奠基时代 (1950–1956)
艾伦·图灵在1950年发表了《计算机器与智能》，提出了模仿游戏，并预言到2000年机器将无法与人类区分。1956年由约翰·麦卡锡和马文·明斯基组织的达特茅斯会议创造了“人工智能”一词，并开启了这一领域。当时的乐观情绪非同寻常：明斯基在1967年预测，“在一代人之内，创造人工智能的问题将基本得到解决。”
第一次AI寒冬 (1974–1980)
早期的AI系统——专家系统、逻辑程序、搜索算法——在简单问题上有效，但无法扩展。莱特希尔报告（1973年）得出结论称AI未能兑现其承诺。资金崩盘。第一个“AI寒冬”开始了。
专家系统与第二次寒冬 (1980–1993)
专家系统——编码了专业知识的规则程序——带来了短暂的复苏。企业在AI上投入了数十亿美元。随后，硬件被证明过于昂贵，系统过于僵化，第二次AI寒冬到来了。到了1990年代初，许多研究人员都在回避“AI”这个词。
神经网络的复兴 (1986–2012)
鲁梅哈特、辛顿和威廉姆斯在1986年发表了反向传播算法，使得多层神经网络训练成为可能。进展缓慢，直到2012年，AlexNet——一种在GPU上训练的深度卷积网络——以令人震惊的优势赢得了ImageNet竞赛。深度学习时代开始了。
大语言模型 (2017–至今)
2017年的Transformer架构（Vaswani等人，《注意力就是你所需要的》）实现了在海量文本数据集上的训练。GPT-2 (2019)、GPT-3 (2020) 和 ChatGPT (2022) 证明了规模化会产生质的能力飞跃。ChatGPT在两个月内达到了1亿用户——这是史上最快的产品采用速度。
常见问题
谁发明了人工智能？
AI领域是在1956年的达特茅斯会议上创立的，由约翰·麦卡锡、马文·明斯基、克劳德·香农等人组织。艾伦·图灵1950年的论文《计算机器与智能》奠定了概念基础。该领域拥有许多创始人物，而非单一的发明者。
什么是AI寒冬？
AI寒冬是指在经历了一段夸大的预期后，AI研究的资金和兴趣缩减的时期。第一次AI寒冬（1974-1980）源于早期AI系统未能扩展；第二次（1987-1993）源于专家系统的失败。两者都是过度承诺和交付不足的结果。
什么是深度学习？
深度学习是机器学习的一个分支，使用多层（深度架构）神经网络，并在大数据集上进行训练。它在2012年后占据主导地位，当时深度卷积网络在图像识别基准测试中大幅超越了其他方法。它是当前大多数AI应用的基础，包括图像识别、语言模型和游戏系统。