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一、早期探索阶段—理论与技术奠基
1.1 符号主义与连接主义的博弈
20世纪50-70年代，符号主义AI主导研究方向，通过专家系统模拟人类逻辑推理，但受限于计算能力和数据规模。80年代连接主义AI兴起，以神经网络为核心，反向传播算法的提出为深度学习奠定基础。
1.2 神经网络初步实践
- 1980年：卷积神经网络（CNN）雏形诞生
- 1998年：LeNet-5模型成功应用于手写数字识别，成为首个商用深度学习模型
- 关键局限：梯度消失、过拟合等问题制约模型性能
二、技术沉淀期—深度学习的突破
2.1 深度学习革命
- 2006年：Hinton提出深度信念网络（DBNs），突破深层网络训练瓶颈
- 2012年：AlexNet在ImageNet竞赛中夺冠，准确率提升超10%，开启计算机视觉新时代
- 技术支撑：GPU算力提升与大数据爆发（如ImageNet数据集）
2.2 Transformer架构的颠覆性创新
- 2017年：Google提出Transformer架构，自注意力机制突破序列建模限制
- 2018年：BERT（双向Transformer）与GPT-1（单向Transformer）相继发布，奠定NLP大模型基础
- 参数规模：GPT-1达1.17亿参数，开启模型规模化竞赛
三、爆发增长期—大模型时代来临
3.1 参数量的指数级跃迁
| 模型 | 发布时间 | 参数量 | 突破性特征 |
|---|---|---|---|
| GPT-3 | 2020 | 1750亿 | 零样本学习能力 |
| ChatGPT | 2022 | GPT-3.5架构 | 基于人类反馈的强化学习（RLHF） |
| GPT-4 | 2023 | 多模态架构 | 图文联合理解与生成 |
3.2 技术演进特征
-
预训练范式革新
- 三阶段演进：预训练 → 大规模预训练 → 超大规模预训练
- 训练策略：从无监督预训练到指令微调（Instruction Tuning）
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多模态融合
- 2023年GPT-4实现文本、图像、代码的多模态处理
- 应用场景扩展至医疗影像分析、工业设计等领域
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算力需求爆发
- 大模型训练算力需求每6个月翻番，2025年中国智能算力占比预计达35%
- 异构计算（如联想万全智算平台）成为突破算力瓶颈的关键
四、技术演进路线与影响
4.1 从专用到通用的跨越
- 传统AI：基于规则系统，依赖专家知识（如医疗诊断系统）
- 大模型AI：
- 数据驱动：TB级文本、图像数据训练
- 通用能力：单模型支持问答、创作、编程等多任务
4.2 产业应用
| 领域 | 典型应用 | 代表模型 |
|---|---|---|
| 自然语言处理 | 智能客服、机器翻译 | GPT系列、文心一言 |
| 计算机视觉 | 自动驾驶感知、工业质检 | ViT、DALL·E |
| 交叉领域 | 药物分子设计、金融风控 | AlphaFold、BloombergGPT |