人工智能作為第四次科技革命，已經(jīng)進(jìn)入2.0時代。人工智能概念于1956年被提出，AI產(chǎn)業(yè)的第一輪爆發(fā)源自2012年，2012年AlexNet模 型問世開啟了CNN在圖像識別的應(yīng)用，2015年機器識別圖像的準(zhǔn)確率首次超過人（錯誤率低于4%），開啟了計算機視覺技術(shù)在各行各業(yè) 的應(yīng)用。但是，人工智能1.0時代面臨著模型碎片化，AI泛化能力不足等問題。2017年Google Brain團隊提出Transformer架構(gòu)，奠定了 大模型領(lǐng)域的主流算法基礎(chǔ)，從2018年開始大模型迅速流行，2018年谷歌團隊的模型參數(shù)首次過億，到2022年模型參數(shù)達(dá)到5400億，模 型參數(shù)呈現(xiàn)指數(shù)級增長，“預(yù)訓(xùn)練+微調(diào)”的大模型有效解決了1.0時代AI泛化能力不足的問題。新一代AI技術(shù)有望開始全新一輪的技術(shù) 創(chuàng)新周期。

　　2012年至今屬于人工智能的蓬勃發(fā)展期。人工智能是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。人工智能的發(fā)展歷史大致可以被劃分為5個階段，2012年至今處于人工智能的蓬勃發(fā)展期，其分界點就是2012年前后IBM開發(fā)的人工智能程序“沃森”參加了一檔智力問答節(jié)目并戰(zhàn)勝了兩位人類冠軍以及AlexNet在ImageNet競賽中取得勝利。

　　? 以深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為代表的信息技術(shù)的發(fā)展，推動了人工智能領(lǐng)域的進(jìn)步與拓展。2006年，Hinton等人利用單層的RBM自編碼預(yù)訓(xùn)練使得深層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練得以實現(xiàn)；2012年，Hinton和Alex Krizhevsky設(shè)計的AlexNet神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在ImageNet競賽中實現(xiàn)圖像識別分類，成為新一輪人工智能發(fā)展的起點。