人工智能（AI）的发展历程可以追溯到20世纪50年代。1956年，达特茅斯会议的召开标志着人工智能这一领域的正式成立，会议上与会者提出了一个雄心勃勃的目标——让机器具备人类智能，简称AGI（Artificial General Intelligence）。AGI不仅要求机器能够完成特定的任务，还需要具备理解、推理、学习等一系列与人类相似的智能能力。经过多个十年的研究和探索，直到最近的发展，AGI仍未完全实现。
在进入21世纪后，人工智能逐渐迎来了新的发展阶段。2012年，深度学习的崛起给人工智能领域带来了革命性的变化。这一技术的成熟使机器可以通过海量数据进行训练，显著提升了机器的智能水平。2022年，ChatGPT的发布标志着趋势的变化，向让机器具备超人类智能（ASI，Artificial Superintelligence）迈出了重要一步。从此，AI从过去以人类能力为目标，转向超越人类智能的追求。
人工智能的发展历程可以被分为四个主要阶段：
1. 古代（1956-1996年）：这一阶段主要基于规则和知识，研究者们试图通过符号逻辑和专家系统将人类的知识编码到计算机中，进行推理和决策。尽管在特定领域取得了一定的成功，但整体上仍受到计算能力和数据资源的限制。
2. 近代（1996-2006年）：数据的积累和计算能力的提升使得AI进入了一个数据驱动的时代。研究者们开始重视机器学习，利用大量数据进行训练，快速迭代模型。这一转变使得AI在某些具体任务（如图像识别和语音识别）中的表现显著提升。
3. 现代（2006-2020年）：此阶段深度学习取得了大规模突破。神经网络，尤其是卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）的迅速发展，使得机器在理解数据和进行复杂任务方面更具潜力。自此，人工智能开始在多个实际应用中展现出强大的能力。
4. 当代（2020-2025年）：随着大规模模型（如GPT系列、BERT等）的推出，人工智能正处于向超人类智能转型的边缘。大模型的构建基于“下一个词预测”这一基本原理，通过预训练、微调和推理等多个步骤实现智能的生成与应用。
大模型的工作原理主要分为几个关键过程：是预训练，模型通过大量的文本数据进行训练，学习到语言的结构和语义关系。接着是微调，针对特定任务或领域进行进一步的优化，以提升模型的表现。在实际应用中，模型通过推理生成内容，完成特定任务。
尽管大模型在应用中展现出了极大的潜力，但其也存在一些能力边界。例如，生成内容的准确性和相关性可能受到数据输入质量的影响，模型可能会混淆生成内容的真伪，甚至产生虚假的信息（即“幻觉”）。大模型的记忆有限，难以处理长距离依赖或复杂上下文的信息，这在某些应用场景中可能导致问题。
在现今的发展背景下，以DeepSeek为例，该模型在推理能力、计算成本等方面对行业格局产生了深远影响。大模型已具备在医疗、金融、教育等多个领域的多样性应用潜力。为了适应大模型的发展，行业对人才的需求也发生了变化，除了传统的IT专业人才，AI领域的应用人才和AI2.0专业人才日益成为市场的关注重点。
在学习和应用大模型的过程中，强调了提示词工程等技巧的使用。这一过程不仅要求工程师需要理解模型的工作机制，还需要掌握如何设计高效的提示词，以便模型生成更符合需求的输出。
人工智能从AGI的愿景发展到追求ASI的目标，历经多个阶段的演变。大模型作为未来AI的主流方向，将在更广泛的应用领域中推动各行业的变革。以技术进步为依托，人工智能的未来充满无限可能，而我们也需理性看待AI的发展与挑战，为其健康、可控地前行铺平道路。随着我们对AI利用和规范的深入探索，一个更智能和人性化的未来将逐步展现在眼前。