浙江大学2025走向数字社会从Deepseek到群体智慧_10页_4mb

从图灵机到生成式大模型的演进历程体现了人工智能技术从理论构建到实际应用的发展轨迹。图灵在1936年提出的图灵机理论为计算可能性奠定了数学基础，其后续论文《可计算数与判定问题》（1937）进一步推动了计算机科学的诞生。1956年达特茅斯会议标志着人工智能正式确立，四位核心人物麦卡锡、明斯基、香农和罗切斯特共同提出以符号主义为核心的框架，包括知识表示、数理逻辑与搜索算法。

随着计算能力提升，人工智能逐渐从符号主义转向数据驱动范式。传统符号主义依赖规则系统，难以处理现实复杂性；而机器学习通过数据训练模型，引入深度学习后，人工神经网络的结构优化使算法性能显著提升。生成式模型作为深度学习的重要分支，推动了大语言模型等技术的突破，解决了知识表示与逻辑推理等长期难题。

当前大模型发展面临多重挑战：一方面需突破"扩展定律"（Rich Sutton的研究表明模型规模与性能呈非线性关系），DeepSeek项目通过在2048块H800 GPU上训练探索算力边界；另一方面需应对闭源大模型垄断的现状，通过本地化部署实现技术普惠。在技术改进层面，混合专家模型、多头潜在注意力机制、强化学习与蒸馏技术等创新方法有效提升了模型效率，思维链技术则通过多步骤推理优化了复杂任务处理能力。这些突破为AI技术普及提供了支撑，同时推动了网约车需求预测、疫情传播建模、智能康复训练等应用场景的落地，加速了社会数字化转型进程。