匯報人：PPT20LOGO人工智能發(fā)展簡史id-目錄1234人工智能出現(xiàn)前人工智能初生期(1956-1989年)人工智能成長期(1990-2016年)人工智能爆發(fā)期(2017年至今)1人工智能出現(xiàn)前id人工智能出現(xiàn)前人類大腦的獨特性：人類大腦擁有約860億個神經(jīng)元，支持抽象思維、推理、語言創(chuàng)造等能力，成為地球上唯一的高等智慧生物第一臺計算機誕生：1946年發(fā)明的第一臺計算機解決了"快速計算和精準存儲"問題，但缺乏自主思考能力，僅能執(zhí)行預設指令2人工智能初生期(1956-1989年)id人工智能初生期(1956-1989年)自然語言處理(NLP)發(fā)展：早期NLP的目標是讓計算機理解并生成人類語言，但受限于規(guī)則庫，機器翻譯等應用表現(xiàn)生硬，缺乏靈活性人工智能概念定義：1956年達特茅斯會議上首次提出"人工智能(AI)"術語，目標是讓機器模擬人類智能，涵蓋感知、思考、決策和執(zhí)行能力規(guī)則式AI的局限性：此階段AI依賴預設規(guī)則(如詞典、語法庫)，無法處理未預見的語境或復雜語義，被稱為"死記硬背的小學生"3人工智能成長期(1990-2016年)id人工智能成長期(1990-2016年)機器學習興起機器通過數(shù)據(jù)自主總結規(guī)律，而非依賴固定指令。例如垃圾郵件過濾系統(tǒng)從標注數(shù)據(jù)中學習關鍵詞關聯(lián)，實現(xiàn)動態(tài)判斷統(tǒng)計式AI的進步基于樸素貝葉斯、RNN(循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡)等模型架構，AI能處理局部上下文，但仍有"健忘癥"(長文本記憶不足)和全局理解缺陷監(jiān)督學習的應用訓練數(shù)據(jù)需人工標注(如"垃圾/正常"標簽)，限制了模型泛化能力，難以覆蓋未知領域4人工智能爆發(fā)期(2017年至今)id人工智能爆發(fā)期(2017年至今)Transformer架構革命：2017年Google提出Transformer，通過自注意力機制實現(xiàn)并行處理和全局推理，成為大模型的技術基石12大模型時代開啟：OpenAI推出GPT系列(參數(shù)從1.17億增至1750億)，模型規(guī)模擴大使其具備多領域通用知識，催生"大語言模型(LLM)"id人工智能爆發(fā)期(2017年至今)>多模態(tài)與智能體智能體(Agent)能自主規(guī)劃任務(如烹飪、編程)：結合大模型的推理能力和工具調(diào)用，實現(xiàn)從"工具"到"伙伴"的跨越多模態(tài)模型(如GPT-4)支持文本、圖像等混合輸入輸出：而單模態(tài)模型(如GPT-3)僅處理單一數(shù)據(jù)類型應用層爆發(fā)：ChatGPT(對話)、StableDif