开放注册两个月用户数破亿，ChatGPT火爆的背后是人工智能算法、算力和数据的再一次融合升级。现象级的ChatGPT带动人工智能第三次浪潮的再次飞跃和各国、各企业的AI竞赛。在人工智能领域，全球目前尚未形成绝对主导的技术依赖和产业生态，我国的新型举国体制如能发挥更大的作用，将给AI的发展提供极为有力的支持。而ChatGPT的用途已经深入到我们的日常生活之中，在我们工作或者学习时，都可以或多或少的使用到ChatGPT，其好评率让众多用户不计成本的去想办法注册。虽然现在的ChatGPT没有那么智能，甚至可能有一点呆，但谁能预测对得到未来五年或者十年ChatGPT对我们行业的改变吗？
1 人工智能的发展
1.1人工智能发展历程
可能在ChatGPT爆火之前，我们在提起人工智能AI，我们往往想到的是科幻小说或电影中机器人的形象。
例如：大导演斯皮尔伯格的著名电影《人工智能》里面与人的外表、智慧几乎相同的机器人，这个机器人本身甚至没有意识到自己是机器人，反而以为自己是人类了。电影《终结者》系列中出现的具有机器骨骼、人类血肉的机器人，以及可以自我修复，并且肉体和智慧已经超越普通人类的液体金属机器人，这些对于人工智能的大胆想象，给我们留下了深刻的印象。
不过，近年来，人工智能在科技领域的发展也是有目共睹，从无人驾驶汽车发展而引起的争论，到AlphaGo战胜了围棋顶级高手等等，都使得人工智能吸引了足够多的眼球。这也就导致了，人工智能的分支机器学习广受关注，机器学习的一支分支深度学习又成为近几年研究的热点。
人工智能是如何一步步发展起来的？下面就让我们一起领略一下人工智能发展历程。
1.1.1 人工智能的起源
1949年，赫布出版了《行为的组织》一书，书中描述了Hebb学习规则，提出权值的概念，这个理论为机器学习中的人工神经网络的学习算法奠定了基础，人工神经网络就是现在非常热门的深度学习的前身。
1950年，被视为“计算机科学之父”的图灵发表了一篇题为“机器能思考吗？”的著名论文，在该论文中提出了机器思维的概念，并提出图灵测试。由此，图灵又被称为“人工智能之父”。后来为了纪念图灵的贡献，美国计算机协会设立图灵奖，以表彰在计算机科学中做出突出贡献的人，图灵奖被喻为“计算机界的诺贝尔奖”。
1952年，阿瑟·萨缪尔开发了一个跳棋程序，具有自我学习的能力，甚至在训练的后可以战胜人类专业跳棋选手。
萨缪尔提出了“机器学习”的概念，定义为“不显式编程地给予计算机一定的功能”。
1956年，在达特茅斯会议提出了“人工智能”的概念，因此1956年被称为人工智能元年。
参加这次会议的专家众多，其中约翰·麦卡锡是“人工智能”概念的提出者，香农是信息论的创始人，赫伯特·西蒙获得第十届诺贝尔经济学奖，马文·明斯基是第一位获得图灵奖（1969年）的人工智能学者并对人工神经网络理论的发展有过重大的影响，艾伦·纽厄尔是1975年图灵奖获得者，阿瑟·萨缪尔由于提出“机器学习”的概念而被称为机器学习之父。
1.1.2 人工智能发展的起起伏伏
人工智能充满未知的探索道路曲折起伏。如何描述人工智能自1956年以来60余年的发展历程，那当然是道阻且长了，在这里我们将其分为六个阶段。
第一次繁荣期：1956年一1976年
达特茅斯会议后，确定了人工智能的概念以及发展目标。
第一次低谷期：1976年一1982年
人工智能发展初期的突破性进展大大提升了人们对人工智能的期望，人们开始尝试更具挑战性的任务，并提出了一些不切实际的研发目标。然而，接二连三的失败和预期目标的落空（例如，无法用机器证明两个连续函数之和还是连续函数、机器翻译闹出笑话等），使人工智能的发展走入低谷。
第二次繁荣期：1982年一1987年。
20世纪70年代出现的专家系统模拟人类专家的知识和经验解决特定领域的问题，实现了人工智能从理论研究走向实际应用、从一般推理策略探讨转向运用专门知识的重大突破。专家系统在医疗、化学、地质等领域取得成功，推动人工智能走入应用发展的新高潮。
第二次低迷发展期：1987年一1997年
随着人工智能的应用规模不断扩大，专家系统存在的应用领域狭窄、缺乏常识性知识、知识获取困难、推理方法单一、缺乏分布式功能、难以与现有数据库兼容等问题逐渐暴露出来。
复苏期：1997年一2010年。
由于网络技术特别是互联网技术的发展，加速了人工智能的创新研究，促使人工智能技术进一步走向实用化。1997年国际商业机器公司（简称IBM）深蓝超级计算机战胜了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，2008年IBM提出“智慧地球”的概念。以上都是这一时期的标志性事件。
蓬勃发展期：2011年至今。
随着大数据、云计算、互联网、物联网等信息技术的发展，泛在感知数据和图形处理器等计算平台推动以深度神经网络为代表的人工智能技术飞速发展，大幅跨越了科学与应用之间的“技术鸿沟”，诸如图像分类、语音识别、知识问答、人机对弈、无人驾驶等人工智能技术实现了从“不能用、不好用”到“可以用”的技术突破，迎来爆发式增长的新高潮。
1.1.3 人工智能多元化
1982年，Hopfield提出一种新型的神经网络，后来被称为Hopfield网络，使用一种全新的方式进行学习和处理信息。同时反向传播算法，一种神经网络的训练方法被提出，这种算法也是深度学习理论的重要算法之一。沉寂多年的人工神经网络方向的研究重新获得发展。
1986年，一种重要的算法有昆兰提出，就是决策树算法，又称为ID3算法。相对于神经网络模型，决策树ID3算法也被作为一个软件，通过使用简单的规则和清晰的参考可以找到更多的现实生活中的使用情况。数据挖掘中决策树是一种经常要用到的技术，可以用于分析数据，同样也可以用来作预测。
