AI发展关键时间线

艾伦·图灵在《计算机器与智能》论文中提出"图灵测试"，这是AI发展史上的重要里程碑。测试旨在判断机器是否具有与人类相当的智能，通过让测试者区分人类与机器的对话来实现。

在达特茅斯学院举行的会议上，约翰·麦卡锡首次提出"人工智能"（Artificial Intelligence）术语。会议汇集了包括马文·明斯基和克劳德·香农在内的计算机科学先驱，被视为AI研究领域的正式成立。

约瑟夫·维森鲍姆在麻省理工学院创建ELIZA，这是历史上第一个自然语言处理聊天机器人。ELIZA能模拟与人对话，特别是模仿"罗杰式心理治疗"方法，成为后来聊天机器人发展的基础。

由于AI研究未能达到过高的期望，加上技术与硬件限制，AI领域经历了第一次"寒冬"期。研究资金锐减，许多项目被放弃，公众与学界对AI的热情大幅降低。

IBM的"深蓝"超级计算机战胜了国际象棋世界冠军加里·卡斯帕罗夫，这是计算机首次在如此高水平的智力游戏中击败人类冠军，引起全球轰动，标志着特定领域AI取得重大突破。

杰弗里·欣顿和他的团队重新引起了对深度学习的关注，发表了关于深度信念网络的开创性论文。该论文展示了如何有效训练深层神经网络，为后来的AI革命奠定了技术基础。

IBM的问答系统Watson在美国知识竞赛节目《Jeopardy!》中战胜了两位最强人类冠军。Watson展示了AI在理解自然语言、推理和快速检索领域的强大能力，引发了商业AI应用的热潮。

AlexNet卷积神经网络在ImageNet视觉识别挑战赛中以显著优势获胜，错误率比第二名降低了超过10%。这一成就被视为深度学习革命的开始，随后几年计算机视觉领域取得了爆炸性进展。

谷歌DeepMind开发的AlphaGo以4:1的比分击败世界围棋冠军李世石。围棋被认为是比国际象棋复杂得多的游戏，这一胜利展示了深度强化学习的强大能力，也引发了全球范围内对AI发展的重新评估。

谷歌研究团队发表论文《Attention Is All You Need》，提出了Transformer架构。这一创新彻底改变了自然语言处理领域，为后来的BERT、GPT系列等大型语言模型奠定了基础。

OpenAI发布具有1750亿参数的GPT-3模型，其在文本生成、问答、翻译等任务上表现出惊人的能力，即使在少样本或零样本学习情况下也表现优异。GPT-3掀起了大型语言模型应用的热潮，并引发了对AI安全与伦理的讨论。

OpenAI发布ChatGPT聊天机器人和DALL-E 2图像生成模型，将大型AI模型带入主流应用。这些模型的普及使得AI创作工具走入公众视野，为各行各业带来了巨大变革，也引发了新一轮关于AI生成内容的版权、伦理等讨论。

GPT-4、Claude等具备多模态能力的大模型相继发布，能够同时处理文本、图像等多种形式的输入，并进行推理与生成。各大科技公司和创业公司纷纷推出自己的大型语言模型，AI行业迎来空前繁荣。

OpenAI发布Sora视频生成模型，能够根据文本提示创建高质量、长达一分钟的视频，展示了惊人的时空一致性和物理理解能力。同时，GPT-4o的发布将多模态交互能力推向新高度，具备即时语音响应和更自然的人机交互体验。