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ChatGPT的发布成为了生成式AI革命的催化剂，然而通往今天的道路远比你想象的要长得多。
人工智能的起源可以追溯到20世纪中期，当时计算技术刚刚开始发展。1950年，英国数学家和逻辑学家艾伦·图灵提出了一个以他的名字命名的测试:图灵测试。
该测试衡量的是机器是否具备与人类智能相当或无法区分的智能，它将机器智能的概念引入了更广阔的世界。在图灵测试中，人们会与一个代理（人或计算机）互动并向它提问，但他们不知道对方的身份。测试者必须试着从代理的反应中判断它是人还是电脑。
图灵测试为后来的人工智能奠定了基础。研究人员的目标是开发出能够通过图灵测试的技术，或者成功欺骗测试者将机器当作人类。
AI的诞生
图灵测试出现的时候，“人工智能”这个词尚不存在。直到1956年，“人工智能”一词才诞生于达特茅斯学院举行的一次会议上。
会议由计算机这一新领域的主要研究人员约翰·麦卡锡、马文·明斯基、纳撒尼尔·罗切斯特和克劳德·香农组织。大会汇集了众多学者，目的是探索如何使机器模拟人类智能的各个方面。这次会议相对来说是失败的，但达特茅斯学院被广泛认为是人工智能研究领域的发源地。
到了20世纪60年代，人们开始尝试开发人工智能。当时的焦点是基于规则的系统，也被称为符号AI。符号AI方法试图通过将决策规则编程到机器中来复制人类智能。早期的人工智能程序，如SHRDLU和ELIZA，激发了公众的想象力，让人们以为全面人工智能的时代即将到来。
然而事与愿违，上世纪70年代，美国和英国政府双双取消了对人工智能领域研究的财政支持。这让人工智能进入了长达10年的寒冬。
春日将至
上世纪80年代，人工智能的研究复苏了。由日本为这项科技提供资金支持开始，各国政府纷纷加大资金投入，参与到了这场AI发展的军备竞赛中。
机器学习如今的强大得益于反向传播算法。这是一种受人脑启发的计算模型，因David Rumelhart、Geoffrey Hinton和Ronald Williams在1986年发表的论文而得到普及。它原用于神经网络的训练，后来却在10年或更长的时间里成为了训练人工智能的实际方法。
1997年，IBM支持的人工智能项目“深蓝”(DeepBlue)在一系列比赛中击败了国际象棋大师加里·卡斯帕罗夫(Garry Kasparov)，这让人们再次认为人工智能超越人类的时代即将到来。然而，AI的潜力受到计算能力的限制:人工智能仍在使用CPU芯片。这让人工智能变得很慢。
由GPU开启的新千禧
成立于1993年的英伟达进一步推动了人工智能革命。他们开发的GPU(图形处理单元)最初用于PC游戏的处理，使其运行更顺畅。不过研究人员很快意识到，GPU也可以在AI领域大显身手。于是在2012年的ImageNet竞赛中，GPU得到了应用。该竞赛测试了人工智能开发团队训练计算机视觉算法识别图片中物体的能力。
杰弗里·辛顿(Geoffrey Hinton)领导的一个团队使用深度学习模型参加了比赛，并轻松获胜—该团队模型的错误率是第二名竞争者的一半。获胜的秘密在于，Hinton团队的模型是由GPU驱动的。在接下来的三年内，ImageNet竞赛的每个参赛者都使用了GPU。
现如今，使用这些强大的新芯片开发人工智能的竞赛已经开始。OpenAI成立于2015年，它的目的是消除人们对收购了DeepMind的谷歌垄断市场的担忧。该公司最初是一家负责人工智能开发的非营利企业，由埃隆·马斯克(Elon Musk)提供10亿美元的资金。GP
不到三年，马斯克就离开了OpenAI。彼时，该公司已经转型为了一家有限权利公司。谷歌和该领域的其他竞争对手也着力于开发更快的人工智能工具，但直到2017年另一篇论文的问世才开启了人工智能的新纪元。
注意力足矣
2017年6月，一篇名为Attention is all you need（《注意力足矣》）的学术论文在arXiv预印本服务器上发表。它是由谷歌研究人员编写的，并引入了人工智能的一个新概念:Transformer。Transformer正是ChatGPT中的“T”。2019年2月，OpenAI发布了大型语言模型GPT-2。
然而该公司并没有公开发布完整的模型，因为他们担心它会遭到恶意利用。
紧随其后的是GPT-3，然后是涵盖原始版本基础技术的GPT-3.5。接着，OpenAI发布了名为ChatGPT Plus的GPT-4—一个支持ChatGPT的付费版本。
从ChatGPT到谷歌Bard、微软Bing Chat，再到Midjourney和DALL-E 2这样的图像生成器，聊天界面已经成为我们与生成式AI交互的标准界面。如今，不乏有AI工具开发人员发出警告，表示人工智能有可能颠覆世界，对这项新兴技术的监管迫在眉睫。
未来究竟会发生什么，谁都说不准。但毫无疑问，人工智能的历史远未结束。
消息来源：thehackernews，译者：Linn；
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