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ai的历史

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人工智能的历史可以追溯到二十世纪中叶。

在早期，符号推理较为流行，专家系统是重要成果之一，能在有限领域充当专家。但因从专家提取知识并转化为计算机可读形式复杂且成本高，导致 20 世纪 70 年代出现“人工智能寒冬”。

随着时间发展，计算资源更便宜，数据增多，神经网络方法在计算机视觉、语音理解等领域展现出色性能，过去十年中“人工智能”常被视为“神经网络”的同义词。

AI 技术发展历程包括：

  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）：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。

当前 AI 前沿技术点有：

  1. 大模型：如 GPT、PaLM 等。
  2. 多模态 AI：视觉 - 语言模型如 CLIP、Stable Diffusion 及多模态融合。
  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。

最初，查尔斯·巴贝奇发明计算机，遵循受控计算理念。但有些任务如根据照片判断年龄无法明确编程，这类任务正是 AI 所关注的。

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References

人工智能简介和历史

人工智能作为一个领域始于二十世纪中叶。最初，符号推理非常流行，也带来了一系列重要进展，例如专家系统——能够在某些有限问题的领域充当专家的计算机程序。然而，人们很快发现这种方法无法实现应用场景的大规模拓展。从专家那里提取知识，用计算机可读的形式表现出来，并保持知识库的准确性，是一项非常复杂的任务，而且因为成本太高，在很多情况下并不适用。这使得20世纪70年代出现了“人工智能寒冬”（[AI Winter](https://en.wikipedia.org/wiki/AI_winter)）。随着时间的推移，计算资源变得越来越便宜，可用的数据也越来越多，神经网络方法开始在计算机视觉、语音理解等领域展现出可与人类相媲美的卓越性能。在过去十年中，“人工智能”一词大多被用作“神经网络”的同义词，因为我们听到的大多数人工智能的成功案例都是基于神经网络的方法。我们可以观察一下这些方法是如何变化的，例如，在创建国际象棋计算机对弈程序时：

问：AI的技术历史和发展方向，目前最前沿的技术点有哪些

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

人工智能简介和历史

译者：Miranda，原文见https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/lessons/1-Intro/README.md[heading1][课前测试](https://red-field-0a6ddfd03.1.azurestaticap[content]人工智能（Artificial Intelligence）是一门令人兴奋的科学，它研究我们如何使计算机表现出智能行为，例如做一些人类所擅长的事情。最初，查尔斯·巴贝奇（Charles Babbage）发明了计算机，用于按照一套明确定义的程序（即算法）来对数字进行运算。现代计算机虽然比19世纪提出的原始计算机模型要先进得多，但仍然遵循着相同的受控计算理念。因此，如果我们知道实现某些目标所需的每一个步骤及其顺序，就有可能编写出程序，使计算机按照我们的想法去做这些事。✅“根据照片判断一个人的年龄”是一件无法明确编程的任务，因为我们并不知道当我们在做这件事时，是如何经过某些清晰的步骤，从而在脑海中得到一个数字的。然而，对于有些任务，我们并不能知道明确的解法。例如从一个人的照片中来判断他/她的年龄。我们之所以能做这件事，是因为我们见过了很多不同年龄的人，但我们无法明确自己的大脑具体是通过哪些步骤来完成这项任务的，所以也无法编写明确的程序让计算机来完成。这种类型的任务正是人工智能（简称AI）感兴趣的。✅想一想，如果人工智能得以实现，哪些任务可以被交给计算机完成？考虑金融、医学和艺术领域，这些领域如今是如何从人工智能中受益的？

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2025-01-27
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2025-01-27
企业AI开发
企业 AI 开发包括以下重要内容： 企业级 AI 应用类型： 智能体应用（Assistant）：基于上下文对话，自主决策并调用工具完成复杂任务的对话式 AI 应用。通过简单配置可快速上手实现基本功能，适用于客户服务、个人助理、技术支持等场景。详情参见。 工作流应用（Workflow）：将复杂任务拆解为若干子任务，以提高工作流程可控性的流程式 AI 应用。用户可通过拖拽节点创建自定义任务流程，适用于 AI 翻译等场景。详情参见。 智能体编排应用：支持多智能体协作的流程式 AI 应用，能编排多个智能体的执行逻辑，适用于综合调研报告、软件开发团队等场景。详情参见。 应避免的人工智能陷阱： 不要以为 AI 可以做任何事，要考虑技术、数据和工程资源的限制，有许多 AI 做不到的事情。 不要以为只雇佣 2 3 个机器学习工程师就可以满足公司的使用场景。机器学习人才很重要，也应让工程师与业务人才交流，寻找可行、有价值的项目。 不要以为 AI 项目一次就能成功，AI 开发通常需要多次尝试。 不要期待直接使用传统的计划流程而不用改变，实际需要和 AI 团队测算时间节点、里程碑与 KPI。 不需要极其优秀的 AI 人才后才启动项目，持续构建团队，普通工程师也能提供有价值和可行的项目。 阿里云百炼： 是基于通义系列大模型和开源大模型打造的一站式大模型服务平台，提供「生成式大模型的应用编排搭建能力」和「企业大模型的全链路训练部署能力」，是企业 AI 时代的首选。 核心能力和优势包括大模型 API 服务（高可用、高性能、高性价比），提供通义闭源和开源系列大模型，以及图片、语音等多模态大模型和国内优质三方大语言模型；AI 应用搭建（可观测、可干预、可追踪），提供 RAG 智能体应用、工作流编排和智能体编排三类使用场景的应用构建能力，以及包含插件能力、运营工具箱等适配工具，实现 10 分钟拖拉拽快速搭建 AI Agent。 提供很多行业级的解决方案，如短剧剧本创作、企业线索挖掘、泛企业 VOC 挖掘等。 体验入口：https://bailian.console.aliyun.com//home （需要登陆阿里云账号，也可以使用支付宝、钉钉、手机号快速注册登陆），建议注册后先进行实名认证，以方便后续体验工作及领取免费学习云资源。
2025-01-27
企业落地AI的怎么开展，有哪些团队，场景一般是哪些
企业落地 AI 可以按照以下步骤开展： 1. 启动试点项目来获得动能：选择几个小项目，在 6 12 个月内展示成效，项目可以内部进行或外包。尽量选择能够成功而非最有价值的项目。 2. 建立公司内部的人工智能团队：搭建集中统一的 AI 团队，再从中挑选人员协助不同业务部门，便于统一管理。同时建立全公司范围内的平台，如软件平台、工具或数据基础设施。 3. 提供广泛的人工智能培训：高层了解 AI 能为企业做什么，进行策略制定和资源分配；部门领导了解如何设置项目方向、资源分配与监控进度；培养内部工程师，开展相关项目。 4. 制定人工智能策略：深度了解 AI 并结合自身业务制定策略，设置与 AI 良性循环相一致的公司策略，如网络搜索或农业公司的案例。同时考虑创建数据策略，如战略数据采集，建造统一的数据仓库。 企业落地 AI 常见的场景包括： 1. 智能扬声器：包括探测触发词或唤醒词、语音识别、意图识别、执行相关程序等环节。 2. 自动驾驶汽车：涉及汽车检测、行人检测、运动规划等方面，需要多种传感器和技术。 人工智能团队的角色通常有： 1. 软件工程师：负责软件编程工作，在团队中占比 50%以上。 2. 机器学习工程师：创建映射或算法，搜集和处理数据。 3. 机器学习研究员：开发机器学习前沿技术，可能需要发表论文或专注研究。 4. 应用机器学习科学家：从学术文献中寻找技术解决问题。 5. 数据科学家：检测和分析数据。 6. 数据工程师：整理数据，确保其安全、易保存和读取。 7. AI 产品经理：决定用 AI 做什么，判断其可行性和价值。
2025-01-27
财经AI怎么落地
财经 AI 的落地可以从以下几个方面考虑： 1. 成本效益的运营： 消费者信息分散在多个数据库，交叉销售和预测需求面临挑战。 金融服务是情感购买，决策树复杂且难以自动化，需大量客服团队。 金融服务高度受监管，人类员工必须参与流程以确保合规。生成式 AI 能大幅提高获取数据、理解情境和合规法律等劳动密集型功能的效率。 2. 实现五个目标： 个性化的消费者体验：根据客户需求提供定制服务。 成本效益高的运营：优化流程，降低成本。 更好的合规性：确保符合复杂的法律规定。 改进的风险管理：有效识别和应对风险。 动态的预测和报告：提供更准确和及时的信息。 3. 面临的挑战： 使用金融数据训练 LLM：新进入者可能先使用公开数据，再用自身数据；现有参与者虽有专有数据优势，但可能过于保守，新进入者可能更具竞争优势。 模型输出准确性：金融问题答案影响大，需尽可能准确，初期人类常作为最终验证环节。 总之，生成式 AI 为金融服务带来巨大变革，现有参与者和初创公司将在关键挑战上竞争，最终受益的将是金融服务的消费者。
2025-01-27
我想让chatgpt和豆包辩论，辩论的主题是勒布朗詹姆斯和迈克尔乔丹，谁是历史第一人？请帮我设计给豆包和gpt的指令，以及辩论的规则，规则让有可看性，激烈性
以下是为您设计的给豆包和 ChatGPT 的指令以及辩论规则： 指令： 豆包和 ChatGPT 需充分运用各自掌握的篮球知识和数据，对勒布朗·詹姆斯和迈克尔·乔丹谁是历史第一人的问题进行深入辩论。 要求从球员的个人能力、团队成就、影响力、比赛数据等多个方面进行分析和论证。 辩论规则： 每位参与者有固定的发言时间，例如每次发言不超过 3 分钟。 发言顺序交替进行，先由豆包开始第一轮发言。 辩论过程中，不得使用侮辱性或攻击性语言，保持理性和客观。 每轮发言结束后，另一方有 1 分钟的提问和反驳时间。 辩论共进行 5 轮，最后一轮为总结陈词，时间为 5 分钟。 观众可以在辩论结束后进行投票，选出他们认为表现更出色的一方。 希望这样的设计能让辩论具有可看性和激烈性！
2025-01-17
AI的历史
人工智能的历史可以追溯到二十世纪中叶。 在早期阶段，符号推理较为流行，专家系统等取得了重要进展，但因从专家提取知识并以计算机可读形式表现及保持知识库准确性的任务复杂且成本高，应用场景难以大规模拓展，导致 20 世纪 70 年代出现“人工智能寒冬”。 随着时间推移，计算资源更便宜，数据增多，神经网络方法在计算机视觉、语音理解等领域展现出卓越性能，过去十年中，“人工智能”常被视为“神经网络”的同义词。 AI 技术的发展历程包括： 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。 当前 AI 的前沿技术点有： 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。 最初，查尔斯·巴贝奇发明了计算机，现代计算机虽先进但仍遵循相同的受控计算理念。但对于像根据照片判断人的年龄这类任务，因无法明确解法，正是人工智能感兴趣的。
2025-01-17
总结一下大模型数据发展的最新趋势，基于历史的事实和数据总结23年以来发生了什么，25年可能发生什么
以下是关于大模型数据发展趋势的总结： 2023 年以来： 大量创新大模型架构涌现，尝试在保留 Transformer 优势的同时解决其算力开销太高的问题，对 Transformer 的绝对统治地位形成有力挑战。 多种有代表性的技术路径出现，如类循环神经网络模型（以 RWKV 为代表）、状态空间模型（以 Mamba 为代表）、层次化卷积模型（以 UniRepLKNet 为代表）、多尺度保持机制模型（以 RetNet 为代表）、液体神经网络模型（以 LFM 为代表）等。这些模型在不同程度保留 Transformer 架构优势的基础上，结合 RNN、CNN 等思想做出创新发展，使得大模型架构呈现出日益明显的混合趋势，更多创新架构具备“博采众家之长”的特点。 对于 2025 年的预测，由于目前的信息有限，难以给出确切的预测。但可能会在现有创新架构的基础上进一步优化和融合，出现更高效、更强大且更具通用性的大模型架构，同时可能在技术应用和行业落地方面取得更显著的成果。
2025-01-16
AI的发展历史
AI 的发展历史可以追溯到二十世纪中叶，大致经历了以下几个阶段： 1. 早期阶段（1950s 1960s）：专家系统、博弈论、机器学习初步理论出现。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。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。1956 年，在达特茅斯会议上，人工智能一词被正式提出，并作为一门学科确立下来。 2. 知识驱动时期（1970s 1980s）：专家系统、知识表示、自动推理得到发展。但由于从专家那里提取知识并以计算机可读形式表现出来的任务复杂且成本高，20 世纪 70 年代出现“人工智能寒冬”。 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、循环神经网络等技术发展迅速。当前的前沿技术点包括大模型（如 GPT、PaLM 等）、多模态 AI（视觉 语言模型、多模态融合）、自监督学习（自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等）、小样本学习（元学习、一次学习、提示学习等）、可解释 AI（模型可解释性、因果推理、符号推理等）、机器人学（强化学习、运动规划、人机交互等）、量子 AI（量子机器学习、量子神经网络等）、AI 芯片和硬件加速。
2025-01-05
人工智能的历史
人工智能作为一个领域始于二十世纪中叶。最初，符号推理流行，带来了如专家系统等重要进展，但这种方法因无法大规模拓展应用场景，且从专家提取知识、表现及保持知识库准确性复杂且成本高，导致 20 世纪 70 年代出现“人工智能寒冬”。 随着时间推移，计算资源更便宜，数据更多，神经网络方法在计算机视觉、语音理解等领域展现出卓越性能，过去十年中“人工智能”常被视为“神经网络”的同义词。 例如在创建国际象棋计算机对弈程序时，方法不断变化。 此外，人工智能和机器学习在金融服务行业应用已超十年，促成了诸多改进。大型语言模型通过生成式人工智能代表重大飞跃，正改变多个领域。 最初查尔斯·巴贝奇发明计算机，遵循受控计算理念。但有些任务如根据照片判断人的年龄无法明确编程，这类任务正是人工智能感兴趣的。如今金融、医学和艺术等领域正从人工智能中受益。
2025-01-02
人工智能历史
人工智能作为一个领域始于二十世纪中叶。最初，符号推理流行，带来了如专家系统等重要进展，但因从专家提取知识并以计算机可读形式表现及保持知识库准确性复杂且成本高，20 世纪 70 年代出现“人工智能寒冬”。 随着时间推移，计算资源便宜、数据增多，神经网络方法在计算机视觉、语音理解等领域展现卓越性能，过去十年中“人工智能”常被视为“神经网络”同义词。 在创建国际象棋计算机对弈程序方面，早期以搜索为基础，发展出阿尔法贝塔剪枝搜索算法，搜索策略在对局结束时效果好，开始时因搜索空间大需通过学习人类对局改进，后续采用基于案例的推理，现代能战胜人类棋手的程序基于神经网络和强化学习。 在创建“会说话的程序”方面，早期如 Eliza 基于简单语法规则将输入句子重新表述为问题，现代助手如 Cortana、Siri 或谷歌助手是混合系统，使用神经网络转换语音并识别意图，未来期待完整基于神经网络的模型独立处理对话，最近的 GPT 和 TuringNLG 系列神经网络取得巨大成功。 最初查尔斯·巴贝奇发明计算机用于按明确程序运算，现代计算机虽先进但仍遵循相同理念。但有些任务如根据照片判断年龄无法明确编程，因不知大脑完成任务的具体步骤，这种类型任务是人工智能感兴趣的。 译者：Miranda，原文见 https://microsoft.github.io/AIForBeginners/lessons/1Intro/README.md 。
2024-12-25