Ai的发展历程

AI（人工智能）的发展可以追溯到20世纪50年，到20世纪60年代，主要通过演算法解决棋牌问题，由于没有解决现实问题，美国政府资金断供，导致第一次AI浪潮的结束。70年代末成了人工智能的寒冬。

1950年，阿兰·图灵提出了图灵测试机，大意是将人和机器放在一个小黑屋里与屋外的人对话，如果屋外的人分不清对话者是人类还是机器，那么这台机器就拥有像人一样的智能。

70年代开始，研究人员利用计算机的存储功能，把“知识”存入电脑，让它变得更加聪明，这个时期，主要是开发基于规则的系统，这些系统使用人类编写的规则和逻辑来处理数据。MYCIN系统是20世纪70年代由斯坦福大学开发，用于诊断细菌感染，它有二百多条规则，可识别51种病菌，正确处理23种抗生素，对于专家系统的发展有着重要的影响，被人们视为专家系统的设计规范，现在的专家系统大多都是参考MYCIN而设计研发的基于规则的专家系统。

为了让这项技术实用化，需要搜集和整理各种资料，包括“觉得浑身不舒服”这种含糊不清的症状描述，但是想让这些全部记录下来，实在是一件不容易的事情。

到了20世纪80年代，就有人想把人类所有的知识纳入系统中，AI的发展开始转向知识系统，这些系统使用专家知识库来处理数据，并能够自动学习和适应新的数据。CYC系统是一个基于知识的AI系统，由Douglas Lenat团队在20世纪80年代开始开发，旨在构建一个包含全人类全部知识的专家系统。截至2017年，它已经积累了超过150万个概念数据和超过2000万条常识规则，曾经在各个领域产生超过100个实际应用，它也被认为是当今最强人工智能IMB Woston的前身。

到了20世纪90年代，AI的发展开始受到挫折，直到1997年，IBM的超级计算机深蓝击败了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，成为人工智能历史上的一个重要里程碑。

21世纪初，AI领域出现了深度学习技术，这是一种基于神经网络的机器学习方法，深度学习技术使得AI能够处理更复杂的任务，例如图像识别和语音识别。2006年，多伦多大学的Geoffrey Hinton等人提出了一种基于深度学习的方法，这种方法可以让计算机通过大量数据来学习和适应新的数据。这一突破使得计算机在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域的表现有了巨大的提升。

2011年，IBM的Watson在美国电视游戏节目中击败了两位人类冠军，这标志着AI在自然语言处理方面的表现已经与人类相当。AlphaGo在围棋比赛中击败了人类冠军，GPT-3语言模型在自然语言处理方面取得了巨大的突破，这些都标志着AI技术已经成为人类社会的重要组成部分。

到了2022年，随着GPT的引爆，宣告了人工智能时代的正式来临，2022年也被定义为AI元年。