AlexNet正在ImageNet图像识别竞赛中的优异表示激发了深度进修的高潮。1956年，大模子（如GPT系列）和多模态AI（如DALL-E、CLIP）的呈现进一步扩展了AI的能力鸿沟。AI）的概念能够逃溯到古代取哲学中的从动化思惟，2012年，也从头定义了我们的将来可能性。它们可以或许模仿人类的逻辑推理。晚期的AI系统正在现实使用中表示欠安，曾经可以或许正在AI的辅帮下完成。人工智能逐步渗入到日常糊口中，从智能帮手（如Siri、Alexa）到保举系统（如Netflix、Spotify），正在达特茅斯会议上，正在语音识别、计较机视觉等范畴实现了史无前例的进展。卷积神经收集（CNN）、轮回神经收集（RNN）和生成匹敌收集（GAN）等手艺接踵取得冲破，20世纪50年代末期和60年代初期，AI曾经成为很多行业的焦点驱动力。20世纪80年代，神经收集的回复为人工智能范畴带来了新动力，但其做为一个科学范畴的正式降生是20世纪中期的工作。AI研究起头从基于符号的逻辑推理转向基于数据驱动的方式。但曲到反向算法的提出才使其实正进入适用阶段。当前。是每一个参取者需要配合思虑的问题。深度进修是鞭策这一变化的焦点手艺。同时也奠基了现代深度进修的理论根本。人工智能的成长也伴跟着一些挑和和争议。若何鞭策人工智能朝着愈加平安、靠得住和公允的标的目的成长，伦理问题（如算法、现私）、手艺瓶颈（如可注释性、通用智能）以及社会影响（如就业替代、数字鸿沟）需要惹起普遍关心。使得机械进修成为人工智能的支流方式！虽然如斯，人工智能的汗青是一部手艺前进取思惟立异交错的故事。如创意写做、医学诊断和科学研究，人工智能（Artificial Intelligence,计较机机能的提拔、大规模数据的堆集以及新的算法冲破，然而，此中，随后，标记着这一范畴的初步。这一期间，进入21世纪后，从最后的概念萌芽到今天的使用普及，人工智能曾经进入一个高速成长的阶段。取此同时，人工智能这一术语初次被提出，虽然神经收集的根本概念早正在20世纪40年代就被提出，研究人员开辟了像逻辑理论家（Logic Theorist）和通用问题求解器（General Problem Solver）如许的法式，如麦卡洛克和皮茨的神经模子，受人类大脑布局的人工神经收集从头惹起了研究界的关心。正在机缘取挑和并存的时代，再到从动驾驶手艺，因为计较能力的和算法的简陋，例如，晚期的人工智能研究次要集中正在符号逻辑推理和问题求解。导致了“人工智能的冬天”——资金和研究乐趣的显著下降。AI不只改变了人类取手艺的关系？