用户提问: ai历代版本
Ai回答: AI（人工智能）的发展经历了多个关键阶段和版本迭代，以下从技术演进和应用场景两个维度梳理其发展历程：
一、技术演进：从规则驱动到自主进化
1、早期符号主义（1950s-1980s）
代表：ELIZA（1966，首个聊天机器人）、专家系统（如MYCIN医疗诊断系统）。
特点：基于硬编码规则，无学习能力，依赖人类知识输入。
2、机器学习时代（1990s-2010s）
统计学习：SVM（支持向量机）、随机森林等算法。
深度学习革命：
2012年：AlexNet（CNN突破，ImageNet竞赛夺冠）。
2015年：ResNet（解决深度网络梯度消失问题）。
3、大模型时代（2020s至今）
GPT系列：GPT-3（1750亿参数，2020）、GPT-4（多模态，2023）。
其他模型：
图像：DALL·E、Stable Diffusion（生成式AI）。
多模态：Google Gemini、OpenAI CLIP。
二、应用场景迭代
1.0时代（自动化）：工业机器人、简单分类任务。
2.0时代（感知智能）：语音识别（Siri）、计算机视觉（人脸识别）。
3.0时代（认知智能）：
生成式AI：ChatGPT、MidJourney（内容创作）。
自主决策：AlphaFold（蛋白质结构预测）、自动驾驶（Tesla FSD）。
三、关键升级节点
| 版本/模型 | 发布时间 | 突破点 |
||--|-|
| DeepBlue | 1997 | 击败国际象棋冠军 |
| AlphaGo | 2016 | 击败围棋冠军 |
| Transformer | 2017 | 奠定大模型基础架构 |
| GPT-3 | 2020 | 通用语言任务能力 |
| GPT-4 Turbo | 2023 | 多模态+上下文窗口扩展 |
四、未来趋势
Agent（智能体）：AI自主完成复杂任务（如AutoGPT）。
具身智能：机器人结合大模型（如Figure 01）。
开源与小型化：Llama 2、Mistral等降低技术门槛。
如果需要了解某家公司的具体版本（如OpenAI GPT、Google Bard），可进一步细化分析。
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提问时间: 2025-04-24 03:55:37
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