自引入人工智能以来，已经取得了很大进展。
图片：Unsplash/Igor Omilaev
从 20 世纪 40 年代制造的第一台数字计算机到当今机器学习工具的广泛使用，人工智能 (AI) 在相对较短的时间内取得了长足的进步。
直到最近几年，与当今的标准相比，进展缓慢，人工智能的计算能力大约每 20 个月就会翻一番。快进到 2024 年，它正在快速前进，每六个月就会变得强大一倍。
以下简要介绍了该时间表上的一些重大进展以及接下来可能发生的情况。
这是机器学习的第一个例子，机器鼠能够在迷宫中导航，并在这样做的过程中进行学习。忒修斯由美国数学家兼研究员克劳德·香农 (Claude Shannon) 开发，是一种小型木制装置，鼻子上长有金属须，体内有一块磁铁。在迷宫下面，一系列电话中继电路和安装在电机上的电磁铁帮助忒修斯找到了周围的路，并记录了它所经过的出口和墙壁。正如麻省理工学院技术评论报道的那样，香农表示，机器能够[通过反复试验]解决问题，记住解决方案，并且还能够忘记它，以防情况发生变化并且解决方案不再适用。
这次会议的正式名称为达特茅斯人工智能夏季研究项目，在美国大学达特茅斯学院举行，被广泛认为是人工智能领域的诞生地。包括克劳德·香农 (Claude Shannon) 在内的一个科学家小组为本次活动创造了“人工智能”一词，并为该技术的未来思考和研究奠定了道路。
感知器是机器学习的重要一步，被认为是第一个人工神经网络，它是一种以类似于人脑的方式做出决策的程序。该模型由美国心理学家弗兰克·罗森布拉特 (Frank Rosenblatt) 开发，能够自行区分左侧和右侧标记的打孔卡。Rosenblatt 将其描述为第一台能够拥有原创想法的机器。
自适应线性元件（ADALINE）是一种简单的单层人工神经网络，由美国斯坦福大学教授伯纳德·威德罗（Bernard Widrow）和他当时的学生泰德·霍夫（Ted Hoff）开发。它是一种用于模式识别的自适应系统，为神经网络和机器学习的未来发展奠定了基础。
在这些艰难的日子里，世界经历了人工智能资助、研究和开发的间歇期，通常被称为人工智能冬天。然而，仍然有一些重大的进展，包括一个名为 TD-Gammon 的程序，该程序在 1992 年学会了玩棋盘游戏双陆棋，其水平略低于当时的顶级玩家。
IBM 的 Deep Blue 比 TD-Gammon 和所有其他机器更进一步，成为第一个在标准锦标赛比赛中击败卫冕世界国际象棋冠军的计算机系统。Deep Blues 底层技术提高了超级计算机处理执行任务所需的复杂计算的能力，包括发现数据库中的模式。
AlexNet（一种多层深度学习神经网络）的推出标志着图像识别领域的突破。它可以以非常接近人类的水平识别狗和汽车等物体的图像。
虽然许多大型科技公司都参与了人工智能的发展，但当时鲜为人知的 OpenAIs Generative Pre-trained Transformer 2（或 GPT-2）的发布展示了自然语言处理的强大功能。它能够预测序列中的下一个项目，可以执行总结和翻译文本等任务。OpenAI 当时在博客中表示，我们的模型能够根据各种提示生成样本，这些提示感觉接近人类质量，并显示出一页或多页文本的连贯性。
2020 年 OpenAIs GPT-3 的发布带来了一个模型，该模型能够生成通常与人类编写的文本没有区别的文本。聊天机器人 ChatGPT 于 2022 年底发布，建立在这种大型语言模型的基础上，并将生成式 AI 引入了更广阔的世界。
ChatGPT 的发布引发了快速发展的新阶段，生成式 AI 迅速开始改变商业和我们生活的各个方面。此外，偏见和幻觉带来的挑战也要求负责任地实施和管理生成式人工智能。世界经济论坛人工智能治理联盟等倡议正在努力确保人工智能在推动跨行业变革时具有包容性、道德性和可持续性。
世界经济论坛如何为人工智能打造护栏？
但是，除了确保人工智能惠及每个人之外，该技术的下一步是什么？
专家表示，我们应该期待交互式人工智能机器人能够指导其他软件为你执行任务，人工智能做出新的科学发现，以及理解物理世界、记忆、推理和计划的模型。
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