人工智能（AI）已成为科学界和公众讨论最多的话题之一。自2022年底以来，谷歌趋势中“人工智能”及相关主题的搜索量急剧增加。这与2022年11月ChatGPT的推出相吻合。这种大型语言模型（LLM）让公众亲身体验了现代会话式AI的能力：一个完全功能的、基于交互式对话的系统，能够与用户进行自然的语言互动。它的推出不仅展示了AI的实际用途，还展示了其提高生产力、创造力和知识共享的能力。

对于人工智能专家来说，ChatGPT的发布并不十分令人惊讶，而是该领域数十年持续发展的成果。人工智能的根源可以追溯到20世纪80年代，当时基于预定义规则逻辑构建的专家系统是人工智能最早的实际应用之一。这些系统能够在受限领域内解决特定任务，但缺乏适应性和灵活性。广义上，“人工智能”（AI）这个术语用于描述能够执行通常需要人类智能才能完成的任务的计算机系统。这些任务包括推理、学习和理解语言。传统的计算和统计方法侧重于应用固定公式、规则和模型来分析数据，而人工智能则能够超越这些方法。

20世纪90年代，随着机器学习（ML）的出现，范式发生了转变，机器学习引入了能够从数据中学习的算法。与基于规则的系统不同，这些算法能够通过经验进行适应和改进，这是一个重大的飞跃。机器学习标志着向更自主和数据驱动系统的过渡的开始。从本质上讲，算法是一种旨在高效解决任务的系统，而机器学习使这些系统变得更加动态和响应迅速（Cormen等人，2022年）。

下一个变革性浪潮在2010年代随着深度学习的兴起而到来，深度学习是机器学习的一个高级子集。深度学习利用人工神经网络，这些网络是受人类大脑突触连接启发的计算结构。这些网络在处理和分析大型多维数据集方面表现出色。大数据的增长以及以结构化数据集形式组织的数据同时加速了深度学习方法的快速发展。深度学习和大数据的协同作用在包括医学在内的多个领域找到了关键应用，神经网络在分析医学图像、预测疾病结果以及制定个性化治疗策略方面展示了显著的成功。

从专家系统到深度学习的演变代表了人工智能在复杂性和能力上的不断进步之旅。曾经依赖于硬编码规则的系统现在已经转变为不仅能够从数据中学习，还能展示微妙的推理、解决问题和创造力的系统。ChatGPT的引入象征了这一飞跃，展示了人工智能在实现有意义的人类般互动方面已经走了多远。这一旅程还强调了人工智能在各行各业的更广泛潜力，从医疗保健和教育到娱乐及其他领域。