人工智能、机器学习、神经网络、深度学习、生成式AI，一文带你搞清楚！
人工智能、机器学习、神经网络、深度学习、生成式AI，一文带你搞清楚！
人工智能（AI）的发展可以追溯到20世纪50年代，从图灵测试的提出到达特茅斯会议的召开，AI研究经历了从理论探索到技术突破的漫长历程。本文将带你了解AI的核心概念、发展历程及其相关技术，包括机器学习、神经网络、深度学习和生成式AI，帮助你全面掌握这一前沿科技领域的基础知识。
1950年，阿兰·图灵（Alan Turing）发表了一篇题为《计算机器与智能》（Computing Machinery and Intelligence）的论文，其中提出了一个著名的问题：“机器能思考吗？”为了回答这个问题，图灵设计了一种评估机器智能的实验，即图灵测试。图灵测试的核心思想是，如果一个机器能够在对话中与人类难以区分，那么这台机器就可以被认为具有人类智能。没错，这里提到的图灵就是那位计算机领域的祖师爷，被人们誉为“计算机科学之父”和“人工智能之父”的计算机科学家、数学家、逻辑学家。
1956年，达特茅斯会议在美国新罕布什尔州的达特茅斯学院召开，而正是这次会议，标志着人工智能（AI）研究的正式开始。这次会议由约翰·麦卡锡、马文·明斯基、克劳德·香农和纳撒尼尔·罗切斯特等计算机科学领域的先驱组织，他们首次提出了“人工智能”这一概念，定义了AI作为一门学科的目标，即开发能够模拟人类智能的计算机系统。
是的，人工智能（AI）的发展并不是这几年的事，而是如上所说，可以追溯到20世纪50年代。今天，我们就来聊一聊人工智能的发展，以及相关的技术，如机器学习、神经网络、深度学习，直到目前大家耳熟能详的生成式AI。
1. 人工智能（Artificial Intelligence）
人工智能（AI）是一门旨在创建能够执行通常需要人类智能的任务的计算机科学。它的目标是开发出可以模拟、扩展或替代人类智能的系统和机器。这些任务包括但不限于视觉感知、语音识别、决策制定和语言翻译。需要注意的是，人工智能是计算机科学领域内的一个子领域，它涵盖了广泛的技术和应用。目前备受关注的生成式人工智能（Generative AI）仅是人工智能众多分支中的一个，代表了AI在创造性任务方面的应用，如自动生成文本、图像和音频等。尽管生成式AI在当前技术发展中占据重要地位，但它仅仅是人工智能众多可能性中的一小部分，人工智能还包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉等多个领域，每个领域都有其独特的应用和研究方向。
1956年，AI研究领域在达特茅斯学院举行的一次研讨会上正式成立。在后续的20世纪50年代末至70年代，AI研究取得了显著进展。约翰·麦卡锡和马文·明斯基等人的工作推动了早期AI程序的开发，例如纽厄尔和西蒙的通用问题求解器（General Problem Solver）和跳棋程序。这些早期的AI系统展示了机器在特定领域超越人类能力的潜力，为后来的研究奠定了基础。