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文档简介

团队：AI技术发展回顾AI技术发展回顾目录AI出现前的技术基础AI初生期(1956-1989)AI成长期(1990-2016)AI爆发期(2017年至今)#1AI出现前的技术基础AI出现前的技术基础人类智能的独特性：人类大脑拥有约860亿个神经元，具备抽象思维、语言创造、知识传承等能力，成为AI模拟的核心目标计算机的诞生：1946年第一台计算机ENIAC问世，解决了高速计算与精准存储问题，但缺乏自主思考能力神经网络的启发：科学家发现人类大脑的智能源于神经元的互联，提出模仿神经网络构建"机器神经网络"的设想#2AI初生期(1956-1989)AI初生期(1956-1989)概念定义：1956年达特茅斯会议首次提出"人工智能(AI)"术语，目标为"让机器模拟人类智能"核心能力框架：AI需具备"感知、思考、决策、执行"四类能力，例如通过视觉感知红绿灯并决策行动自然语言处理(NLP)的兴起：图灵测试(1950年)推动NLP发展，目标是让计算机理解并生成人类语言早期应用案例：基于规则库的机器翻译系统，依赖预置词典与语法规则，但灵活性差，易产生生硬结果技术局限：此阶段AI依赖硬编码规则，被称为"规则式AI"，类似"死记硬背的小学生"#3AI成长期(1990-2016)AI成长期(1990-2016)机器学习的突破：机器从数据中自主学习规律，取代人工编写规则，例如垃圾邮件过滤系统通过统计词频判断邮件类别监督学习方法：训练数据带有明确标签(如"垃圾/正常"邮件)，模型通过标注数据学习分类规律AI模型的出现：模型作为数据规律的数学表达，核心要素包括输入(数据)、处理(模式识别)、输出(结果)技术局限：模型能力受限于训练数据领域，难以泛化至新场景，被称为"统计式AI"，类似"偏科的中学生"#4AI爆发期(2017年至今)AI爆发期(2017年至今)Transformer架构革命：2017年Google提出自注意力机制，实现并行处理与全局推理，解决RNN的"健忘"问题大模型的崛起：参数规模突破千亿级(如GPT-3达1750亿)，覆盖多领域知识，解决"偏科"问题多模态能力扩展：从单一文本处理(GPT-3)演进至同时处理文本、图像、视频(如GPT-4o)AI爆发期(2017年至今)>应用层创新对话式AI(如ChatGPT)提供自然交互体验生成式AI(如StableDiffusion)实现文生图、图生视频智能体(Agent)具备自主规划与执行能力：例如旅行策划中动态调整行程AI爆发期(2017年至今)幻觉问题：模型生成虚构信息，需通过RAG(检索增强生成)、微调(SFT/RLHF)优化开源与

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