ ,是 AI 写作伴侣,能推敲用语、斟酌文法、改写文风,实时同步翻译,支持全文改写、一键修改、实时纠错并给出修改建议,智能分析文章属性并打分。 笔灵 AI 写作:https://ibiling.cn/ ,是智能写作助手,支持多种文体写作,如心得体会、公文写作、演讲稿、小说、论文等,支持一键改写/续写/扩写,智能锤炼打磨文字。 腾讯 Effidit 写作:https://effidit.qq.com/ ,由腾讯 AI Lab 开发的智能创作助手,能提升写作者的写作效率和创作体验。 更多 AI 写作类工具可以查看:https://www.waytoagi.com/sites/category/2 。请注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-12-21
AI图片社区
以下是关于 AI 图片社区的相关信息: 如何判断一张图片是否 AI 生成:要培养鉴别 AI 图片的技能需要训练大脑模型。对于不擅长的朋友,可通过一些网站来判断,如 ILLUMINARTY(https://app.illuminarty.ai/),但测试中可能存在误判,这是因为鉴定 AI 自身的逻辑算法不能像人类一样综合考虑各种表现。 100 个 AI 应用中的相关社区:500px 摄影社区是 AI 摄影比赛平台,利用图像识别、数据分析技术,举办摄影比赛,展示优秀摄影作品;雪球财经 APP 是 AI 金融投资教育平台,利用数据分析、自然语言处理技术,为用户提供个性化的金融投资教育服务。
2024-12-21
当前有哪些热门AI工具
以下是一些当前热门的 AI 工具: 儿童练习英语口语的 AI 工具: LingoDeer:使用游戏和互动活动教孩子英语,提供各种课程,有家长仪表板。 Busuu:提供英语等多种语言课程,有多种教学方法和社区功能。 Memrise:使用抽认卡和游戏教学,有社交功能。 Rosetta Stone:使用沉浸式方法,有语音识别功能。 Duolingo:免费,使用游戏化方法,课程多样。 制作 PPT 的 AI 工具: Gamma:在线制作网站,可通过输入提示生成幻灯片,支持嵌入多媒体。 美图 AI PPT:输入文本描述生成专业设计,有丰富模板库。 Mindshow:提供智能设计功能,简化设计流程。 讯飞智文:利用语音识别和自然语言处理技术,提供多种编辑功能。 辅助写邮件的 AI 工具: Grammarly:提供语法检查、拼写纠正等功能,支持多平台和多种语言。 Hemingway Editor:简化句子结构,提高可读性。 ProWritingAid:全面的语法和风格检查,提供详细写作报告。 Writesonic:基于 AI 生成各种文本,生成速度快。 Lavender:专注邮件写作优化,提供个性化建议和模板。 在选择工具时,需考虑使用者的年龄、兴趣、学习风格、功能和成本等因素。
2024-12-21
Open AI的发展史
OpenAI 的发展历程如下: 2015 年成立。 2022 年 11 月 30 日,发布基于 GPT 3.5 的 ChatGPT,引发全球 AI 浪潮。 其发展可追溯到更早时期: 1943 年,心理学家麦卡洛克和数学家皮特斯提出机器的神经元模型,为神经网络奠定基础。 1950 年,图灵最早提出图灵测试,作为判别机器是否具备智能的标准。 1956 年,在美国达特茅斯学院,马文·明斯基和约翰·麦凯西等人共同发起召开达特茅斯会议,人工智能一词被正式提出,并确立为一门学科。 此后近 70 年,AI 发展起起落落。 OpenAI 成立一年多后,其首席技术官对细节描述吝啬,当时员工工资占支出大头,研究方向多样但成果有限。 OpenAI 的崛起始于聘请研究员 Alec Radford。 此外,OpenAI 在其内部会议上分享了关于通用人工智能(AGI)的五个发展等级: 1. 聊天机器人(Chatbots):具备基本对话能力,依赖预设脚本和关键词匹配,用于客户服务和简单查询响应。 2. 推理者(Reasoners):具备人类推理水平,能解决复杂问题,如 ChatGPT,能根据上下文和文件提供详细分析和意见。 3. 智能体(Agents):不仅具备推理能力,还能执行全自动化业务,但目前许多产品执行任务后仍需人类参与。 4. 创新者(Innovators):能够协助人类完成新发明,如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型,可预测蛋白质结构,加速科学研究和新药发现。 5. 组织(Organizations):最高级别,能够自动执行组织的全部业务流程,如规划、执行、反馈、迭代、资源分配和管理等。
2024-12-04
AI发展史
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: 1. 1943 年,心理学家麦卡洛克和数学家皮特斯提出机器的神经元模型,为后续的神经网络奠定了基础。 2. 1950 年,计算机先驱图灵最早提出图灵测试,作为判别机器是否具备智能的标准。 3. 1956 年,在美国达特茅斯学院,马文·明斯基和约翰·麦凯西等人共同发起召开了著名的达特茅斯会议,“人工智能”一词被正式提出,并作为一门学科确立下来。 此后近 70 年,AI 的发展起起落落。其发展历程大致可分为以下几个阶段: 1. 早期阶段(1950s 1960s):包括专家系统、博弈论、机器学习初步理论。 2. 知识驱动时期(1970s 1980s):有专家系统、知识表示、自动推理。 3. 统计学习时期(1990s 2000s):出现机器学习算法,如决策树、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、循环神经网络等得到广泛应用。 当前 AI 前沿技术点包括: 1. 大模型,如 GPT、PaLM 等。 2. 多模态 AI,如视觉 语言模型(CLIP、Stable Diffusion)、多模态融合。 3. 自监督学习,如自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等。 4. 小样本学习,包括元学习、一次学习、提示学习等。 5. 可解释 AI,涉及模型可解释性、因果推理、符号推理等。 6. 机器人学,涵盖强化学习、运动规划、人机交互等。 7. 量子 AI,包含量子机器学习、量子神经网络等。 8. AI 芯片和硬件加速。
2024-12-02
AI发展史
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: 1. 1943 年,心理学家麦卡洛克和数学家皮特斯提出机器的神经元模型,为后续的神经网络奠定基础。 2. 1950 年,计算机先驱图灵最早提出图灵测试,作为判别机器是否具备智能的标准。 3. 1956 年,在美国达特茅斯学院,马文·明斯基和约翰·麦凯西等人共同发起召开达特茅斯会议,“人工智能”一词被正式提出,并作为一门学科确立下来。 此后近 70 年,AI 的发展起起落落: 1. 早期阶段(1950s 1960s):有专家系统、博弈论、机器学习初步理论。 2. 知识驱动时期(1970s 1980s):包括专家系统、知识表示、自动推理。 3. 统计学习时期(1990s 2000s):出现机器学习算法如决策树、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、循环神经网络等得到发展。 当前 AI 前沿技术点包括: 1. 大模型,如 GPT、PaLM 等。 2. 多模态 AI,如视觉 语言模型(CLIP、Stable Diffusion)、多模态融合。 3. 自监督学习,如自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等。 4. 小样本学习,如元学习、一次学习、提示学习等。 5. 可解释 AI,包括模型可解释性、因果推理、符号推理等。 6. 机器人学,涵盖强化学习、运动规划、人机交互等。 7. 量子 AI,如量子机器学习、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。
2024-11-11
AI的整个发展史,有没有AI相关综述,让我阅读一下
以下是为您提供的关于 AI 发展史及相关综述的内容: 1. 《机器之心的进化 / 理解 AI 驱动的软件 2.0 智能革命》:涵盖了 AI 进化史的多个方面,包括前神经网络时代、Machine Learning 的跃迁、开启潘多拉的魔盒等,文章较长,约 22800 字,阅读前可先观看一段 Elon Musk 和 Jack Ma 在 WAIC 2019 关于人工智能的对谈视频。 2. 对于初学者: 微软的 AI 初学者课程《Introduction and History of AI》: AI for every one(吴恩达教程): 大语言模型原理介绍视频(李宏毅): 谷歌生成式 AI 课程: ChatGPT 入门: 如果您是新手学习 AI,可参考以下学习路径指南: 1. 了解 AI 基本概念:阅读「」熟悉术语和基础概念,浏览入门文章了解 AI 历史、应用和发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅:在「」中找到为初学者设计的课程,可通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)按自己节奏学习并获取证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习:AI 领域广泛,如图像、音乐、视频等,可根据兴趣选择特定模块深入学习。
2024-09-16
AI发展史
AI 的发展历程大致如下: 1. 早期阶段(1950s 1960s):出现了专家系统、博弈论以及机器学习的初步理论。 2. 知识驱动时期(1970s 1980s):专家系统、知识表示和自动推理得到发展。 3. 统计学习时期(1990s 2000s):出现了机器学习算法,如决策树、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、循环神经网络等技术兴起。 早在 1945 年,Alan Turing 就考虑用计算机模拟人脑,设计了 ACE(Automatic Computing Engine 自动计算引擎),这被视为机器智能的起源。随着对大脑工作机制认知的增加,神经网络的算法和模型也不断进步。例如,CNN 的结构基于两类细胞的级联模型,在计算上更高效、快速,在自然语言处理和图像识别等许多应用中表现出色。每次对大脑工作机制的更多了解,都推动着神经网络的发展。
2024-09-07
AI发展史
AI 的发展历程大致如下: 1. 早期阶段(1950s 1960s):出现了专家系统、博弈论以及机器学习的初步理论。 2. 知识驱动时期(1970s 1980s):专家系统、知识表示和自动推理得到发展。 3. 统计学习时期(1990s 2000s):机器学习算法如决策树、支持向量机、贝叶斯方法等兴起。 4. 深度学习时期(2010s 至今):深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等成为主流。 早在 1945 年,Alan Turing 就考虑用计算机模拟人脑,设计了 ACE(Automatic Computing Engine 自动计算引擎),这被视为机器智能的起源。随着对大脑工作机制认知的增加,神经网络的算法和模型也不断进步。例如,CNN 的结构基于两类细胞的级联模型,在计算上更高效、快速,在自然语言处理和图像识别等许多应用中表现出色。
2024-09-02