多年来，多种因素推动了人工智能的发展。计算技术的进步使得快速有效地收集和分析大量数据的能力成为可能，这是一个重要的推动因素。
另一个因素是人们对自动化系统的需求，这些系统可以完成对人类来说风险太大、挑战太大或耗时太长的活动。此外，由于互联网的发展和大量数字数据的可访问性，人工智能现在有更多机会解决现实世界的问题。
此外，社会和文化问题也影响了人工智能。例如，由于担心失业和自动化，人们开始讨论人工智能的伦理和影响。
人们还担心人工智能可能被用于恶意目的，例如恶意网络攻击或虚假宣传活动。因此，许多研究人员和决策者正试图确保人工智能的创造和应用符合道德和负责任的原则。
在 1000 多名科技工作者敦促暂停对最强大的#AI系统的训练后，@UNESCO 呼吁各国立即实施《人工智能伦理建议》 - 这是首个此类全球框架，已得到 193 个成员国的通过https://t.co/BbA00ecihO pic.twitter.com/GowBq0jKbi
— 艾略特·明彻伯格 (@E_Minchenberg) 2023 年 3 月 30 日
自 20 世纪中叶诞生以来，人工智能已经取得了长足进步。下面是人工智能的简史。
20 世纪中叶
人工智能的起源可能可以追溯到 20 世纪中叶，当时计算机科学家开始创建算法和软件，可以执行通常需要人类智能的任务，例如解决问题、模式识别和判断。
人工智能最早的先驱之一是艾伦·图灵，他提出了可以模拟任何人类智能任务的机器的概念，现在被称为图灵测试。
1956 年达特茅斯会议
1956 年达特茅斯会议聚集了各行各业的学者，共同探讨制造能够“思考”的机器人的前景。这次会议正式开启了人工智能领域。当时，规则系统和符号思维是人工智能研究的主要主题。
20 世纪 60 年代和 70 年代
20 世纪 60 和 70 年代，人工智能研究的重点转向开发专家系统，旨在模仿特定领域的人类专家所做出的决策。这些方法经常用于工程、金融和医学等行业。
20 世纪 80 年代
然而，随着 20 世纪 80 年代基于规则的系统的弊端逐渐显现，人工智能研究开始将重点放在机器学习上，机器学习是人工智能的一个分支，它采用统计方法让计算机从数据中学习。因此，神经网络的创建和建模都模仿了人脑的结构和运作。
1990 年代和 2000 年代
20 世纪 90 年代，人工智能研究在机器人技术、计算机视觉和自然语言处理方面取得了长足进步。21 世纪初，深度学习（一种使用深度神经网络的机器学习分支）的出现推动了语音识别、图像识别和自然语言处理方面的进步。
第一个神经语言模型，那就是 Yoshua Bengio，深度学习的“教父”之一！他被广泛认为是自然语言处理和无监督学习领域最具影响力的人之一。在 https://t.co/8mUYA31M9R 学习新知识… pic.twitter.com/4f2DUE5awF
— 达米安·本维尼斯特 (@DamiBenveniste) 2023 年 3 月 27 日
现代人工智能
虚拟助手、自动驾驶汽车、医疗诊断和财务分析只是人工智能的现代用途中的一小部分。人工智能正在快速发展，研究人员正在研究强化学习、量子计算和神经形态计算等新奇想法。
现代人工智能的另一个重要趋势是转向更像人类的交互，Siri 和 Alexa 等语音助手引领了这一趋势。自然语言处理也取得了重大进展，使机器能够越来越准确地理解和响应人类语音。ChatGPT 是一个由 OpenAI 训练的大型语言模型，基于 GPT-3.5 架构，是一个“城中热议”人工智能的例子，它可以理解自然语言并对各种查询和提示做出类似人类的响应。
人工智能的未来
展望未来，人工智能很可能在解决社会面临的一些最大挑战（如气候变化、医疗保健和网络安全）方面发挥越来越重要的作用。然而，随着人工智能技术变得越来越先进和自动化，人们对其伦理和社会影响也存在担忧。
每所学校都应该教授人工智能伦理学。
— Julien Barbier❤️☠️ 跌倒再站起来 (@julienbarbier42) 2023 年 3 月 30 日
此外，随着人工智能的不断发展，它可能会深刻影响我们生活的几乎每个方面，从我们的工作和交流方式到我们的学习和决策方式。
