从图灵测试到DeepSeek，AI80年破局之路

AI科技 2025年09月23日 12:38 1 aa

2025年春节，国产大模型DeepSeek - R1惊艳亮相，旋即引发广泛关注，激起层层涟漪，在行业内外掀起了不小的波澜，成为众人瞩目的焦点。

它把训练成本降低了很多，直接将AI“性价比”拉到了新高度，这也让大家对“AI奇点”的讨论多了起来。

这背后，是AI跨越80多年一步步发展才有的结果。

我作为一个关注科技圈多年的人，觉得把这段从理论到改变现实的历程讲清楚，对从事相关行业的人来说，肯定能带来不少启发。

黎明那阵儿，AI的“地基”咋打起来的

追溯AI起源，需回到1943年，那时，人工智能的种子在科技厚土中悄然播下，开启了孕育之旅。自此，它踏上了漫长且变数丛生的发展征途。

那一年，美国神经科学家沃伦・麦卡洛克与逻辑学家沃尔特・皮茨通力合作，提出了一个神经元的数学模型，此模型后来广为人知，便是赫赫有名的M - P模型。

本来想简单理解成模拟人脑工作，后来发现，这个模型其实是用逻辑去解释人脑细胞运作的方式，说它是现代AI的“开端”，一点都不过分。

二战后，他设计出了自动计算引擎ACE，还提出了“图灵测试”。

这个测试特别有意思，它给机器智能定了个标准，要是机器能跟人聊天聊到让人分不清真假，那这机器就算有智能了。

到了1956年，这一年对AI来说太关键了，在达特茅斯会议上，约翰・麦卡锡、马文・明斯基等学者郑重提出“人工智能”一词，这一创举，宛如一道曙光，为科技发展开辟了全新的领域，拉开了人工智能时代的帷幕。

这一下，AI成了一个独立的学科，之后斯坦福大学还建了第一个AI实验室。

早期人工智能多循“符号主义”路径，该方法依靠专家基于自身知识与经验手动编写规则，赋予AI处理问题的能力，为人工智能后续发展筑牢根基。

60年代的时候，还因此迎来了一段“黄金时代”，最早的专家系统也冒了出来，比如能分析分子结构的DENDRAL系统。

但如此看来，这种靠手动编规则的方式，也给后来的发展埋下了隐患，局限性太明显了。

冷一阵热一阵，AI咋在质疑里往前挪

步入20世纪70年代，人工智能领域旋即遭遇了首次“寒冬”，彼时，AI发展陷入低谷，诸多难题待解，前路似被阴霾笼罩。

之前取得的突破让大家期望太高，可当时的算力和理论都跟不上，符号主义根本解决不了复杂的现实问题。

资金慢慢就断了，研究也停下来了，我身边有些搞技术的朋友，提起那段时间都觉得挺无奈的。

不过到了80年代，情况又有了好转。

专家系统开始在实际领域用起来了，医疗领域能辅助诊断感染性疾病的MYCIN系统，还有石油勘探领域，都有它的身影。

尤为重要的是，1986年，杰夫・辛顿等学者开创性地提出了反向传播算法，这一算法在相关领域意义非凡，为后续研究奠定了坚实基础。

这个算法可不简单，它成了深度学习的基础。

此前众人还忧心AI热潮会否就此冷却，愁云笼罩心间，如今，这一境况总算显露出些许曙光，让大家悬着的心有了稍许着落。

90年代的时候，算力慢慢提上来了，机器学习，尤其是神经网络，又开始活跃了。

1997年，IBM的“深蓝”击败国际象棋冠军卡斯帕罗夫，这一壮举宛如一道强光，瞬间让众人清晰窥见AI处理复杂问题的卓越能力。

从1995年开始，互联网慢慢普及，给AI提供了好多数据。

毫无疑问，AI的发展就是靠“算法、算力、数据”这三样一起往前推，那些看似停滞的“寒冬”，其实都是在为下一次爆发攒力气。

越变越厉害，AI咋一步步靠近“奇点”

迈入21世纪，人工智能（AI）的发展可谓一日千里，科技浪潮的推动下，其发展速率较以往更为迅猛，不断拓展着人类认知与应用的边界。

2007到2009年，iPhone让移动互联网火了起来，云计算又提供了强大的算力支持，数据和计算资源不再是难题。

2011年，IBM的Watson于智力竞赛《危险边缘》中战胜人类，此佳绩彰显自然语言处理技术取得显著进展，标志着该领域在理解与运用人类语言方面有了长足跨越。

2012年，AlexNet于ImageNet挑战赛中拔得头筹，优势极为显著，这一佳绩不仅标志着深度学习时代的真正降临，更意味着计算机视觉领域实现了突破性进展。

2016年，GoogleDeepMind的AlphaGo打败李世石，这事儿当时全球都在关注，毕竟这是AI第一次在这么复杂的棋类游戏里赢了人类顶尖选手。

2017年更不一样，AI从实验室走到了消费市场，智能音箱火了，中国还把AI当成了国家战略，AlphaGoZero还实现了无师自通的“自我强化学习”。

我觉得这十年，完全可以说是AI的“iPhone时刻”，它解决了“看”和“听”的问题，开始改变各个行业。

到了2020年之后，生成式AI开始发力，通用人工智能的影子也慢慢显现。

2020年，OpenAI发布的GPT-3有1750亿参数，文本生成能力特别惊人，同年StableDiffusion公司成立，为文生图打下了基础。

2022年ChatGPT一出来，5天就有了百万用户，成了增长最快的应用，AI第一次以“对话伙伴”的身份走进了普通人的生活。

2023年，GPT-4、Midjourney、文心一言这些多模态AI纷纷出现，2024年Sora能生成高质量视频，被认为是向通用人工智能迈进的关键一步。

2025年，DeepSeek-R1用MoE架构大幅降低了训练和推理成本，开启了AI的“平权”时代。

从1943年到2025年，AI走了80年，从一个数学概念，变成专家系统，再到深度学习，最后发展成现在无所不能的生成式AI。

对产品经理来说，这里有三个启示特别重要。

首先，技术融合能加速创新，AI每次大发展，都和云计算、移动互联网、大数据的深度融合分不开。

其次，以后做产品不能再是简单加个AI功能，而是要从一开始就围绕AI来设计，也就是“AIFirst”，AI能改变产品的形态和交互方式。

最后，效率和伦理得同时考虑，DeepSeek-R1降低了成本，让AI能更快普及，但2021年全球对AI治理的关注也提醒我们，技术要往好的方向发展。

我们现在正处在AI发展的关键时期，作为产品经理，了解过去才能更好地设计未来。

下一个十年，人机协同创造的时代，怕是就要来了。

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