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人工智能作為第四次科技革命，已經進入2.0時代。人工智能概念于1956年被提出，AI產業的第一輪爆發源自2012年，2012年AlexNet模 型問世開啟了CNN在圖像識別的應用，2015年機器識別圖像的準確率首次超過人（錯誤率低于4%），開啟了計算機視覺技術在各行各業 的應用。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，奠定了 大模型領域的主流算法基礎，從2018年開始大模型迅速流行，2018年谷歌團隊的模型參數首次過億，到2022年模型參數達到5400億，模 型參數呈現指數級增長，“預訓練+微調”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技術有望開始全新一輪的技術 創新周期。
2012年至今屬于人工智能的蓬勃發展期。人工智能是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。人工智能的發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展期，其分界點就是2012年前后IBM開發的人工智能程序“沃森”參加了一檔智力問答節目并戰勝了兩位人類冠軍以及AlexNet在ImageNet競賽中取得勝利。
? 以深度神經網絡為代表的信息技術的發展，推動了人工智能領域的進步與拓展。2006年，Hinton等人利用單層的RBM自編碼預訓練使得深層的神經網絡訓練得以實現；2012年，Hinton和Alex Krizhevsky設計的AlexNet神經網絡模型在ImageNet競賽中實現圖像識別分類，成為新一輪人工智能發展的起點。
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