1.2 基建：人工智能时代的变迁
1.2.1 历史上人工智能科学发展史的三个阶段
人工智能的科学发展历程可以分为以下三个阶段。
1.规则推理阶段（1956年至20世纪80年代初）
这个阶段的人工智能主要使用符号推理方法，基于一些规则和知识来进行决策。该阶段的代表性成果是专家系统。然而，专家系统面临的问题是它们需要人工编写大量规则，且不能处理模糊和不确定的信息。
2.统计学习阶段（20世纪80年代至21世纪10年代初）
随着统计学习方法的兴起，人工智能开始转向从数据中学习知识和规律。这个阶段的代表性成果是支持向量机（SVM）和神经网络。这类方法的主要特点是使用数据训练模型，并通过大量数据来提高模型的准确性和泛化能力。然而，由于计算能力和数据量的限制，这些方法并未在实际应用中取得重大突破。
3.深度学习阶段（21世纪10年代初至今）
深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，它可以自动学习高层次抽象特征，并在大规模数据上训练更复杂的模型。这个阶段的代表性成果是深度神经网络（Deep Neural Network，DNN）和卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）。深度学习方法的出现，使得人工智能在图像识别、自然语言处理、语音识别等方面取得了重大突破。
当然，我们可以从另外一个角度，即人工智能发展态势的起伏，来将其发展区分为不同的阶段，如图1-2所示。
● 早期萌芽阶段：指人工智能的起源和初期探索阶段，即1956年至20世纪90年代中期。
● 沉淀积累阶段：指人工智能技术和理论得到深入研究和积累的阶段，即20世纪90年代中期至21世纪10年代中期。
● 快速发展阶段：指人工智能技术迅速发展和广泛应用的阶段，即21世纪10年代中期至今。
AIGC作为人工智能的一个分支，也在不断发展壮大。在早期萌芽阶段、沉淀积累阶段及快速发展阶段，AIGC都取得了相应的进步，并且发生了许多里程碑事件。与人工智能领域一样，AIGC也经历了起起落落，其发展的每个阶段各具特点。每一个进展，都为AIGC的蓬勃发展做出了贡献。
同许多领域的发展相似，AIGC的繁荣展现出一种不可被完全计划的特质。就像ChatGPT的核心研发科学家肯尼斯·斯坦利（Kenneth Stanley）和乔尔·雷曼（Joel Lehman）在他们合著的新书《为什么伟大不能被计划》（《Why Greatness Cannot Be Planned》）中提到的，科学领域中最重要的发现，往往不是完全按计划发展而来，而是由各种因素的相互作用塑造而成的。这一观点也可以解释AIGC领域的崛起：各个阶段的进展、里程碑事件和发展特点，构成了一幅不可预测但充满活力的图景。这源于人类创造力和科学探索的交汇，展现出人工智能领域的无限潜力。
图1-2简单梳理了上述三个阶段的发展特点和AIGC领域的典型事件。
图1-2
1.2.2 人工智能时代的三个子阶段：AI 1.0、AI 2.0、AI 3.0
人工智能时代是指人工智能技术得到广泛应用和发展的时期。目前通常将人工智能时代分为三个子阶段：AI 1.0、AI 2.0和AI 3.0。
AI 1.0时代是指2010年至2022年，人工智能主要在算力、算法和数据三个方面发力狂奔，这一时期也被称为“基础建设时代”。
AI 2.0时代从2022年开始，这一时期，人工智能开始进入“应用落地时代”，大规模商业化应用逐渐成为主流，同时人工智能技术也逐渐被整合应用于各个领域。
AI 3.0时代则尚未到来，到这一时期，人工智能技术将进一步发展，开始追求更高层次的“智能”，并逐渐进入与人类协作的新时代。
1.2.3 算法、算力、数据三驾马车的发力狂奔
AI 1.0时代是一个算法、算力、数据三架马车发力狂奔的时代，如图1-3所示。下面就分别介绍三者的发展。
图1-3
1.关于算力那些事
算力是人工智能发展的基础，决定了人工智能的计算能力和效率，就好比人类社会中的电力决定了电车能跑多远的距离、速度能达到多少。随着芯片的不断发展，GPU、TPU等专用芯片极大地提升了人工智能的算力。
GPU最初被设计用于加速计算机图形的处理，但是它们的高并行性能和能够同时执行大量浮点运算的能力，使它们成为深度学习等人工智能应用的首选计算平台。而TPU则是由Google专门为深度学习任务开发的定制芯片，具有更高的能效比和更好的加速性能，可以大幅提高人工智能算法的训练速度和效率。人工智能的芯片可以分为通用处理器和专用处理器两种类型。通用处理器是一种通用的计算机处理器，如中央处理器（Central Processing Unit，CPU）和图形处理器（GPU）。专用处理器是一种针对特定的人工智能任务进行优化的芯片，如全定制化芯片（Application Specific Integrated Circuit，ASIC）中的TPU、半定制化芯片如现场可编程门阵列（Field Programmable Gate Array，FPGA）等。
2.关于算法那些事
算法是人工智能发展的核心，它好比人类社会中的交通工具，或者更具体地说，它就像不同的发动机引擎，决定了人工智能的计算方法、学习能力和应用范围。随着深度学习等技术的不断发展，人工智能的算法得到了极大的提升。深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，它模仿人脑神经元的工作方式，通过多层次的神经元模型来实现对数据的学习和识别。
深度学习算法发展过程中的一个重要的里程碑是2012年ILSVRC（ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge）比赛中，深度学习算法AlexNet的问世。AlexNet使用了卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）的结构，成功地解决了大规模图像分类问题，在比赛中取得了惊人的成绩。自此以后，深度学习算法在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域的应用不断拓展。
在深度学习算法的基础上，还有一些其他的算法模型也得到了广泛的应用，例如强化学习、迁移学习、生成对抗网络等。这些算法模型的不断发展，让人工智能的应用范围得到了进一步的扩展，进入了诸如自动驾驶、智能客服、智能家居等领域。
3.关于数据那些事
数据是人工智能发展的资源，决定了人工智能的输入和输出，以及应用场景和效果，它就好比人类社会中的物质资源。过去，由于缺乏大规模、高质量的数据，人工智能技术无法大规模应用，因此数据一直是人工智能发展的瓶颈。
随着互联网技术的不断发展和普及，越来越多的数据被数字化并被储存起来，这些数据成为人工智能技术发展的重要基础。同时，由于物联网和移动设备的普及，越来越多的设备能够生成数据，并将这些数据传输到云端进行处理和分析，为人工智能技术提供了更多的数据来源和实时数据处理的可能性。数据的日益丰富是人工智能技术发展的重要驱动力。