这是一份用漫画串联起来的AI发展史——从早期的神经元模型，一路走到今天的GPT-4。虽然科技看起来冷冰冰，但推动它的那些人和那些瞬间，其实都很有意思。下面咱们就从1943年说起。

1943年，沃伦·麦卡洛克和沃尔特·皮茨提出了人工神经元模型，也就是“阈值逻辑单元”（TLU）。这是神经网络研究的起点。说来也巧，这两位大神虽然相差25岁，却在同一年去世。而皮茨竟然是个极度内向的人——内向到就算有人给钱，他也不愿意让别人知道自己的名字……

TLU长下面这样：

时间来到1950年，图灵发表了《计算机器与智能》，提出了著名的“图灵测试”：如果一台机器能在对话中让人无法分辨它是机器还是人，那它就具备了智能。这标志着人工智能概念的萌芽。

1956年，在美国达特茅斯学院的一次会议上，约翰·麦卡锡、马文·明斯基等人首次提出了“人工智能”这个术语。这次会议被公认为人工智能作为独立学科的诞生标志。

1959年，亚瑟·塞缪尔开发了世界上第一个自学习程序——西洋跳棋程序，并引入了“机器学习”这一术语。

1966年，约瑟夫·魏岑鲍姆开发了ELIZA，一个早期的自然语言处理程序，能模拟心理治疗师与人对话。它揭示了机器与人类进行自然语言交流的可能性。

1969年，马文·明斯基和西摩·帕珀特出版了《感知器》一书，指出了单层神经网络的局限性——感知器只能解决线性可分问题，对非线性数据无能为力。这一打击导致神经网络研究一度陷入停滞。

第一次寒冬降临

不过寒冬总会过去。1982年，约翰·霍普菲尔德提出了霍普菲尔德网络，重新点燃了神经网络的研究热情。

1986年，大卫·鲁梅尔哈特等人重新引入了反向传播算法，推动了多层神经网络的研究。

1989年，杨立昆将卷积神经网络应用于手写字符识别，这是深度学习在真实场景中的早期成功案例。

2006年，杰弗里·辛顿等人提出了深度信念网络，为深度学习奠定了基础。

2012年，在辛顿的指导下，亚历克斯·克里泽夫斯基开发出AlexNet模型，在ImageNet图像识别竞赛中大放异彩，推动深度卷积神经网络全面爆发。

2014年，伊恩·古德费罗提出了生成式对抗网络（GAN），为生成模型开辟了全新方向。

2017年，论文《Attention Is All You Need》提出Transformer架构，彻底革新了自然语言处理模型的设计，也为后续预训练语言模型铺平了道路。

2018年，谷歌发布了BERT，这是NLP领域的又一个重要突破，为语言模型的发展奠定了新的基石。

2019年，OpenAI发布了GPT-2，展示了大规模预训练模型在文本生成上的强大能力。

2020年，OpenAI发布了GPT-3，参数规模达到1750亿，语言生成和理解能力进一步提升。

2022年，OpenAI基于GPT-3.5架构推出了ChatGPT，能够进行连贯对话和回答问题，在全球引发广泛关注。

2023年，OpenAI发布了GPT-4，具备多模态处理能力和更强的理解与生成性能，进一步推动了通用人工智能的发展。