生成式人工智能的演变

生成式人工智能的历史

如今,人工智能 (AI) 无处不在,无人能避免。它将成为下一个大事件,就像 2007 年的智能手机和 1990 年代初的互联网一样,改变游戏规则。

尤其是OpenAI推出ChatGPT后,生成式人工智能引起了轰动。你知道它自 20 世纪 50 年代就已存在吗?那时,它还没有现在这么先进和强大。尽管人工智能仍处于早期阶段,但它已经改变了我们的生活和工作方式。

要了解生成式人工智能的兴起,我们必须探索人工智能的发展。虽然该领域的确切起源存在争议,但 1939 年发生了一个重要的里程碑,当时艾伦·图灵在破解 Enigma 密码方面发挥了关键作用。 

这一成就虽然与生成式人工智能没有直接关系,但却展示了机器进行复杂符号推理的潜力,为人工智能未来的发展奠定了基础。生成式人工智能的历史很有趣。 

人工智能的进化

生成式人工智能的演变_第1张图片

在我们讨论生成式人工智能之前,让我们先回到 1950 年,人工智能刚刚诞生的那段时间。 

20 世纪初,两位才华横溢的人才为人类历史上最具变革性的技术之一——人工智能 (AI) 奠定了基础。尽管艾伦·图灵和弗兰克·罗森布拉特从未有过交集,但他们各自做出了巨大的贡献,最终汇聚成我们今天所知的复杂 AI 系统。

因破译恩尼格玛密码机而闻名的天才阿兰·图灵被认为是第一个探索构建人工智能的数学可能性的人。 

图灵对能够像人类一样思考和推理的机器的概念非常着迷。在他著名的论文《计算机和智能》中,他提出了一个问题:“机器能思考吗?”他提出,人类利用现有信息来做决策和解决问题,这样机器也可以做到。 

此外,他还提出了著名的图灵测试作为评估机器能力的方法。 

伦敦大英图书馆艾伦图灵研究所入口处外展示的一台密码机。图片来源:©Shutterstock/William Barton

时间快进到 20 世纪 50 年代末。另一位计算机极客弗兰克·罗森布拉特 (Frank Rosenblatt ) 受到人脑工作原理的启发,试图创造能够从经验中学习的机器。1957 年,他发明了感知器,这可以说是神经网络的第一个操作实现。这些神经网络如今在深度学习中发挥着重要作用。 

ELIZA:第一个生成式人工智能

1961 年,生成式人工智能的第一个实例ELIZA 聊天机器人诞生,它可以使用模式匹配和替换方法模拟对话。然而,ELIZA实际上并不理解内容;它只是遵循简单的规则来模仿人类对话。

此后,人工智能在 20 世纪 60 年代至 90 年代经历了一段停滞期,通常被称为“人工智能寒冬”。在此期间,人们对人工智能研究的兴趣和资金大幅下降。 

生成式人工智能的演变

直到 20 世纪 90 年代,随着技术的进步和更多数据的出现,人工智能才开始取得更大进展。互联网的兴起在高级人工智能程序的开发中发挥了至关重要的作用。 

随着互联网的兴起和计算机技术的进步,机器学习、神经网络和深度学习变得更加容易实现。这为创建先进的人工智能模型开辟了新的机会。 

从 20 世纪 40、50 年代首次提出以来,人工智能花了 60 多年的时间才取得长足的进步。

互联网的出现发挥了至关重要的作用,它使数据激增,使机器能够更好地模仿人类行为。然而,尽管取得了这些进步,但生成式人工智能应用直到 2022 年 ChatGPT 推出后才开始流行。

推动先进生成式 AI 模型发展的关键技术 

  1. 计算能力的进步,包括 GPU(图形处理单元)和TPU(张量处理单元)等专用硬件的发展,使得更有效地训练大规模生成模型成为可能。
  2. 互联网和数字数据的激增为人工智能系统提供了大量训练数据。这使得生成模型能够学习并产生更准确的输出。
  3. 生成式人工智能算法和训练技术的不断改进发挥了重要作用,注意力机制、自注意力、强化学习等技术为生成式模型的有效性做出了贡献。
  4. 自然语言处理研究的进步对于文本生成任务至关重要。 

这些技术以及其他技术共同推动了生成式人工智能的发展,使其达到了今天的水平。

生成式人工智能数十年的发展 

如今,生成式人工智能已经达到了能够理解人类意图、自然语言以及创建文本、图像、视频等的阶段。它现在正在帮助企业完成各种任务。

在当今的AI模型开发中,生成对抗网络(GAN)起着至关重要的作用。GAN是由Ian Goodfellow开发的。

总而言之,GAN 是一种无监督的机器学习算法,涉及两个相互对抗的神经网络:一个模型生成内容,而另一个模型进行判别以确定其是否真实。

这种对抗性训练过程在各个领域生成真实、高质量的数据方面取得了重大进步。

生成式人工智能时间线

以下是生成式人工智能发展过程中关键里程碑的简要时间表:

1950 年代至 1960 年代:

早期人工智能概念:人工智能一词诞生,人工智能的早期概念浮现。著名的成果包括艾伦·图灵开发的图灵测试。

1970 年代至 1980 年代:

  1. 专家系统:人工智能研究重点是专家系统,即旨在模仿特定领域的人类专业知识的基于规则的系统。
  2. 早期自然语言处理:对自然语言理解和生成的早期尝试开始。

20 世纪 90 年代:

  1. 机器学习的兴起:机器学习方法日益突出,为生成模型奠定了基础。
  2. 隐马尔可夫模型 (HMM): HMM 广泛用于序列建模任务。

2000 年代:

  1. 深度学习兴起:深度学习技术开始受到关注,为从数据中学习提供了更强大的方法。
  2. 循环神经网络 (RNN): RNN 在序列生成任务中很流行。
  3. 早期生成模型:变分自动编码器 (VAE) 和受限玻尔兹曼机 (RBM) 得到了开发。

2010 年代:

  1. 深度学习的进步:在计算能力和数据可用性的推动下,深度学习取得了快速进步。
  2. GAN 简介:生成对抗网络 (GAN) 由 Ian Goodfellow 提出,他彻底改变了生成模型。
  3. Transformer 模型: Transformer 架构,例如 Attention 机制,带来了自然语言处理的突破。

2020 年代:

  1. 生成应用的兴起:文本生成、图像合成和其他生成应用变得越来越流行。
  2. OpenAI 的推出: OpenAI 等组织为大规模生成模型的开发做出了重大贡献。
  3. 持续进步:生成模型在规模、质量和功能上不断改进。
  4. ChatGPT 和类似模型:开发了类似 ChatGPT 的大规模语言模型,能够生成类似人类的文本。
  5. 跨行业应用:生成式人工智能可应用于各行各业,执行内容生成、设计等任务。

结论

在这篇博客中,我们讨论了人工智能技术和生成式人工智能的发展。 

生成式人工智能的历史相对较短,但在过去十年中获得了显著的发展,尤其是随着神经网络的最新突破。GAN 的引入对于我们今天看到的生成式人工智能模型的发展至关重要。

如今,生成式人工智能是人工智能领域最受推崇的部分之一,它已经开始影响我们的生活和工作方式。随着这些模型的不断完善,生成式人工智能有望变得更加强大。

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