1.1　人工智能技术历史

过去的几十年间，计算机技术发展日新月异，从20世纪末的深蓝击败国际象棋冠军选手、21世纪AlphaGo击败一众围棋冠军，到最近星际争霸比赛也被AI选手拿下，随着计算机的算力提高、算法增强，似乎任何有规则的竞技性任务都会被AI攻克。而Diffusion Model和ChatGPT的出现，标志着人工智能的另一个时代——艺术领域也被AI所侵占。

这一切的变化是怎么发生的呢？主要归结于两方面原因：一是硬件本身的提高，GPU显卡的出现导致计算机的性能大幅度提升，各式各样的异构计算集群层出不穷，人工智能算法运行的环境和算力要求得到了初步满足；二是深度学习这一革命性技术的变革，从计算机视觉领域开始，到智能决策，再到今日的自然语言处理领域，深度学习不断证明了自己的强大潜力和实力。时至今日，人工智能产业不断发展，高新技术企业不断涌现，人工智能的技术变革远非一日造就，而是长达近一个世纪的技术人才共同努力的结果。

第一代神经网络（1958—1969年）：虽然最早的神经网络思想源于1943年的MCP人工神经元模型，希望通过模仿人类神经反应的工作原理来建立计算机模型。但是第一次将其用于机器学习（分类）的是在1958年出现的感知机算法，该算法对输入的多维数据进行分类，并且利用梯度下降自动学习更新权值。但是，到了1969年，该模型被证明本质上是一种线性模型，无法解决异或的分类问题，导致感知机模型发展陷入停滞。

第二代神经网络（1986—1998年）：Hinton在1986年发明了适用于多层感知器（Multilayer Perceptron, MLP）的BP算法，并采用Sigmoid进行非线性映射，有效解决了非线性分类和学习的问题。这给神经网络的发展带来本质的提升和飞越。1989年，Robert Hecht-Nielsen证明了MLP的万能逼近定理，即对于任何闭区间内的一个连续函数f，都可以用含有一个隐含层的BP网络来逼近。这为深度学习的发展奠定了理论基础。同样也是在1989年，LeCun发明了卷积神经网络——LeNet，并将其用于数字识别。但是，在1989年以后由于没有特别突出的方法被提出，且神经网络（Neural Network, NN）一直缺少相应的严格的数学理论支持，神经网络的热潮渐渐冷淡下去。进入1991年，BP算法被指出存在梯度消失问题，即在误差梯度后向传递的过程中，后层梯度以乘性方式叠加到前层，由于Sigmoid函数的饱和特性，后层梯度本来就小，误差梯度传到前层时几乎为0。因此，无法对前层进行有效学习，这导致了神经网络受到严重怀疑。1997年，LSTM模型被发明，尽管该模型在序列建模上的特性非常突出，但由于正处于NN的下坡期，也没有引起足够的重视。

第三代神经网络（2012年至今）：2012年，Hinton课题组首次参加ImageNet图像识别比赛，其构建的CNN网络AlexNet一举夺得冠军，且碾压第二名（SVM方法）的分类性能。也正是由于该比赛，深度学习技术开始爆发性发展，受到学术界的注意和研究。也正是从这一年开始，深度学习的能力不断被发展，从最早的卷积网络（经历了从较小的网络AlexNet，到ResNet，再到DesNet，发展成为超大规模网络VGG、Inception等系列网络的过程），到长短时记忆网络，再到循环神经网络，最后到以注意力机制为基础的Transformer网络，深度学习已经变成时代的主流。

时至今日，第四代神经网络以超大规模的参数和模型为基础已经开始崭露头角，ChatGPT为代表的大规模语言模型证明了无与伦比的强大实力，接下来我们将从历史的人工智能技术和范式开始，把人工智能的历史和ChatGPT的技术核心展现给大家。