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在人類文明的演進歷程中，科學技術始終是推動社會發(fā)展的核心動力?；仡櫄v史，科技進步呈現出階段性的特征，每一個階段都有其標志性的技術突破和創(chuàng)新，這些突破不僅改變了人類的生活方式，也為后續(xù)科技的發(fā)展奠定了基礎。

工業(yè)革命時代（1733～1878）是人類科技發(fā)展的重要轉折點。1733年，約翰·凱發(fā)明的穿梭織布機，拉開了工業(yè)革命的序幕。詹姆士·瓦特對蒸汽機的改進，極大地提高了蒸汽機的效率，為工業(yè)生產提供強大動力支持。

電氣時代（1879～1946）以一系列重大發(fā)明為標志，將人類帶入一個全新的時代。1879年，托馬斯·愛迪生和約瑟夫·斯旺發(fā)明的電燈泡，徹底改變了人類的照明方式。1885年，卡爾·本茨設計世界上第一輛內燃機汽車，開啟了交通運輸領域的新紀元。1894年，馬可尼發(fā)明的無線電報，實現了信息的無線傳輸，打破了信息傳播的地域限制。1946年，世界上第一臺電子數字積分（ENIAC）計算機的誕生，它標志著人類進入了電子計算機時代，為后續(xù)信息技術的飛速發(fā)展奠定了基礎。

電子時代（1947～1972）見證了電子技術的飛速發(fā)展。1947年，晶體管在美國貝爾實驗室誕生，這一發(fā)明具有革命性意義。1956年，公式翻譯程序語言（FORTRAN）成為第一個計算機編程語言，促進了計算機應用的普及。1968年，第一批使用集成電路的計算機（B2500和B3500）誕生，進一步提高了計算機的性能和可靠性。1969年，美國國防部研制出的先導交互網絡Arpanet，為互聯網發(fā)展奠定基礎。

信息時代（1973～1995）是科技發(fā)展的高速階段。1973年，集成電路技術突破發(fā)展，使得計算機的性能得到了極大提升。1977年，美國蘋果電腦公司推出蘋果Ⅱ型計算機，這是第一臺彩色圖像的個人電腦；同年，計算機首次實現聯網，標志著互聯網時代的到來。1993年，美國英特爾公司開發(fā)出最新一代電腦芯片（Pentium），顯著提升了計算機的運算能力，推動了社會的信息化和數字化進程。

艾倫·麥席森·圖靈

智能時代（21世紀以來），以人工智能技術為代表的智能技術正掀起了新的工業(yè)革命浪潮，推動人類社會向智能化時代加速躍遷。人工智能技術的發(fā)展經歷了五個發(fā)展階段。①起步發(fā)展期（1943年—20世紀80年代）：1943年，美國神經科學家麥卡洛克和邏輯學家皮茨提出神經元的數學模型，這是現代人工智能學科的奠基石之一。1950年，艾倫·麥席森·圖靈提出“圖靈測試”，讓機器產生智能這一想法開始進入人們的視野。1956年達特茅斯會議召開時，與會者或許未曾意識到，他們正在啟動的不僅是人工智能研究，更是一場重塑人類文明的技術范式革命。1968年，愛德華·費根鮑姆提出首個專家系統DENDRAL，并對知識庫給出了初步的定義，這也孕育了后來的人工智能發(fā)展浪潮。1969年，“符號主義”代表人物馬文·明斯基的著作《感知器》提出對XOR線性不可分的問題。1980年，在美國的卡內基梅隆大學召開了第一屆機器學習國際研討會，標志著機器學習研究開始在全世界興起。1986年，豐田工廠里的焊接機器人因引入視覺傳感器開始具備環(huán)境感知能力，這標志著AI研究從符號邏輯向感知智能的范式轉移。②平穩(wěn)發(fā)展期（20世紀90年代—2010年）：以機器學習技術為代表的人工智能技術進入平穩(wěn)發(fā)展階段。1995年，弗拉基米爾·萬普尼克提出聯結主義經典的支持向量機，它在解決小樣本、非線性及高維模式識別中表現出許多特有的優(yōu)勢，并能夠推廣應用到函數擬合等其他機器學習問題中。1995年，弗羅因德和沙皮爾提出了自適應提升算法，通過采用集成學習方法，一種串行組合弱學習器，以達到更好的泛化性能。2001年，約翰·拉夫蒂首次提出條件隨機場模型，這是一種基于貝葉斯理論框架的判別式概率圖模型。2006年，杰弗里·辛頓以及他的學生魯斯蘭·薩拉赫丁諾夫正式提出了深度學習的概念，開啟了深度學習在學術界和工業(yè)界的浪潮。③快速發(fā)展期（2011年至2016年）：進入21世紀，以深度學習為代表的人工智能技術得到了快速發(fā)展。2012年，杰弗里·辛頓和他的學生伊爾亞·蘇茨克維設計的AlexNet神經網絡模型在大規(guī)模圖像視覺識別競賽大獲全勝，這是史上第一次有模型在大規(guī)模圖像視覺識別可視化數據集上表現如此出色，并引爆了神經網絡的研究熱情。2013年，牛津大學視覺幾何小組提出的用于大規(guī)模圖像識別的深度卷積神經網絡，這個網絡在大規(guī)模圖像視覺識別競賽中取得了顯著的成績，證明了深度卷積網絡在圖像分類任務中的有效性。2016年，由微軟研究院的何愷明等人提出殘差神經網絡，引入了殘差學習的概念，提高神經網絡表示能力。同年，AlphaGo戰(zhàn)勝韓國圍棋棋手李世石，標志著人工智能在復雜博弈中的重要突破，后續(xù)被廣泛應用于研究、游戲以及算法優(yōu)化等領域。④繁榮發(fā)展期（2017年至2022年）：以大模型技術為代表的人工智能技術繁榮發(fā)展。2017年，谷歌在論文《Attention is All You Need》中提出變壓器神經網絡架構，用于文本語言處理序列數據，OpenAI于2018年提出GPT大模型技術，專注于文本生成任務。同年，谷歌提出雙向編碼變壓器模型，在多項自然語言理解任務上取得突破。2019年，OpenAI提出GPT-2模型，通過對GPT的升級，使其參數量更大，生成文本質量更高。2020年，谷歌提出的統一文本到文本轉換框架T5，將各種自然語言處理任務轉化為文本生成任務。同年，OpenAI提出參數量高達1750億的GPT-3模型，展現出強大的文本生成和少樣本學習能力。2022年，DeepMind提出的多模態(tài)模型Flamingo，能夠處理圖像、視頻和文本信息，在少樣本學習任務上表現出色。谷歌開發(fā)超大規(guī)模語言模型PaLM，在推理和代碼生成任務上表現十分出色。⑤爆發(fā)發(fā)展期（2023年至今）：具身智能等大模型技術不斷爆發(fā)，改變社會。2023年，DeepMind團隊用AlphaFold2預測出2.3億種蛋白質結構，相當于將人類百年積累的生物學認知擴展了1000倍。OpenAI發(fā)布的GPT-4最新版本，支持多模態(tài)輸入，已能完成文案創(chuàng)作、代碼編寫等復雜任務。谷歌發(fā)布RT-2大模型，進一步提升機器人視覺—語言—動作模型的性能和泛化能力，實現更復雜的具身智能作業(yè)任務。2025年1月，杭州深度求索公司推出DeepSeek大模型，在推理、自然語言理解與生成、圖像與視頻分析、語音識別與合成、個性化推薦、大數據處理與分析、跨模態(tài)學習等八大領域表現出色。

未來十年，人工智能技術將持續(xù)推動社會變革?；A大模型的進化將突破更多科學瓶頸。2025年，多模態(tài)大模型將深度融入科研，賦能生物醫(yī)學、氣象等領域的復雜問題分析。具身智能大模型技術將開啟物理世界探索的新維度。在通往通用人工智能的征途上，我們需要的不僅是更強大的算法，更是對生命本質的敬畏、對技術倫理的堅守，以及對人類文明未來的深邃思考。人工智能終將帶領人類進入認知革命的新紀元。

（作者系中國工程院院士，機器人視覺感知與控制技術國家工程研究中心主任）

作者：王耀南

責編：王敦果

一審：王敦果

二審：蔣茜

三審：周韜

來源：新湘評論