AI进化论：从图灵测试到智能革命的临界点
智能觉醒的起源密码（1943-2010）
在曼彻斯特维多利亚大学的实验室里，1948年"Baby"计算机完成人类首个存储程序运行实验时，艾伦·图灵正在构思《计算机器与智能》。这篇划时代论文提出的"模仿游戏"测试，为人工智能奠定了哲学基础。1956年达特茅斯会议上，麦卡锡正式提出"人工智能"概念，当时学界乐观预测"二十年内机器将完成人类所有工作"。
神经网络的发展轨迹充满戏剧性：1958年罗森布拉特发明感知机引发热潮，但明斯基1969年证明其无法处理异或问题后，AI进入第一个寒冬。直到1986年鲁梅尔哈特提出反向传播算法，联结主义学派才重获新生。2006年辛顿提出深度学习概念时，ImageNet数据库的千万级标注数据尚未就绪，GPU加速计算的潜力也未完全释放。
临界突破：大模型时代的范式革命（2012-2022）
2012年AlexNet在ImageNet竞赛中错误率骤降至15.3%（传统方法26.2%），标志着深度学习革命的爆发。Transformer架构的诞生（2017）彻底改变了游戏规则：参数量从ResNet的千万级跃升至GPT-3的1750亿，训练数据量突破45TB。这种指数级增长带来质的飞跃——GPT-3展示出上下文学习能力，AlphaFold2将蛋白质结构预测准确度从60%提升至92.4%。
医疗领域正在见证革命性突破：2023年谷歌Med-PaLM2在美国医师执照考试中达到86.5%准确率