2006 年，Geoffrey Hinton 发表了他的《深度信念网络的快速学习算法》。这篇论文标志着深度学习的诞生。他表明，通过使用深度信念网络，可以训练计算机识别图像中的模式。
辛顿的论文描述了第一个可以在困难且复杂的模式识别任务上达到人类水平表现的深度学习算法。
2011 年：谷歌大脑
Google Brain 是 Google 的一个研究小组，致力于人工智能和机器学习。该小组由 Google X 于 2011 年创立，位于加利福尼亚州山景城。该团队与 Google 内部的其他 AI 研究小组密切合作，例如开发了 AlphaGo（一种击败围棋世界冠军的人工智能）的 DeepMind 小组。他们的目标是构建能够从数据中学习、理解语言、用自然语言回答问题并具有常识推理能力的机器。
截至 2021 年，该团 电话号码资源 队由 Geoffrey Hinton、Jeff Dean 和 Zoubin Ghahramani 领导，专注于深度学习，这是一种人工神经网络模型，能够在无需明确编程的情况下自动从数据中学习复杂模式。
2014 年：DeepFace
DeepFace 是一种深度学习算法，最初于 2014 年开发，隶属于“Meta”公司。该项目在著名的“Faces in the Wild”测试中超越了人类的表现，引起了媒体的广泛关注。
DeepFace 基于深度神经网络，该网络由多层人工神经元和权重组成，权重将每一层与相邻层连接起来。该算法将一组照片训练数据集作为输入，每张照片都标注了拍摄对象的身份和年龄。该团队近年来取得了巨大成功，发表 seo 搜索意图：了解这一关键的 seo 概念百年： 了多篇关于其研究成果的论文。他们还训练了几个深度神经网络，这些网络在模式识别和机器学习任务中取得了重大成功。
2017：ImageNet 挑战赛——机器学习历史上的里程碑
ImageNet 挑战赛是一项计算机视觉领域的竞赛，自 2010 年开始举办。该挑战赛重点关注程序处理图像中的模式和识别具有不同细节程度的物体的能力。
2017 年，我们达到了一个里程碑。38支队伍中有 29 支的计算机视觉模型准确率达到 95%。图像识别的进步是巨大的。
生成式人工智能的兴起
虽然生成式人工智能的基础可以追溯到人工智能的早期，但近年来它呈现爆炸式增长和普及，尤其是随着 2022 年底 ChatGPT 的推出。
生成式人工智能的概念出现于 20 世纪 60 年代，当时出现了早期的聊天机器人，比如 ELIZA，它们可以根据模式匹配生成简单的响应。
随着深度学习技术的发展，该领域在 2010 年代继续进步。值得注意的里程碑包括：
- 2017 年：Transformer 架构的推出，彻底改变了自然语言处理
- 2018 年：OpenAI 发布 GPT（生成式预训练 Transformer）语言模型
- 2020 年：OpenAI 的 GPT-3，展示了卓越的文本生成能力
然而，直到 2022 年 11 月 30 日 ChatGPT 的公开发布，才真正将生成式人工智能推向了主流。ChatGPT 由 OpenAI 开发，迅速成为一种全球现象，在推出后仅两个月内就达到了 1 亿月活跃用户。这使它成为当时历史上增长最快的消费者应用程序。
ChatGPT 的成功引发了科技巨头之间的“人工智能军备竞赛”。2023 年初，微软将 ChatGPT 技术集成到其 Bing 搜索引擎中，而谷歌则急于推出自己的聊天机器人 Bard。在此期间，从内容创作到软件开发等各个行业的生成式人工智能应用激增。
到 2023 年底，ChatGPT 每周活跃用户超过 1 亿，超过 200 万开发者正在使用 OpenAI 的 API 构建应用程序。生成式人工智能的广泛采用既引发了人们对其潜力的兴奋，也引发了对其对就业、隐私和虚假信息传播的影响的担忧。
截至 2024 年，生成式人工智能继续快速发展，多模态模型不断发展，可以同时处理文本、图像和其他数据类型。该技术已成为科技行业和 甘肃手机号码一览表 政策制定者关注的焦点，凸显了其变革潜力以及负责任的开发和监管的必要性。