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在人類文明的演進歷程中，科學(xué)技術(shù)始終是推動社會發(fā)展的核心動力?；仡櫄v史，科技進步呈現(xiàn)出階段性的特征，每一個階段都有其標志性的技術(shù)突破和創(chuàng)新，這些突破不僅改變了人類的生活方式，也為后續(xù)科技的發(fā)展奠定了基礎(chǔ)。

工業(yè)革命時代（1733～1878）是人類科技發(fā)展的重要轉(zhuǎn)折點。1733年，約翰·凱發(fā)明的穿梭織布機，拉開了工業(yè)革命的序幕。詹姆士·瓦特對蒸汽機的改進，極大地提高了蒸汽機的效率，為工業(yè)生產(chǎn)提供強大動力支持。

電氣時代（1879～1946）以一系列重大發(fā)明為標志，將人類帶入一個全新的時代。1879年，托馬斯·愛迪生和約瑟夫·斯旺發(fā)明的電燈泡，徹底改變了人類的照明方式。1885年，卡爾·本茨設(shè)計世界上第一輛內(nèi)燃機汽車，開啟了交通運輸領(lǐng)域的新紀元。1894年，馬可尼發(fā)明的無線電報，實現(xiàn)了信息的無線傳輸，打破了信息傳播的地域限制。1946年，世界上第一臺電子數(shù)字積分（ENIAC）計算機的誕生，它標志著人類進入了電子計算機時代，為后續(xù)信息技術(shù)的飛速發(fā)展奠定了基礎(chǔ)。

電子時代（1947～1972）見證了電子技術(shù)的飛速發(fā)展。1947年，晶體管在美國貝爾實驗室誕生，這一發(fā)明具有革命性意義。1956年，公式翻譯程序語言（FORTRAN）成為第一個計算機編程語言，促進了計算機應(yīng)用的普及。1968年，第一批使用集成電路的計算機（B2500和B3500）誕生，進一步提高了計算機的性能和可靠性。1969年，美國國防部研制出的先導(dǎo)交互網(wǎng)絡(luò)Arpanet，為互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展奠定基礎(chǔ)。

信息時代（1973～1995）是科技發(fā)展的高速階段。1973年，集成電路技術(shù)突破發(fā)展，使得計算機的性能得到了極大提升。1977年，美國蘋果電腦公司推出蘋果Ⅱ型計算機，這是第一臺彩色圖像的個人電腦；同年，計算機首次實現(xiàn)聯(lián)網(wǎng)，標志著互聯(lián)網(wǎng)時代的到來。1993年，美國英特爾公司開發(fā)出最新一代電腦芯片（Pentium），顯著提升了計算機的運算能力，推動了社會的信息化和數(shù)字化進程。

艾倫·麥席森·圖靈

智能時代（21世紀以來），以人工智能技術(shù)為代表的智能技術(shù)正掀起了新的工業(yè)革命浪潮，推動人類社會向智能化時代加速躍遷。人工智能技術(shù)的發(fā)展經(jīng)歷了五個發(fā)展階段。①起步發(fā)展期（1943年—20世紀80年代）：1943年，美國神經(jīng)科學(xué)家麥卡洛克和邏輯學(xué)家皮茨提出神經(jīng)元的數(shù)學(xué)模型，這是現(xiàn)代人工智能學(xué)科的奠基石之一。1950年，艾倫·麥席森·圖靈提出“圖靈測試”，讓機器產(chǎn)生智能這一想法開始進入人們的視野。1956年達特茅斯會議召開時，與會者或許未曾意識到，他們正在啟動的不僅是人工智能研究，更是一場重塑人類文明的技術(shù)范式革命。1968年，愛德華·費根鮑姆提出首個專家系統(tǒng)DENDRAL，并對知識庫給出了初步的定義，這也孕育了后來的人工智能發(fā)展浪潮。1969年，“符號主義”代表人物馬文·明斯基的著作《感知器》提出對XOR線性不可分的問題。1980年，在美國的卡內(nèi)基梅隆大學(xué)召開了第一屆機器學(xué)習(xí)國際研討會，標志著機器學(xué)習(xí)研究開始在全世界興起。1986年，豐田工廠里的焊接機器人因引入視覺傳感器開始具備環(huán)境感知能力，這標志著AI研究從符號邏輯向感知智能的范式轉(zhuǎn)移。②平穩(wěn)發(fā)展期（20世紀90年代—2010年）：以機器學(xué)習(xí)技術(shù)為代表的人工智能技術(shù)進入平穩(wěn)發(fā)展階段。1995年，弗拉基米爾·萬普尼克提出聯(lián)結(jié)主義經(jīng)典的支持向量機，它在解決小樣本、非線性及高維模式識別中表現(xiàn)出許多特有的優(yōu)勢，并能夠推廣應(yīng)用到函數(shù)擬合等其他機器學(xué)習(xí)問題中。1995年，弗羅因德和沙皮爾提出了自適應(yīng)提升算法，通過采用集成學(xué)習(xí)方法，一種串行組合弱學(xué)習(xí)器，以達到更好的泛化性能。2001年，約翰·拉夫蒂首次提出條件隨機場模型，這是一種基于貝葉斯理論框架的判別式概率圖模型。2006年，杰弗里·辛頓以及他的學(xué)生魯斯蘭·薩拉赫丁諾夫正式提出了深度學(xué)習(xí)的概念，開啟了深度學(xué)習(xí)在學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的浪潮。③快速發(fā)展期（2011年至2016年）：進入21世紀，以深度學(xué)習(xí)為代表的人工智能技術(shù)得到了快速發(fā)展。2012年，杰弗里·辛頓和他的學(xué)生伊爾亞·蘇茨克維設(shè)計的AlexNet神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在大規(guī)模圖像視覺識別競賽大獲全勝，這是史上第一次有模型在大規(guī)模圖像視覺識別可視化數(shù)據(jù)集上表現(xiàn)如此出色，并引爆了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究熱情。2013年，牛津大學(xué)視覺幾何小組提出的用于大規(guī)模圖像識別的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，這個網(wǎng)絡(luò)在大規(guī)模圖像視覺識別競賽中取得了顯著的成績，證明了深度卷積網(wǎng)絡(luò)在圖像分類任務(wù)中的有效性。2016年，由微軟研究院的何愷明等人提出殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，引入了殘差學(xué)習(xí)的概念，提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)表示能力。同年，AlphaGo戰(zhàn)勝韓國圍棋棋手李世石，標志著人工智能在復(fù)雜博弈中的重要突破，后續(xù)被廣泛應(yīng)用于研究、游戲以及算法優(yōu)化等領(lǐng)域。④繁榮發(fā)展期（2017年至2022年）：以大模型技術(shù)為代表的人工智能技術(shù)繁榮發(fā)展。2017年，谷歌在論文《Attention is All You Need》中提出變壓器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，用于文本語言處理序列數(shù)據(jù)，OpenAI于2018年提出GPT大模型技術(shù)，專注于文本生成任務(wù)。同年，谷歌提出雙向編碼變壓器模型，在多項自然語言理解任務(wù)上取得突破。2019年，OpenAI提出GPT-2模型，通過對GPT的升級，使其參數(shù)量更大，生成文本質(zhì)量更高。2020年，谷歌提出的統(tǒng)一文本到文本轉(zhuǎn)換框架T5，將各種自然語言處理任務(wù)轉(zhuǎn)化為文本生成任務(wù)。同年，OpenAI提出參數(shù)量高達1750億的GPT-3模型，展現(xiàn)出強大的文本生成和少樣本學(xué)習(xí)能力。2022年，DeepMind提出的多模態(tài)模型Flamingo，能夠處理圖像、視頻和文本信息，在少樣本學(xué)習(xí)任務(wù)上表現(xiàn)出色。谷歌開發(fā)超大規(guī)模語言模型PaLM，在推理和代碼生成任務(wù)上表現(xiàn)十分出色。⑤爆發(fā)發(fā)展期（2023年至今）：具身智能等大模型技術(shù)不斷爆發(fā)，改變社會。2023年，DeepMind團隊用AlphaFold2預(yù)測出2.3億種蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)，相當(dāng)于將人類百年積累的生物學(xué)認知擴展了1000倍。OpenAI發(fā)布的GPT-4最新版本，支持多模態(tài)輸入，已能完成文案創(chuàng)作、代碼編寫等復(fù)雜任務(wù)。谷歌發(fā)布RT-2大模型，進一步提升機器人視覺—語言—動作模型的性能和泛化能力，實現(xiàn)更復(fù)雜的具身智能作業(yè)任務(wù)。2025年1月，杭州深度求索公司推出DeepSeek大模型，在推理、自然語言理解與生成、圖像與視頻分析、語音識別與合成、個性化推薦、大數(shù)據(jù)處理與分析、跨模態(tài)學(xué)習(xí)等八大領(lǐng)域表現(xiàn)出色。

未來十年，人工智能技術(shù)將持續(xù)推動社會變革?；A(chǔ)大模型的進化將突破更多科學(xué)瓶頸。2025年，多模態(tài)大模型將深度融入科研，賦能生物醫(yī)學(xué)、氣象等領(lǐng)域的復(fù)雜問題分析。具身智能大模型技術(shù)將開啟物理世界探索的新維度。在通往通用人工智能的征途上，我們需要的不僅是更強大的算法，更是對生命本質(zhì)的敬畏、對技術(shù)倫理的堅守，以及對人類文明未來的深邃思考。人工智能終將帶領(lǐng)人類進入認知革命的新紀元。

（作者系中國工程院院士，機器人視覺感知與控制技術(shù)國家工程研究中心主任）

作者：王耀南

責(zé)編：王敦果

一審：王敦果

二審：蔣茜

三審：周韜

來源：新湘評論