过去十年，人工智能的能力迅速提升。
诸如世界经济论坛人工智能治理联盟等倡议正致力于确保人工智能具有包容性、合乎伦理且可持续，同时推动各行业变革。
以下是一些关键进展时刻，以及未来可能出现的发展。
从20世纪40年代建成的首批数字计算机，到如今机器学习工具的广泛应用，人工智能（AI）在相对短暂的时间里取得了长足进步。
直到近些年，与当今的标准相比，进展一直较为缓慢，人工智能的计算能力大约每20个月翻一番。快进到2024年，人工智能的发展已一日千里，能力每六个月就翻一番。
以下简要回顾这条发展时间线上一些重要进展，并展望未来可能的发展。
1950年：忒修斯机器鼠
这是机器学习最早的实例之一——一只机器鼠它能够在迷宫中自行导航，并在过程中“学习”。忒修斯由美国数学家和研究人员克劳德·香农研制，是一台小巧的木制装置，鼻子上装有金属胡须，体内则有一块磁铁。迷宫下方的一系列电话继电器电路和一块安装在电机上的电磁铁帮助忒修斯在迷宫中找到方向，并一路记录出口和墙壁。据《麻省理工科技评论》报道，香农称这台机器“能够通过试错找到解法，记住解法，并在情况发生变化、解法不再适用时将其遗忘”。
1956年：达特茅斯研讨会
这场会议正式名称为“达特茅斯人工智能暑期研究项目”，在美国达特茅斯学院举行，普遍被视为人工智能作为一个领域的诞生地。一小组科学家——其中包括克劳德·香农——为这次会议创造了“人工智能”一词并为未来围绕这项技术的思考和研究指明了方向。
1958年：感知机
感知机是机器学习领域的一项重要进展，感知机被视为首个人工神经网络，也就是一种以类似人脑的方式作出决策的程序。该模型由美国心理学家弗兰克·罗森布拉特研制，能够自行区分左右两侧标记不同的穿孔卡片。罗森布拉特称它是“第一台能够产生原创想法的机器”。
1960年：ADALINE
自适应线性元件（简称ADALINE）是一种简单的单层人工神经网络，由美国斯坦福大学教授伯纳德·威德罗及其当时的学生泰德·霍夫开发。它是一种用于模式识别的自适应系统，为神经网络和机器学习领域未来的进步奠定了基础。
1974—1980年和1987—1994年：人工智能“寒冬”
在这些大致的时间段内，全球人工智能领域的资金、研究和开发活动陷入低潮，这种时期通常被称为人工智能寒冬。不过，期间仍出现了一些重要进展，包括一个名为TD-Gammon的程序，它在1992年学会了下双陆棋，水平仅略逊于当时的顶尖棋手。
1997年：深蓝
IBM的深蓝更进一步，超越了TD-Gammon和此前所有机器，成为首个在标准比赛中击败现任国际象棋世界冠军的计算机系统。深蓝的底层技术提升了超级计算机处理复杂计算的能力，使其能够完成包括从数据库中发现模式在内的任务。
2012年：AlexNet
AlexNet的问世，作为一种包含多层结构的深度学习神经网络，标志着图像识别领域的一项突破。它识别狗、汽车等物体图像的能力已非常接近人类水平。
2019年：GPT-2
许多大型科技公司都参与了人工智能的发展，而当时鲜为人知的OpenAI发布生成式预训练变换器2（Generative Pre-trained Transformer 2，简称GPT-2），展示了自然语言处理的强大能力。GPT-2能够预测序列中的下一个项目，可执行文本摘要和翻译等任务。“我们的模型能够根据各种提示生成样本，质量接近人类水平，并且能在一页或更长的文本中保持连贯，”OpenAI当时在一篇博客文章中表示。
2020—2024年：人工智能加速演进
OpenAI于2020年发布GPT-3，带来了能够生成文本的模型，其输出往往与人类撰写的文本难以区分。2022年底推出的聊天机器人ChatGPT以这一大型语言模型为基础，并让生成式人工智能真正走入大众视野。
ChatGPT的发布开启了快速发展的新阶段，生成式人工智能迅速开始改变商业和生活的方方面面。与此同时，偏见和幻觉等挑战促使人们呼吁负责任地应用和治理生成式人工智能。诸如世界经济论坛人工智能治理联盟等倡议正致力于确保人工智能具有包容性、合乎伦理且可持续，同时推动各行业变革。
世界经济论坛如何为人工智能建立护栏？
人工智能卓越中心连接各行业的领导者，帮助他们理解人工智能的快速演进及其对经济和社会的影响。该中心支持围绕人工智能应用相关机遇、风险和权衡开展知情对话。
通过可信赖的交流空间和协作倡议，该中心帮助合作伙伴增进共识，并共同探索负责任的人工智能创新与应用方式。
人工智能的下一步是什么？
在确保人人都能受益于人工智能的同时，这项技术接下来将如何发展？
专家表示，我们应当期待交互式人工智能——能够指示其他软件为你执行任务的机器人——以及人工智能推动新的科学发现，还有能够理解物理世界、记忆、推理和规划的模型。
