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阶段一：Artificial Intelligence
理论基础建立：这一时期，AI的概念由艾伦·图灵等先驱提出，并围绕逻辑推理、问题求解等核心议题展开研究。
符号主义：主要基于规则的系统，通过编写大量规则来模拟人类智能行为，如专家系统。
局限与挑战：受限于计算能力和数据量的不足，AI系统往往只能解决特定领域内的简单问题，且难以泛化到更广泛的应用场景。
约翰·麦卡锡提出“人工智能”一词。
第一个专家系统DENDRAL在化学领域取得成功。
阶段二：Machine Learning
Machine Learning
神经网络算法 - 一文搞懂机器学习算法
数据驱动：随着数据量的增加和计算能力的提升，机器学习开始兴起，强调从数据中自动学习并改进算法。
统计学习：基于统计学原理，通过训练数据来优化模型参数，提高预测或分类的准确性。
应用拓展：机器学习技术开始应用于语音识别、图像识别等领域，并取得显著进展。
支持向量机（SVM）、决策树、随机森林等算法的出现。
神经网络（尽管当时规模较小且训练困难）的复兴。
阶段三：Deep Learning
Deep Learning
connectionist vs symbolic
神经网络复兴：得益于大数据、高性能计算（如GPU）和算法创新（如反向传播算法的优化），深度神经网络（DNN）得以快速发展。
端到端学习：深度学习模型能够直接从原始数据中学习特征表示，无需人工设计特征工程。
广泛应用：在图像识别（如ImageNet竞赛）、自然语言处理（NLP）、语音识别等领域取得突破性进展，推动了AI技术的广泛应用。
代表成果：AlphaGo在围棋领域的卓越表现彰显了AI的深度学习能力，而Transformer模型的诞生则极大地推动了自然语言处理（NLP）技术的飞跃发展。
AlphaGo在围棋比赛中击败人类世界冠军。
Transformer模型的出现，极大地推动了NLP领域的发展。
AlphaGo
阶段四：Large Language Model
Large Language Model
核心特点：超大规模参数、零样本/少样本学习能力以及广泛的应用前景，这些特点共同赋予了它们对自然语言的深刻理解和生成能力，推动了AI技术的革新与发展。
超大规模：大语言模型（如GPT系列、BERT等）通过训练包含数十亿甚至数千亿参数的模型，实现了对自然语言的深刻理解和生成能力。
零样本/少样本学习：这些模型能够在没有或仅有少量标注数据的情况下，完成各种NLP任务，展现了强大的泛化能力。
应用前景广阔：大语言模型正在改变内容创作、智能客服、教育、医疗等多个行业的面貌，成为AI技术发展的新热点。
代表成果：GPT系列（GPT-3、ChatGPT、GPT-4）凭借超大规模与强生成力重塑NLP，LLaMA开源则加速了LLM技术的普及与应用创新。
GPT-3及其后续如ChatGPT、GPT-4，凭借超大规模参数和强大生成能力，重塑了NLP领域，推动对话系统、文本创作等前沿发展。
LLaMA作为开源大模型，为研究者提供了灵活工具，加速LLM技术普及与应用探索。
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