AI 有着怎样的发展历程？
人工智能 (AI) 是指机器（通常特指计算机）模仿人类认知过程、解决问题的能力以及行动能力。如今，AI 涵盖了一系列能力，从预测式 AI 和自然语言处理，到大型语言模型 (LLM) 和代理式 AI。
从古代世界的自动机到最早的计算机，这些都是 AI 的前身。当今最先进的模型，其基础是几十年前发展起来的理论和算法。
AI 历史上的重大事件：时间线
虽然“人工智能”一词最早出现在 1955 年，但对 AI 发展至关重要的事件却可以追溯到几个世纪以前。
20 世纪之前
- 大约公元前 400 年：根据一些古希腊文献记载，阿尔希塔斯 (Archytas of Tarentum) 制作了一只能够拍打翅膀并飞翔的木鸽。
- 大约 1495 年：莱昂纳多•达•芬奇 (Leonardo da Vinci) 绘制了一幅外形类似德国骑士的自动机详细图纸，并且可能已经制造了一台（即便确实如此，这台自动机也无法流传至今）。
- 大约 1560 年：西班牙国王费利佩二世 (Phillip II) 委托钟表匠 Juanelo Turriano 模仿方济各会修士 Diego de Alcalá（后来被封为圣徒 St. Diego）制作一台自动机。这种自动机由发条驱动，可以模仿人类的基本动作和姿势。
- 1764 - 1770 年：名为 Canard Digérateur（或“消化鸭”）以及 Automaton Chess Player（或“自动行棋的傀儡”）的自动机令公众欣喜。虽然两者后来都被证明是骗局，但它们拓展了人们对自动化可能性的普遍理解。
- 1822 年：查尔斯•巴贝奇 (Charles Babbage) 完成了“差分引擎”的研制，这是一种机械计算装置，它是计算机的早期前身。
1900 - 1973 年
- 1914年：数学家兼发明家 Leonardo Torres y Quevedo 首次推出了"El Ajedrecista"，这是一款能够自动进行国际象棋对局并在特定情况下击败人类棋手的自动机。
- 1943 年：神经生理学家 Warren McCulloch 和数学家 Walter Pitts 共同发表了题为《神经活动内在概念的逻辑演算》(A Logical Calculus of the Ideas Imminent in Nervous Activity) 的论文，文中介绍了神经元的数学描述。这篇论文成为了构建人工神经网络的关键一步。
- 1945 年：第一台数字计算机 ENIAC 诞生。
- 1949 年：心理专家唐纳德•赫布 (Donald Hebb) 出版了《行为的组织》，这本书对神经网络的发展产生了深远的影响。
- 1950 年：颇具影响力的数学家和计算机科学家 Alan Turing 发表了《计算机器与智能》(Computing Machinery and Intelligence)，这篇论文探讨了“机器能否思考”的问题。论文描述了著名的“图灵测试”，用于判断计算机智能是否已变得与人类智能无法区分。
- 1951 年：Dean Edmunds 和 Marvin Minsky 一起建造了随机神经模拟强化计算器 (SNARC)，这是世界上第一台神经网络计算机。它只有 40 个神经元。
- 1955 年：在计算机科学家约翰•麦卡锡 (John McCarthy) 主持的一次研讨会上，“人工智能”一词首次出现。
- 1957 年：心理学家兼计算机科学家弗兰克•罗森布拉特 (Frank Rosenblatt) 创建了感知器，这是一种早期的人工神经网络。
- 1959 年：斯坦福大学研究员 Bernard Widrow 和 Marcian Hoff 开发了出现实世界中使用的第一个神经网络模型：多自适应线性元素 (Madaline)，用于消除电话线路回声。
- 1966 年：计算机科学家 Joseph Weizenbaum 发布了 ELIZA 程序，这被认为是第一个聊天机器人（尽管按照如今的标准，其底层模式匹配算法相当简单）。
- 1969 年：Marvin Minsky 和 Seymour Papert 出版了《感知器：计算几何学导论》(Perceptrons: An Introduction to Computational Geometry)，这本书对感知器提出了质疑（最初由 Frank Rosenblatt 提出）。引人争议的是，书中还论述了感知器的一些局限性，某些研究员后来认为这些局限性削弱了对 AI 研究的资助热情。
AI 的寒冬与复苏：1973 - 2000 年
- 1973 年：第一个“AI 寒冬”开始，英国科学研究委员会的一份报告指出，这一领域的工作未能兑现其承诺，英国削减了对 AI 研究的资助。在七十年代这十年的剩余时间里，AI 研究速度放缓。
- 1980 年：人工智能促进协会 (AAAI) 召开了第一次会议。对 AI 研究的兴趣开始复苏。
- 1982 年：加州理工学院的 John Hopfield 向美国国家研究院提交了一篇关于在人工神经元之间使用双向连接的论文（以前一直都只使用了单向连接）。此外，日本启动了该国的第五代计算机系统项目 (FGCS)，为 AI 研究提供了更多资金。
- 1987 年：第二个 AI 寒冬开始，在此期间，由于研究进展停滞不前，AI 研究的投资极少。
- 1995 年：Richard Wallace 开发了聊天机器人 A.L.I.C.E.，它以 20 世纪 60 年代的聊天机器人 ELIZA 为基础。
- 1997 年：IBM 的超级计算机“深蓝”(Deep Blue) 在六局棋国际象棋比赛中击败了国际象棋大师加里•卡斯帕罗夫 (Garry Kasparov)。
21 世纪：AI 热潮
- 2002 年：Roomba 机器人发布，这是最早具备完全自主功能的消费产品之一。
- 2007 年：计算机科学家 Geoffrey Hinton 发表了题为“Learning Multiple Layers of Representation”的论文，这是一篇在深度学习方面具有重大意义的论文。
- 2009 年：研究员 Rajat Raina、Anand Madhavan 和 Andrew Ng 共同发表了题为“Large-scale Deep Unsupervised Learning using Graphics Processors”的论文，文中指出 GPU 在机器学习方面优于 CPU。未来几年，向 GPU 转变将会催生出比以往任何时候都更加强大的 AI 模型。
- 2011 年：IBM 的自然语言处理器 Watson 参加了美国智力竞猜电视节目《危险边缘》(Jeopardy!) 并获胜。同一年，Apple 推出了首个广受欢迎的虚拟助手 Siri。
- 2012 年：Google 研究员 Jeff Dean 和 Andrew Ng 训练一个神经网络，使其能够仅使用未标记的图像识别猫。大约在这个时候，“AI 热潮”开始了。
- 2016 年：Google 计算机程序 AlphaGo 在围棋比赛中击败了围棋世界冠军李世石。
- 2017 年：Google 提出了 Transformer 神经网络框架，这种架构为大型语言模型 (LLM) 的开发铺平了道路。
- 2020 年：OpenAI 发布了 GPT-3，这是首批 LLM 之一。
- 2021 年：Google 发布了多任务统一模型 (MUM)，这是一种由 AI 驱动的搜索算法，能够理解并生成语言。
- 2022 年：ChatGPT 4.0 版本正式发布可供大众使用，彻底改变了人们对 AI 能力的理解。其他 LLM，例如 Bard、Llama、Bing Chat 和 Copilot，也相继发布。
什么是 AI 的“第三次浪潮”？
凭借一系列硬件突破和进步，AI 在经历了数十年的缓慢发展和寒冬之后，近几年迎来了加速发展。行业观察人士认为，在这一轮 AI 发展热潮中，三种类型的 AI 浪潮相继快速成为主流，它们分别是：预测式 AI、生成式 AI（例如 LLM），以及代理式 AI。
代理式 AI 可以创建计算机程序，即使没有明确的指令，也能够自主执行任务，而且也无需基于提示的特定上下文。AI 代理可以自行决策，从过去的经验中学习，并相应地调整行动。因此，它们可以独立运行，或者只需极少的人工干预就能运行。
未来 AI 将会如何发展？
近年来，新的发现和更强大的硬件帮助 AI 获得了前所未有的能力。AI 的历史将会继续延续，未来或许会有更多激动人心的发展。
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来源：
- https://cs.stanford.edu/people/eroberts/courses/soco/projects/neural-networks/History/history1.html
- https://www.history.com/articles/7-early-robots-and-automatons
- https://www.cell.com/trends/cognitive-sciences/fulltext/S1364-6613(07)00217-3
- https://www.historyofinformation.com/detail.php?entryid=782
- https://www.historyofinformation.com/detail.php?id=4137
- https://www.techtarget.com/searchenterpriseai/definition/AI-winter
- https://aaai.org/conference/aaai/aaai80/
- https://blog.google/products/search/introducing-mum/
- https://news.harvard.edu/gazette/story/2012/09/alan-turing-at-100/