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Author: xueqidove

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 人工智能的发展大体上可以分成三个发展阶段，即起源阶段，专家系统阶段与现代通用人工智能阶段。具体时间范围如下图所示：
 
 <div align="center">
-  <img src="../public/whitepaper/图1：人工智能的三个发展阶段.png" alt="图1：人工智能的三个发展阶段" title="图1：人工智能的三个发展阶段" />
+  <img 
+    src="../public/whitepaper/图1：人工智能的三个发展阶段.png" 
+    alt="图1：人工智能的三个发展阶段" 
+    title="图1：人工智能的三个发展阶段" 
+    style="width: 80%;" 
+  />
   <p>图 1：人工智能的三个发展阶段</p>
 </div>
 
+
 从上图可以看出，人工智能发展历经 70 年，可以划分成三个阶段：
 - **起源阶段（1950 ~ 1960）**：随着人工智能之父艾伦·图灵在 1950 年提出机器智能的概念，人工智能的起源阶段正式开始。当时，学术界对于这一领域表现出极大的兴趣并快速形成了包括符合主义、连接主义和行为主义这三个主要研究方向。其中主要的研究学者在 1956 年 6 月的达特茅斯会议上正式将机器智能定义为“人工智能”。在这个阶段，大家都对人工智能的发展抱有非常乐观的看法并认为人工智能会像信息技术产业一样很快就落地成真实生产力。
 - **专家系统阶段（1970 ~ 2010）**：在走过起源阶段后，大家很快就发现实现人工智能（尤其是通用人工智能）极其困难。人工智能很快就进入了一个发展低潮期，甚至出现对通用人工智能可否实现的怀疑。进入上个世纪 70 年代，大家开始放弃追求通用人工智能，转而期待能够构建领域专家系统来解决特定领域的复杂问题。在这个阶段，符号主义受到广泛关注并取得长足发展。其中最为标志性的事件就是IBM 深蓝系统战胜国际象棋大师。不过很快大家就发现专家系统能够落地应用的领域很窄、构建门槛高且不能扩展，并不能形成真正有效的生产力。即使 IBM 在深蓝之后重金打造的 “沃森”系统也没有逃脱这个命运。
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 进入现代通用人工智能阶段后，人类重新回到通用人工智能（AGI）方向，并且整个行业进入高速发展阶段。英伟达创始人黄仁勋在 2025 年 1 月的国际消费电子展（CES 2025）上提出现代通用人工智能发展的四个阶段（如下图）：
 
 <div align="center">
-  <img src="../public/whitepaper/图2：现代通用人工智能发展的四个阶段.png" alt="图2：现代通用人工智能发展的四个阶段" title="图2：现代通用人工智能发展的四个阶段" />
+  <img 
+    src="../public/whitepaper/图2：现代通用人工智能发展的四个阶段.png" 
+    alt="图2：现代通用人工智能发展的四个阶段" 
+    title="图2：现代通用人工智能发展的四个阶段" 
+    style="width: 80%;" 
+  />
   <p>图 2 ：现代通用人工智能发展的四个阶段</p>
 </div>
 
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 在黄仁勋眼里，现代通用人工智能发展经历感知 AI、生成 AI、代理 AI 与物理 AI 四个阶段。具体来说，它们分别指：
 - **感知 AI（ Perception AI：2012 ~ 2022）** ：利用深度学习技术，把数据、算法和算力融合到一块解决人工智能对于物理世界的感知问题，比如人脸识别、声音识别等。这个阶段也是大家认为的现代 AI 1.0 阶段。在这个阶段国内诞生了 AI 四小龙等创新性企业，并推动智能安防、智能身份识别等领域快速走向成熟。虽然这个阶段的人工智能已经广泛应用了深度学习技术，但是产生的模型仍然是领域模型为主且普遍缺乏泛化能力，导致不同领域的模型仍然被限制在特定领域，并未产生通用人工智能模型。
 - **生成 AI（ Generative AI：2022 ~ 2024）** ：在 OpenAI 把深度学习应用于大语言模型领域训练并利用 Transformer 架构大幅度提高训练效率和规模后，通用大语言模型（GPT） 诞生了。由于语言自身的泛化能力， OpenAI 的 GPT 一开始就具备通用人工智能的特征。它可以理解文字输入并生成高质量答案。在这个阶段，大家使用到的 AI 应用主要是智能聊天机器人（Chatbot），最终用户通过与智能聊天机器人对话获得问题答案。基于 OpenAI 摸索出来的一整套大语言模型训练方法，行业快速训练出各种大编程语言模型、大图片生成模型、大视频生成模型，以及当前最火的多模态生成模型。业内一般统称这种通过大数据量训练出来的超大规模模型为“大模型（Large Model）”。有了各种大模型的加持，智能问答机器人除了生成文本，还能生成图片、语音乃至完整的视频片段。生成  AI 被认为现代通用人工智能的起航点，各种大模型带领行业向通用人工智能的目标走去。