1、第1页一、人工智能的前世今生二、大模型的原理和能力边界三、大模型的现状和发展：技术应用和人才要求学习交流可加微信号：zhixingzhaizhuren走进人工智能2.0肖睿2025年8月14日 杭州 北大青鸟人工智能研究院 北大计算机学院 北大教育学院学习科学实验室第2页一、人工智能的前世今生二、大模型的原理和能力边界三、大模型的现状和发展：技术应用和人才要求学习交流可加微信号：zhixingzhaizhuren走进人工智能2.0一、人工智能的前世今生二、大模型的原理和能力边界三、大模型的现状和发展：技术应用和人才要求第3页一、人工智能的前世今生二、大模型的原理和能力边界三、大模型的现状和发展

2、：技术应用和人才要求学习交流可加微信号：zhixingzhaizhuren人工智能的前世今生：1956-2025n人工智能：Artifacial Intelligence，AI 1956年：让机器具备人类智能，AGI，达特茅斯会议 2022年：让机器具备超人类智能（非人类智能），ASI，chatGPT发布n人工智能发展的4个时代1.古代（1956-1996）：通过规则和知识让机器具备人类智能2.近代（1996-2006）：通过数据和学习让机器具备人类智能3.现代（2006-2020）：通过神经网络和深度学习让机器具备人类智能4.当代（2020-2025）：通过大模型让机器具备人类智能和超人类智

3、能（非人类智能）第4页一、人工智能的前世今生二、大模型的原理和能力边界三、大模型的现状和发展：技术应用和人才要求学习交流可加微信号：zhixingzhaizhuren人工智能0.0：古代（1956-1996），规则和知识时代第一次浪潮（1956-1968）：规则推理思想准备：冯诺依曼计算机、机器思考、图灵测试哲学基础：唯理论主要原理：制定规则，进行数理推理（确定性，不确定性的概率）主要成就：下棋程序，定理机器证明，MIT的搬箱机器人第二次浪潮（1986-1996-？）：知识推理哲学基础：唯理论+经验论主要原理：知识工程（知识抽取和知识表达），专家系统（知识库+推理机）主要成就：石油勘探、气象预

4、报、军事决策、经济预测等；包括1996年之后的深蓝国际象棋、WatsonAI=IT：这个时代，人工智能基本等同于软件程序第5页一、人工智能的前世今生二、大模型的原理和能力边界三、大模型的现状和发展：技术应用和人才要求学习交流可加微信号：zhixingzhaizhuren人工智能0.1：近代（1996-2006），机器学习时代第三次浪潮（1996-？）：机器学习（数据+学习），小数据集，特征工程使用统计学习方法建模，三个核心要素：模型、目标、策略模型是核心：逻辑回归，决策森林，支持向量机，马尔科夫链，人工神经元建模方法从规则到学习：从数学模型（分析数学），到数据模型（计算数学）数据模型的能力边界

5、：可以用数据模型模拟世界（数字化、全景化），以史为鉴（IID）主要成就：风险识别（金融、工业、经济）、学术研究连接主义（1946-2006）：神经网络模型（黑盒）属于机器学习的一种方法，模型采用的是人工神经网络人工神经网络与人脑最大的共同点是名字（原理、机制和架构并不一样），用神经网络表达数学模型传统神经网络：霍普菲尔德网络，玻尔兹曼机，.深度神经网络：深度学习（Hinton，2006）软件2.0：人工智能是数学、物理学、计算机科学的混合体第6页一、人工智能的前世今生二、大模型的原理和能力边界三、大模型的现状和发展：技术应用和人才要求学习交流可加微信号：zhixingzhaizhuren人工智

6、能1.0：现代（2006-2020），深度学习时代传统深度学习（2006）：深度神经网络模型，中数据集，端到端多种神经网络模型：DBN，CNN，RNN，ResNet，Inception，RWKV，AlphaGO：2016年超过人类棋手ImageNet：2017年超过人眼AlphaFold：2022年超过人类科学家，2024年获得诺贝尔奖主要成就：人脸识别、图像识别、语言翻译、语音识别、物理建模现代深度学习（2017）：Transformer模型，大数据集，注意力机制（大规模并行）三种Transformer模型架构：并行矩阵计算（GPU）：堆叠架构，容易扩展编码器（BERT）：embedding