人工智能
發展史

条目：人工智能史
| 年代 | 20世纪40年代 | 20世纪50年代 | 20世纪60年代 | 20世纪70年代 | 20世纪80年代 | 20世纪90年代 | 21世紀00年代 | 21世紀10年代 | 21世紀20年代 |
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| 計算機 | 1945 電腦（ENIAC） |  |  |  |  |  |  |  |  |
| 人工智慧研究 |  | 1953 博弈論  1956 达特矛斯会议 |  | 1977 知識工程（英语：）宣言 | 1982 第五代電腦計劃開始 | 1991 人工神经网络 | 2007 深度學習 | 2018 大型语言模型 | 2022 多模态模型 |
| 人工智慧語言 |  | 1957 FORTRAN語言 | 1960 LISP語言 | 1973 PROLOG語言 |  |  |  |  |  |
| 知识表示 |  |  | 约1960 向量数据库 | 1973 生產系統  1976 框架理論 |  |  |  |  |  |
| 專家系統 |  |  | 1965 DENDRAL（英语：） | 1975 MYCIN（英语：） | 1980 Xcon |  |  |  |  |
对机器或“形式”的推理研究起源于古代哲学家和数学家。逻辑学的研究直接催生了艾伦·图灵的计算理论，理论提出，一台通过操作简单符号“0”和“1”的机器，能够模拟任意复杂的数学推理过程。这一理论，连同在控制论、信息论及神经生物学方面的同期发现，推动研究人员考虑构建一台“电子大脑”的可能性。 此外，他们还开拓了未来成为人工智能领域一部分的多个研究分支，比如1943年沃伦·麦卡洛克与沃尔特·皮茨设计的“人工神经元”，以及图灵于1950年发表的具有深远影响的论文《计算机器与智能（英语：）》，其中提出了“图灵测试”，展示了“机器智能”的可行性。
人工智能研究领域正式成立于1956年在达特茅斯学院举行的“达特茅斯会议”。
与会者后来在20世纪60年代成为该领域的先驱者。 他们及其学生研发出的程序被媒体誉为“令人惊叹”： 计算机不仅能学会国际跳棋策略，还能解决代数文字难题、证明逻辑定理，甚至能进行英语对话。 在20世纪50年代末至60年代初，许多英国和美国的大学纷纷建立了人工智能实验室。
20世纪60年代至70年代，研究人员坚信他们的方法最终能够成功创造出具有通用智能的机器，并将此视为他们研究领域的最高目标。赫伯特·西蒙（Herbert Simon）曾预言：“在未来二十年内，机器能够胜任所有人类能够完成的工作。” 马文·闵斯基（Marvin Minsky）对此表示赞同，他认为：“在一代人的时间内，‘人工智能’这一难题将会得到实质性的解决。” 但事实证明他们低估了这个问题所涉及的复杂性。1974年，受到詹姆斯·莱特希尔爵士（Sir James Lighthill）的批评以及美国国会倾向于资助更为有成效项目的趋势，美国和英国政府都中断了探索性研究。闵斯基和西摩·佩珀特（Seymour Papert）在其著作《感知器》（Perceptrons）中提出的观点，被误认为已经证明人工神经网络在解决现实世界问题上毫无用处，从而完全否定了这种方法。随后出现了 “人工智能寒冬”，即人工智能项目难以获得资助的时期。
20世纪80年代初期，人工智能研究因专家系统的商业成功而再次活跃， 一种人工智能程序，旨在模拟人类专家的知识和分析技巧。到了1985年，AI市场估值超过10亿美元。与此同时，日本的第五代计算机项目推动英美两国恢复学术研究的资助。 但从1987年Lisp机器市场的衰退开始，人工智能再次发展挫折，第二个较长的低迷期开始了。
在此之前，人工智能的主要资金用于高级符号项目，用以表征如计划、目标、信念等概念性对象。20世纪80年代，一些研究人员开始怀疑，这种方法能否模仿人类认知的所有过程，特别是感知、机器人、学习和模式识别，并开始研究“次符号”方法。罗德尼·布鲁克斯（Rodney Brooks）普遍不认同“表征”这一概念，并将研究重心转向了设计能够移动和自持生存的机器工程。 朱迪亚·珀尔、卢特菲·泽德等学者发展了多种方法，这些方法基于合理推断处理不完备或不确定的信息，而非依赖于严格的逻辑。但最显著的进展是，杰弗里·辛顿与其他研究者协力，在“联结主义”及其涉及的神经网络研究方面，取得了重要突破。1990年，杨立昆（Yann Le Cun）展示了卷积神经网络能够识别手写数字，这项突破性的研究为神经网络在多个实际应用领域的应用奠定了基础。
20世纪末至21世纪初期，人工智能利用形式化的数学方法，结合针对特定问题制定的策略，逐步在学术界重建了声誉。这种“聚焦”与“规范化”的研究方法让研究者能产出可验证的成果，并促进了与统计学、经济学及数学等其他学科的交叉合作。 至2000年，人工智能领域研究的解决方案获得了广泛的应用，尽管在1990年代，这些方案往往不被直接标识为“人工智能”。当前，部分人工智能领域的学者提出观点，关注研究重点可能未全面覆盖创造具备多功能性和全面智能的机器这一初始目标。2002至2010年间，通用人工智能（AGI）领域内成立了多个获得充分资金支持的研究机构。
2012年以来，深度学习开始主导行业标准，并迅速成为该领域内广泛采用的方法。在多种场合，替代性方法被淘汰，深度学习得到优先采用。深度学习的突破性成果，既得力于硬件的显著进步（如计算速度更快的电脑、图形处理单元以及云计算技术），也依赖于广泛的数据可用性（包括精心策划的数据集，譬如ImageNet）。深度学习的成果引发了公众对于人工智能的浓厚兴趣并促使资金投入的大幅度增加。2015年至2019年期间，机器学习领域的出版物数目上升了50%。
2016年，在机器学习会议上，公平性（英语：）与技术滥用成为突出话题；相关论文发表数量急剧增加，研究经费随之提供，众多研究人员转而聚焦这些议题。对齐问题逐渐成为学术探讨的重要议题。
2010年代末至2020年代初，AGI公司推出引发广泛关注的程序。2015年，由Google DeepMind研发的“阿尔法狗”战胜了世界围棋冠军。该程序仅被输入了游戏规则并自主形成了策略。GPT-3是OpenAI在2020年推出的一款强大的语言模型，它能生成高质量、类人的文本。 这些及其他程序引发了剧烈的AI热潮，主要企业投入数十亿美元于AI研究。AI Impacts预测，到2022年，仅在美国，人工智能领域的年投资就将达到约500亿美元，大约20%的美国新晋计算机科学博士生将专注于AI领域。在2022年，美国预计将有大约80万的人工智能相关职位空缺。
進入2023年，OpenAI推出了GPT-4，其多模態能力和推理性能顯著提升，能處理文本和圖像輸入，並在複雜問題解決方面展現出更強大的能力。隔年(2024年)，OpenAI進一步發布GPT-4o，這款模型能夠處理文本、圖像等多種數據類型，並以更自然的對話能力獲得廣泛應用。
截至2024年，AI技術的應用範圍進一步擴大。例如，Anthropic的Claude模型因其安全性和可解釋性受到關注，被廣泛用於企業應用。與此同時，xAI於2023年推出Grok，旨在加速人類科學發現，特別是在太空探索和物理學領域。根據市場研究，至2024年，全球AI市場規模已達到約1640億美元，並預計以年複合增長率（CAGR）36.6%持續增長。
2025年，中小型AI模型開始崛起，這些模型以更低的計算需求提供高效性能，受到廣泛關注。DeepSeek於2024年12月24日推出了DeepSeek V3，這是一款通用大型語言模型（LLM），並於2025年1月發布DeepSeek R1，專注於複雜邏輯任務的推理模型，兩者均提供開源權重和訓練方法。 DeepSeek R1擁有6710億(610B)個參數，被認為在推理能力上與OpenAI的o1模型相當，並因其高效的訓練方法引发了全球AI競爭的熱潮。2025年3月6日，Alibaba Group發布了QwQ-32B，一款320億(32B)參數的開源推理模型，據稱其性能可媲美DeepSeek R1，並在數學、編碼和一般問題解決等基準測試中超越OpenAI的o1-mini，且計算需求顯著降低。QwQ-32B的發布使阿里巴巴香港上市股票在2025年3月6日上漲超過8%，反映市場對中小型高效模型的看好。