AI 的发展历程可以追溯到 20 世纪 50 年代，经历了多个阶段。早期阶段（1950s-1960s）出现了专家系统、博弈论和机器学习初步理论。知识驱动时期（1970s-1980s），专家系统、知识表示和自动推理得到发展。统计学习时期（1990s-2000s），机器学习算法如决策树、支持向量机和贝叶斯方法等逐渐兴起。深度学习时期（2010s-至今），深度神经网络、卷积神经网络和循环神经网络等技术取得了重大突破。
直到 IBM 深蓝在 1997 年战胜国际象棋冠军卡斯帕罗夫后，基于概率推论的思路开始广泛应用于 AI 领域，随后 IBM Watson 的项目也使用这种方法在电视游戏节目中击败人类。概率推论是典型的机器学习，如今大多数 AI 系统都由 ML 驱动，通过历史数据训练预测模型，用于对未来的预测。这是 AI 领域的第一次范式转变，算法根据数据诱导而不是指定如何解决任务。
从 1955 年“人工智能”被首次提出，到如今 AI 已逐渐走进社会各行各业。随着互联网、大数据和算法等技术的普及，AI 技术取得了突破式发展。以 ChatGPT 为代表，2023 年全球顶尖科技公司纷纷推出 AI 大模型，在图文、视频、代码等领域展现出强大能力。2024 年则是“AI 应用元年”，大量 AI 应用不断涌现，快速渗透进生产制造、办公管理、科研教学和日常生活的各个方面。
1.早期阶段(1950s-1960s):专家系统、博弈论、机器学习初步理论2.知识驱动时期(1970s-1980s):专家系统、知识表示、自动推理3.统计学习时期(1990s-2000s):机器学习算法(决策树、支持向量机、贝叶斯方法等)4.深度学习时期(2010s-至今):深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等
直到IBM深蓝在1997年战胜了国际象棋冠军卡斯帕罗夫后，新的基于概率推论（Probabilistic Reasoning）思路开始被广泛应用在AI领域，随后IBM Watson的项目使用这种方法在电视游戏节目《Jeopardy》中经常击败参赛的人类。概率推论就是典型的机器学习（Machine Learning）。今天的大多数AI系统都是由ML驱动的，其中预测模型是根据历史数据训练的，并用于对未来的预测。这是AI领域的第一次范式转变，算法不指定如何解决一个任务，而是根据数据来诱导它，动态的达成目标。因为有了ML，才有了大数据（Big Data）这个概念。
目录CONTENT钉钉AI助理白皮书钉钉AI应用特点AI时代，人人都是创造者——钉钉AI助理大赛参赛示例01021415212621262328071/全球重要AI应用示例2/ AI应用的演进方向3/ AI应用发展趋势1/ AI应用的开发者画像2/ AI应用的特点1/企业赛道2/办公赛道3/高校/个人赛道1.1公安政务助手“AI应用时代”到来序言钉钉AI助理白皮书从1955年起，“人工智能”(Artificial Intelligence)被第一次提出，如今AI已不再是未来的科幻概念，正逐渐走进社会各行各业，成为推动社会变革的新引擎。随着互联网、大数据和算法等技术普及，AI技术取得突破式发展。以ChatGPT为代表，2023年全球顶尖科技公司纷纷推出AI大模型，在图文、视频、代码等领域展现出强大能力。而2024年则是“AI应用元年”，在大模型基础上，大量AI应用不断涌现，快速渗透进生产制造、办公管理、科研教学、日常生活的方方面面。