Wd提问: ai历代版本
Ai批改: AI(人工智能)的发展经历了多个关键阶段和版本迭代,以下从技术演进和应用场景两个维度梳理其发展历程:
一、技术演进:从规则驱动到自主进化
1、早期符号主义(1950s-1980s)
代表:ELIZA(1966,首个聊天机器人)、专家系统(如MYCIN医疗诊断系统)。
特点:基于硬编码规则,无学习能力,依赖人类知识输入。
2、机器学习时代(1990s-2010s)
统计学习:SVM(支持向量机)、随机森林等算法。
深度学习革命:
2012年:AlexNet(CNN突破,ImageNet竞赛夺冠)。
2015年:ResNet(解决深度网络梯度消失问题)。
3、大模型时代(2020s至今)
GPT系列:GPT-3(1750亿参数,2020)、GPT-4(多模态,2023)。
其他模型:
图像:DALL·E、Stable Diffusion(生成式AI)。
多模态:Google Gemini、OpenAI CLIP。
二、应用场景迭代
1.0时代(自动化):工业机器人、简单分类任务。
2.0时代(感知智能):语音识别(Siri)、计算机视觉(人脸识别)。
3.0时代(认知智能):
生成式AI:ChatGPT、MidJourney(内容创作)。
自主决策:AlphaFold(蛋白质结构预测)、自动驾驶(Tesla FSD)。
三、关键升级节点
| 版本/模型 | 发布时间 | 突破点 |
| DeepBlue | 1997 | 击败国际象棋冠军 |
| AlphaGo | 2016 | 击败围棋冠军 |
| Transformer | 2017 | 奠定大模型基础架构 |
| GPT-3 | 2020 | 通用语言任务能力 |
| GPT-4 Turbo | 2023 | 多模态+上下文窗口扩展 |
四、未来趋势
Agent(智能体):AI自主完成复杂任务(如AutoGPT)。
具身智能:机器人结合大模型(如Figure 01)。
开源与小型化:Llama 2、Mistral等降低技术门槛。
如果需要了解某家公司的具体版本(如OpenAI GPT、Google Bard),可进一步细化分析。
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提问时间: 2025-04-24 03:55:37
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