第1章人工智能演進(jìn)之路1.1第一次浪潮：符號(hào)主義興起

1.1.1人工智能的起源人工智能，簡(jiǎn)稱AI，是一種使機(jī)器具備類似人類的思維與行為能力的技術(shù)。其發(fā)展歷經(jīng)三起兩落，理論技術(shù)漸成熟，應(yīng)用領(lǐng)域拓展，成科技革命與產(chǎn)業(yè)變革關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)力。1950年，圖靈在論文中預(yù)測(cè)制造智能機(jī)器可能性，提出“圖靈測(cè)試”。艾倫·麥席森·圖靈1.1.1人工智能的起源1950年，圖靈預(yù)測(cè)智能機(jī)器可能性，提出圖靈測(cè)試。通過打字交流，觀察者提問判斷人機(jī)，機(jī)器若多次迷惑超30%觀察者，視為通過測(cè)試，達(dá)人類智能水平。圖靈測(cè)試討論：圖靈測(cè)試的局限性是什么？意義：首次將“機(jī)器能否思考”從哲學(xué)思辨轉(zhuǎn)化為可驗(yàn)證的科學(xué)問題，為AI奠定了理論基石。第一次浪潮：符號(hào)主義興起

人工智能學(xué)科誕生1956年達(dá)特茅斯會(huì)議上，麥卡錫等科學(xué)家首次提出“人工智能”術(shù)語，標(biāo)志該學(xué)科正式確立。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與感知機(jī)1957年羅森布拉特提出感知機(jī)（單層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)），開啟神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究熱潮；

20世紀(jì)60年代因感知機(jī)無法處理復(fù)雜非線性關(guān)系數(shù)據(jù)分布，研究停滯。

AI語言與工業(yè)應(yīng)用1958年美國(guó)數(shù)學(xué)家約翰·麥卡錫提出LISP語言，成為建造專家系統(tǒng)的重要工具。

1961年美國(guó)Unimation公司推出世界上第一臺(tái)工業(yè)機(jī)器人Unimate

1966年,維森鮑姆開發(fā)ELIZA,展示簡(jiǎn)單模式匹配交流,初衷輔助心理治療。圖1.3世界上第一臺(tái)工業(yè)機(jī)器人這一時(shí)期，AI展現(xiàn)出“能學(xué)”、“能做”、“能聊”的蓬勃生機(jī)，但也埋下了感知機(jī)無法解決非線性問題的伏筆。第一次浪潮的終結(jié)：三重困境技術(shù)瓶頸、資源限制與預(yù)期落空，共同將AI推向了70年代的“第一次寒冬”。感知機(jī)缺陷無法處理非線性關(guān)系（如異或問題），導(dǎo)致神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究停滯。知識(shí)表示難難以將復(fù)雜、模糊的現(xiàn)實(shí)世界信息轉(zhuǎn)化為精確的符號(hào)邏輯。推理效率低受限于當(dāng)時(shí)算力，邏輯推理過程耗時(shí)過長(zhǎng)，實(shí)用性差。應(yīng)用場(chǎng)景窄僅限于特定封閉環(huán)境，無法應(yīng)對(duì)現(xiàn)實(shí)世界的復(fù)雜性和不確定性。結(jié)果：政府與資本信心驟降，AI進(jìn)入第一次低谷期。1.2第二次浪潮：連接主義與知識(shí)工程時(shí)代

機(jī)器學(xué)習(xí)起源與轉(zhuǎn)折20世紀(jì)80年代科學(xué)家探索機(jī)器學(xué)習(xí)，核心是減少人類編程依賴讓機(jī)器自主發(fā)現(xiàn)規(guī)律，80年代初亞瑟·塞繆爾開發(fā)首個(gè)下棋機(jī)器學(xué)習(xí)程序并提出該概念。核心轉(zhuǎn)折：BP算法(1986)杰弗里·辛頓等人推廣的反向傳播算法(Backpropagation)，解決了多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練難題，使網(wǎng)絡(luò)能夠通過梯度下降學(xué)習(xí)復(fù)雜的非線性函數(shù)。這一突破打通了“感知機(jī)—多層—誤差回傳”的鏈路，讓機(jī)器首次具備深層表征學(xué)習(xí)能力，直接點(diǎn)燃了第二次浪潮。20世紀(jì)80年代語音識(shí)別采用機(jī)器學(xué)習(xí)提高準(zhǔn)確率；1984年NASA用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)太空任務(wù)故障。專家系統(tǒng)與深藍(lán)：知識(shí)工程的勝利MYCIN:醫(yī)療專家系統(tǒng)通過編碼大量“如果-則”規(guī)則，MYCIN能夠?yàn)檠焊腥咎峁┛股刂委熃ㄗh，其表現(xiàn)可與專家醫(yī)生媲美，展示了AI在特定狹窄領(lǐng)域的巨大潛力。DeepBlue:擊敗世界冠軍1997年，IBM深藍(lán)通過窮舉算法和海量規(guī)則庫(kù)，擊敗了國(guó)際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫。這一勝利被全球媒體解讀為“AI超越人類智慧”，再次抬升了社會(huì)對(duì)AI的極高預(yù)期。專家系統(tǒng)的崩塌與第二次寒冬專家系統(tǒng)從輝煌到崩塌，源于其自身無法克服的內(nèi)在邏輯缺陷。知識(shí)獲取難維護(hù)成本高適應(yīng)性差結(jié)果面對(duì)不確定、模糊場(chǎng)景，剛性推理失靈。政府與企業(yè)投入再次縮減，AI進(jìn)入90年代第二次低谷。1.3第三次浪潮：深度學(xué)習(xí)與大模型紀(jì)元

2006年的AI突破2006年杰弗里·辛頓團(tuán)隊(duì)在《Science》發(fā)表論文，提出有效訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，推動(dòng)深度學(xué)習(xí)嶄露頭角。

ImageNet勝出20122012年辛頓團(tuán)隊(duì)用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)，在ImageNet比賽中識(shí)別準(zhǔn)確率提高10.9%，推動(dòng)新一輪人工智能浪潮。1.3.1深度學(xué)習(xí)的突破1.3第三次浪潮：深度學(xué)習(xí)與大模型紀(jì)元

人工智能新高潮有實(shí)質(zhì)性進(jìn)步，代表成果為深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)AlphaGo與李世石對(duì)弈AlphaGo(2016)結(jié)合深度卷積網(wǎng)絡(luò)與強(qiáng)化學(xué)習(xí)，擊敗圍棋冠軍李世石。這標(biāo)志著AI在超高維連續(xù)決策空間中，具備了自我進(jìn)化的能力。BERT(2018)通過雙向編碼器，刷新了自然語言理解十一項(xiàng)紀(jì)錄。這宣告了機(jī)器對(duì)文本深度語義理解的成熟。1.3.2產(chǎn)業(yè)介入與生成式AI崛起

GPT-3發(fā)布2020年,GPT-3擁有1750億參數(shù),生成高質(zhì)量文本,標(biāo)志生成式AI崛起,引領(lǐng)自然語言處理革命性進(jìn)步。生成式AI技術(shù)的廣泛應(yīng)用ChatGPT問世2022年11月，OpenAI推出ChatGPT，其強(qiáng)大對(duì)話能力引發(fā)全球關(guān)注，加速生成式AI技術(shù)多領(lǐng)域應(yīng)用。DeepSeek-R1模型2025年1月，中國(guó)深度求索發(fā)布DeepSeek-R1，優(yōu)化算法架構(gòu)，提高算力使用效率，標(biāo)志算力需求轉(zhuǎn)折。中國(guó)AI的躍遷：從跟跑到領(lǐng)跑1980s-2000s863計(jì)劃、清華國(guó)重實(shí)驗(yàn)室，奠定基礎(chǔ)。2010s百度深度學(xué)習(xí)研究院、華為昇騰芯片，形成自主閉環(huán)。2020s九章量子原型機(jī)，探索未來算力。2025DeepSeek與騰訊混元躋身全球前十，應(yīng)用層比肩國(guó)際。四十年厚積薄發(fā)，中國(guó)AI正朝著2030年成為世界主要人工智能創(chuàng)新中心的目標(biāo)邁進(jìn)。中國(guó)人工智能發(fā)展歷程技術(shù)突破的標(biāo)志性事件

百度深度學(xué)習(xí)研究2010年，百度成立深度學(xué)習(xí)研究院，引領(lǐng)中國(guó)AI研究接軌國(guó)際，技術(shù)快速進(jìn)步。華為AI芯片突破2019年，華為發(fā)布“昇騰”系列，標(biāo)志中國(guó)AI硬件領(lǐng)域取得重大進(jìn)展。商湯科技視覺競(jìng)賽2020年，商湯科技在國(guó)際視覺競(jìng)賽奪冠，展現(xiàn)中國(guó)圖像識(shí)別實(shí)力。量子計(jì)算原型機(jī)“九章”2020年，中科大構(gòu)建76光子“九章”，實(shí)現(xiàn)量子計(jì)算與AI結(jié)合突破。通義千問與盤古大模型2023年，阿里云推出通義千問，華為發(fā)布盤古，加速AI行業(yè)應(yīng)用DeepSeek-R1模型2025年，深度求索發(fā)布DeepSeek-R1，自強(qiáng)化學(xué)習(xí)優(yōu)化算法降低AI部署成本。效率革命：DeepSeek-R1的突破2025年，中國(guó)深度求索公司推出的DeepSeek-R1，為大模型發(fā)展開辟了全新路徑。能力強(qiáng)性能比肩國(guó)際頂尖模型，在多項(xiàng)評(píng)測(cè)中表現(xiàn)優(yōu)異。成本低采用GRPO等自強(qiáng)化學(xué)習(xí)優(yōu)化算法，將訓(xùn)練與推理成本降低一個(gè)量級(jí)。開源全面開源，賦能中小企業(yè)本地化部署，推動(dòng)算力民主化。DeepSeek-R1證明，大模型不再是巨頭的專屬游戲，AI普及與深耕的新時(shí)代正在到來。工匠精神：寒武紀(jì)的芯片突圍在AI的浪潮中，中國(guó)創(chuàng)新者