文章主题：1. 人工智能, ChatGPT, 发展阶段
🎉🚀人工智能（AI）的传奇之旅始于18世纪，一路跌宕起伏，直至去年ChatGPT的惊艳登场，热度飙升至亿计级别，彻底点燃了全球的关注。🔍让我们一起穿越时空，揭秘这门科技6大里程碑式的发展阶段，一窥其未来无限可能！💡1️⃣ **启蒙时代**（1700-19世纪初）：早期思想家如伏尔泰、牛顿孕育了AI的理论基础，开启了智慧的探索。2️⃣ **黄金年代**（1950-60年代）：ENIAC与IBM 701等里程碑项目引领AI研究热潮，奠定现代基石。3️⃣ **寒冬期**（70-80年代）：技术瓶颈及伦理争议导致AI一度沉寂，但其价值并未被遗忘。4️⃣ **复兴之路**（90年代至今）：机器学习、深度学习等新突破，AI迎来复苏，ChatGPT的出现更是加速了这一进程。5️⃣ **融合应用**（现在）：AI渗透日常生活，从智能家居到自动驾驶，改变着我们的生活方式。6️⃣ **未来展望**（未来）：AI将继续深化各行各业，预测、决策等领域将更加智能化，引领科技新纪元。了解人工智能的演变历程，不仅让我们对这一技术充满敬畏，也激励我们期待它如何塑造未来的无限可能。📚若您想深入了解，不妨跟随这趟旅程，开启AI探索之旅！👇记得关注我，获取更多AI领域的深度解析和未来趋势洞察哦！👋
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🚀🔍揭秘AI发展历程：高峰与低谷的6个关键阶段💡🌟从上世纪的起步探索到如今的飞速发展，AI科技经历了风雨洗礼。经历过国家研究机构慷慨投资的高峰期，也遭遇过尖端机构因资金短缺而挣扎的寒冬期。那么，人工智能是如何一步步走到今天的呢？让我们一起穿越时间的隧道，揭开这6大阶段的秘密！🚀🏆1️⃣ 初露头角（70-80年代）🔍早期研究如星星之火，各国开始探索AI基础理论，奠定未来基石。2️⃣ 慢慢升温（90年代中期）🔥随着计算能力的飞跃，机器学习崭露头角，引领AI进入黄金时代。3️⃣ 泥泞前行（21世纪初）🧽补贴减少与竞争加剧，AI遭遇瓶颈，但技术仍不断优化。4️⃣ 跨越转折（2010-2015）🌈大数据和云计算的融合，AI迎来重大突破，开始引领行业变革。5️⃣ 高峰到来（近年来）📈AI在自动驾驶、医疗诊断等领域取得显著成果，成为全球关注焦点。6️⃣ 智能未来（展望）🌐技术日新月异，AI将持续塑造我们的生活与工作方式。每个阶段都见证了科技的智慧和挑战，让我们一起期待AI未来的无限可能！🌟🚀
阶段1
18世纪：人工智能是从神话到真人扮演的下棋机器
🎉人类对智慧的探索从未停歇，人工智能的渴望早在古代就已经在神话和传说中闪烁。希腊神话中的机械巨人塔罗司，犹如科技时代的先知，激发了人们对超凡技术的想象；而《列子》中偃师巧手所造的人偶，更是展现了古人对于机器能动智慧的向往。这些故事虽是虚构，却深深烙印着人类对智能机器不懈追求的烙印，跨越时空，历久弥新。🚀
但是，若要追溯到最早原型概念，当推18世纪奥地利人肯沛伦（Wolfgang von Kempelen）打造出会下棋的“土耳其人”（Mechanical Turk）。
这尊仅有上半身的机器人的战绩辉煌，在棋盘上大杀四方，它内部的繁杂机械构造让人看了目不暇给，但其实仅是掩人耳目用，机械后面有隔板能够藏人进去，棋艺高超的棋手就是躲在里面和挑战者对奕。19世纪，英国人胡博也打造了下棋机器人“阿吉”（Ajeeb），高超的棋艺背后，同样有人躲在其中，直到20世纪，才有西班牙的工程师真正打造出完全自动的西洋棋机器，但它只能玩三种残局而已。
18世纪奥地利人肯沛伦打造出会下棋的“土耳其人”。（Source：Marcin Wichary from San Francisco, U.S.A.,CC BY 2.0, via Wikimedia Commons）
阶段2
20世纪二战：图灵为了反击纳粹，首创AI检验标准
将时间快转到二次大战，图灵（Alan Turing）为了破解德国密码设计的解码机，成为当代计算机的雏型，他同时也提出了图灵测试：若人类和机器与另一个人类对话，但无法分辨两者差异时，该机器就通过了测试，具备了我们所称的智慧，这也成了日后检验机器是否拥有智能的常用标准。
1956年，在美国新罕布夏州（New Hampshire）达特茅斯学院（Dartmouth College）担任助理教授的麦卡锡（John McCarthy），协同几位年轻的同好，举办了一场以人工智能为名的暑期工作坊，这场时长8周的研究交流，被广泛视为人工智能作为研究领域的滥觞。根据策划内容，这场工作坊旨在讨论如何“打造能够模拟智能特征或者能够学习的机器”。参与活动者，都在日后数十年间成为人工智能领域的重要推手。
阶段3
1956年：第一个对话机器人ELIZA问世，引发首波AI研究热潮
1956年在达特茅斯会议之后，科学家打造出能够解决代数问题、证明数学定理的机器。当时也开发出ELIZA对话机器人，作者是麻省理工学院的教授威兹彭（Joseph Weizenbaum），ELIZA能够扮演心理咨商师的角色，用户提问后它会耐心引导并回应。因为设计精良，有人在交谈后以为ELIZA是由真人操作，但其实它无法理解文本的意思，主要利用自然语言处理，拆解用户的字句，再按照规则重组成句子。因为用途是聊天或咨询，对话不会过于复杂，因此能掩人耳目。
由于研究成果惊人，当时的研究者普遍乐观，甚至认为距离具有完全智能的机器面世，不需要花上20年。没想到，马上面临第一次的人工智能寒冬。
1970年代，人工智能领域的研究受挫，虽然机器能够处理人类的问题，但解决这些问题就跟玩玩具一样，只能自娱娱人，无法真的帮得上人类，其他限制包含计算机运算能力的不足、处理问题的时间太长、不具备基本常识等，都让各国的研究机构不再资处相关计划。
1956年对话机器人ELIZA问世，用户提问后他会耐心回应。（Source：File:ELIZA conversation.jpg, Public domain, via Wikimedia Commons）
阶段4
1980～1997年：专家系统出现，带来第二波AI研究热潮
不过，就在相关研究处于低谷时，仍有人研究不辍，因此让人工智能的第二波热潮得以在1980年复兴。在人工智能寒冬中开发出的专家系统（expert system），成为这波热潮的代名词。专家系统顾名思义，指的是具备特定领域知识的系统，例如诊断疾病、分辨化学物质、挑选制造组件的机器。这些机器能处理的问题不再只是儿戏，而是能够真确地替企业省下成本与时间的资产。除了专家系统以外，当时神经网络也重新兴起，并出现了识别文本和声音的用途。
然而，因为专家系统昂贵，又需要特别开发，虽然推出时能够带来效益，但随着个人计算机的逐渐兴起，人们以此为专家系统的替代品，而且计算机的用途有很多，相对成本较低，这些都伤害了专家系统的市场；神经网络复苏带动了机器学习相关技术的开发，但这同样需要搜集大量资料和运算能力，每项都要真金白银，又没有办法立刻带来丰厚回应。因此，相关机构再次停止注资，人工智能领域迎接了第二波寒冬。
阶段5
1997～2020年：深蓝战胜人类棋王，大数据风潮爆发
接下来，人工智能仍有持续发展，例如1997年深蓝战胜人类棋王，一时蔚为风潮，2011年沃森在机智问答竞赛上称霸，也让人啧啧称奇。因为技术进步，运算的成本大幅降低，搜集数据的成本和难度下降，再加上算法渐次进步，先前人工智能的瓶颈逐一突破。
2010年代，迎来了第三波的人工智能热潮，这个时期也就是我们熟知的大数据、深度学习爆发的年代。
随着技术一次又一次的进步，这几年我们看到人工智能AlphaGO在围棋上、电玩游戏中都胜过人类。另外，马斯克创办的特斯拉（Tesla）引领研发电动汽车的AI大脑，自动驾驶的技术也逐渐成熟。
阶段6
2022年至今：ChatGPT引发史上第一次全球性AI使用热潮
现在，ChatGPT、Midjourney引领出的生成式AI热潮更是遍地开花。从这里看，未来三到五年内，人工智能的烈火只会烧得更为炽热。虽然已有不少人担忧将被机器淘汰，它的发展势将为世界带来颠覆性变革。
（首图来源：shutterstock）
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