人工智能发展史

1980-1990

20世纪80年代和90年代，随着计算能力的提升和算法创新，机器学习逐渐成为人工智能研究的核心领域。专家系统、决策树算法和早期神经网络等技术取得了重要突破，使计算机系统能够从数据中学习和改进，而无需明确编程。

这一时期的里程碑包括反向传播算法的完善、支持向量机的提出，以及IBM深蓝在1997年击败国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫。

2006-2012

2006年，杰弗里·辛顿提出"深度学习"概念，标志着人工智能进入全新发展阶段。深度学习利用多层神经网络处理大量数据，在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域取得突破性进展。

2012年，AlexNet在ImageNet竞赛中大幅降低错误率，证明了深度学习的巨大潜力。2016年，AlphaGo击败围棋世界冠军李世石，展示了AI在复杂决策领域的卓越能力。

2018至今

现代人工智能已渗透到各个领域：医疗诊断、金融风控、自动驾驶、智能制造等。Transformer架构的提出催生了GPT系列、BERT等大型语言模型，使AI在理解和生成人类语言方面达到前所未有的水平。

生成式AI如DALL-E、Stable Diffusion等能够根据文字描述创作图像，多模态模型实现了文本、图像和语音的融合理解，AI应用场景不断扩展。