團(tuán)隊(duì)：AI技術(shù)發(fā)展回顧AI技術(shù)發(fā)展回顧目錄AI出現(xiàn)前的技術(shù)基礎(chǔ)AI初生期(1956-1989)AI成長期(1990-2016)AI爆發(fā)期(2017年至今)#1AI出現(xiàn)前的技術(shù)基礎(chǔ)AI出現(xiàn)前的技術(shù)基礎(chǔ)人類智能的獨(dú)特性：人類大腦擁有約860億個(gè)神經(jīng)元，具備抽象思維、語言創(chuàng)造、知識(shí)傳承等能力，成為AI模擬的核心目標(biāo)計(jì)算機(jī)的誕生：1946年第一臺(tái)計(jì)算機(jī)ENIAC問世，解決了高速計(jì)算與精準(zhǔn)存儲(chǔ)問題，但缺乏自主思考能力神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的啟發(fā)：科學(xué)家發(fā)現(xiàn)人類大腦的智能源于神經(jīng)元的互聯(lián)，提出模仿神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建"機(jī)器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)"的設(shè)想#2AI初生期(1956-1989)AI初生期(1956-1989)概念定義：1956年達(dá)特茅斯會(huì)議首次提出"人工智能(AI)"術(shù)語，目標(biāo)為"讓機(jī)器模擬人類智能"核心能力框架：AI需具備"感知、思考、決策、執(zhí)行"四類能力，例如通過視覺感知紅綠燈并決策行動(dòng)自然語言處理(NLP)的興起：圖靈測(cè)試(1950年)推動(dòng)NLP發(fā)展，目標(biāo)是讓計(jì)算機(jī)理解并生成人類語言早期應(yīng)用案例：基于規(guī)則庫的機(jī)器翻譯系統(tǒng)，依賴預(yù)置詞典與語法規(guī)則，但靈活性差，易產(chǎn)生生硬結(jié)果技術(shù)局限：此階段AI依賴硬編碼規(guī)則，被稱為"規(guī)則式AI"，類似"死記硬背的小學(xué)生"#3AI成長期(1990-2016)AI成長期(1990-2016)機(jī)器學(xué)習(xí)的突破：機(jī)器從數(shù)據(jù)中自主學(xué)習(xí)規(guī)律，取代人工編寫規(guī)則，例如垃圾郵件過濾系統(tǒng)通過統(tǒng)計(jì)詞頻判斷郵件類別監(jiān)督學(xué)習(xí)方法：訓(xùn)練數(shù)據(jù)帶有明確標(biāo)簽(如"垃圾/正常"郵件)，模型通過標(biāo)注數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)分類規(guī)律AI模型的出現(xiàn)：模型作為數(shù)據(jù)規(guī)律的數(shù)學(xué)表達(dá)，核心要素包括輸入(數(shù)據(jù))、處理(模式識(shí)別)、輸出(結(jié)果)技術(shù)局限：模型能力受限于訓(xùn)練數(shù)據(jù)領(lǐng)域，難以泛化至新場(chǎng)景，被稱為"統(tǒng)計(jì)式AI"，類似"偏科的中學(xué)生"#4AI爆發(fā)期(2017年至今)AI爆發(fā)期(2017年至今)Transformer架構(gòu)革命：2017年Google提出自注意力機(jī)制，實(shí)現(xiàn)并行處理與全局推理，解決RNN的"健忘"問題大模型的崛起：參數(shù)規(guī)模突破千億級(jí)(如GPT-3達(dá)1750億)，覆蓋多領(lǐng)域知識(shí)，解決"偏科"問題多模態(tài)能力擴(kuò)展：從單一文本處理(GPT-3)演進(jìn)至同時(shí)處理文本、圖像、視頻(如GPT-4o)AI爆發(fā)期(2017年至今)>應(yīng)用層創(chuàng)新對(duì)話式AI(如ChatGPT)提供自然交互體驗(yàn)生成式AI(如StableDiffusion)實(shí)現(xiàn)文生圖、圖生視頻智能體(Agent)具備自主規(guī)劃與執(zhí)行能力：例如旅行策劃中動(dòng)態(tài)調(diào)整行程AI爆發(fā)期(2017年至今)幻覺問題：模型生成虛構(gòu)信息，需通過RAG(檢索增強(qiáng)生成)、微調(diào)(SFT/RLHF)優(yōu)化開源與