人工智能发展关键节点纪年 (1943-2022)

该思维导图概述了人工智能发展的重要里程碑。从1943年麦卡洛克和皮茨提出MCP神经元模型奠定基础，到1950年图灵测试提出智能标准，再到20世纪后期的深度蓝战胜国际象棋冠军、AlphaGo战胜围棋冠军，以及2010年代深度学习的突破性进展，特别是2022年ChatGPT的出现标志着自然语言处理领域的重大突破。该时间线展现了AI技术从理论模型到实际应用的飞跃式发展，以及其在游戏、语音助手、图像识别等领域的显著成就。

源码

# 人工智能发展关键节点纪年 (1943-2022)
## 1940年代
### 1943年
- 沃伦·麦卡洛克和沃尔特·皮茨提出MCP神经元模型
  - 人工神经网络的基础
## 1950年代
### 1950年
- 艾伦·图灵提出图灵测试
  - 判断机器是否具有智能
### 50年代
- 机器学习开始萌芽
  - Samuel的跳棋程序为早期机器学习例子
  - 基于规则的系统开始发展
## 1960年代
### 1966年
- Joseph Weizenbaum开发ELIZA
  - 第一个能够与人进行简单对话的程序
  - 自然语言处理的早期应用
## 1970年代
### 1972年
- SHRDLU问答系统开发
  - 可在有限世界中理解和生成自然语言
## 1980年代
### 1987年
- AI冬天的开始
  - 投资减少，研究陷入停滞
## 1990年代
### 1997年
- IBM的Deep Blue击败国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫
  - 人工智能首次展示超越人类的能力
## 2000年代
### 2006年
- 深度学习概念重新兴起
  - 多层神经网络的应用逐渐增多
## 2010年代
### 2011年
- Siri首次出现在iPhone 4S上
  - AI在智能手机领域的应用
  - 提高用户交互体验
- IBM的Watson在Jeopardy智力竞赛中击败人类选手
  - 展示自然语言处理和知识推理能力
### 2012年
- 深度卷积神经网络（CNN）在图像识别任务上超越人类表现
  - 计算机视觉领域的突破
### 2015年
- 微软亚洲研究院在ImageNet大规模视觉识别挑战赛中达到人类水平
  - 标志计算机视觉应用进入实用阶段
### 2016年
- Google研发AlphaGo击败韩国世界冠军李世石
  - 深度学习和强化学习在复杂游戏中的应用
  - AlphaGo演变为Master自我学习最终变为AlphaZero，达到无敌状态
## 2020年代
### 2018年
- OpenAI的Five团队在Dota 2比赛中击败OG战队
  - 展示AI在复杂多人在线游戏中的能力
### 2022年
- ChatGPT由OpenAI推出
  - AI在自然语言处理和对话系统方面取得重大突破
  - 预示着新篇章的开启
  - 引发广泛应用和研究热潮

图片