以下是为您找到的关于 AI 发展历史的相关内容:
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 并非近几年才出现。其起源最早可追溯到上世纪的 1943 年。
1943 年,心理学家麦卡洛克和数学家皮特斯提出机器的神经元模型,为后续的神经网络奠定基础。
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(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,并作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。
此外,知识库中还整理了 OpenAI 的发展时间线和万字长文回顾等历史脉络类资料。
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
[heading2]总结关于AI知识库使用及AIPO活动的介绍:讨论了AI知识库的使用情况、AIPO活动的发起背景、内容安排及相关资源等。AIPO线下活动及AI相关探讨:讨论了AIPO线下活动的规则和玩法,以及AI在科技发展中的重要地位和相关研究方向。way to AGI社区活动与知识库介绍:讨论了way to AGI社区活动的安排、材料准备以及知识库的使用和相关内容更新等情况。关于AI知识库及学习路径的介绍时代杂志评选的领军人物:去年时代杂志评出了百位领军人物。AI相关名词解释:包括AGI、AIGC、agent、prompt等,建议通过与AI对话或李继刚老师的课程来理解。知识库的信息来源:有赛博蝉星公众号、国外优质博主的blog或Twitter等,推荐大家订阅获取最新信息并投稿。社区共创项目:如AIPU、CONFIUI生态大会,每月有切磋大会等活动,还发起了新活动AIPO。学习路径:有李弘毅老师的生成式AI导论等高质量学习内容,可系统化学习或通过社区共创活动反推学习,鼓励整理学习笔记并分享交流。经典必读文章:如介绍GPT运作原理、Transformer模型、扩散模型等的文章,还包括软件2.0时代相关内容。初学者入门推荐:推荐看open AI的官方Cookbook,小琪姐做了中文精读翻译,也可查看cloud的相关内容。历史脉络类资料:整理了open AI的发展时间线和万字长文回顾等。
了解AI基本概念:首先,建议阅读「[从这里启程](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=blkjooAlLFNtvKJ2)」部分,熟悉AI的术语和基础概念。了解什么是人工智能,它的主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)以及它们之间的联系。浏览入门文章,这些文章通常会介绍AI的历史、当前的应用和未来的发展趋势。开始AI学习之旅:在「[入门:AI学习路径](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ZYtkwJQSJiLa5rkMF5scEN4Onhd?table=tblWqPFOvA24Jv6X&view=veweFm2l9w)」中,你将找到一系列为初学者设计的课程。这些课程将引导你了解生成式AI等基础知识,特别推荐李宏毅老师的课程。通过在线教育平台(如Coursera、edX、Udacity)上的课程,你可以按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。选择感兴趣的模块深入学习:AI领域广泛(比如图像、音乐、视频等),你可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。我建议你一定要掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。实践和尝试:理论学习之后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出你的作品。在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎你实践后的分享。体验AI产品:与现有的AI产品进行互动是学习AI的另一种有效方式。尝试使用如ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等AI聊天机器人,了解它们的工作原理和交互方式。通过与这些AI产品的对话,你可以获得对AI在实际应用中表现的第一手体验,并激发你对AI潜力的认识。