项目一人工智能和大语言模型概述
选择题
C（2）A（3）B（4）D（5）B
填空题
人类智能行为
自然语言处理
专家
AlphaGo
Transformer
简答题
（1）简述人工智能的发展历史。
人工智能经历了多个阶段的发展，从早期的符号推理到如今的深度学习。随着计算能力的提升和大数据的应用，AI已逐渐进入我们的日常生活，展现出巨大的潜力与应用前景，具体发展历程如下。
（1）人工智能的诞生（20世纪50年代-20世纪60年代）
①图灵测试（1950年）
阿兰·图灵在其论文《计算机与智能》中提出了著名的“图灵测试”，旨在衡量机器是否能够展现出与人类类似的智能行为。图灵测试成为了人工智能领域中的经典标准。
②达特茅斯会议（1956年）
1956年，约翰·麦卡锡（JohnMcCarthy）、马文·明斯基（MarvinMinsky）、艾伦·纽厄尔（AllenNewell）等科学家在美国达特茅斯大学召开了人工智能领域的开创性会议。该会议被认为是人工智能作为一个独立学科诞生的标志。麦卡锡也是“人工智能”一词的创造者。
③早期研究（1950年代末至1960年代初）
在这一时期，研究者主要采用符号主义方法来模拟智能，开发了早期的人工智能程序，如“逻辑理论家”（LogicTheorist，1955年）和“通用问题解决器”（GeneralProblemSolver，1957年）。这些程序能够执行基本的推理任务，展示了人工智能在推理和问题解决方面的初步应用。
（2）人工智能的初期辉煌与挑战（20世纪70年代-20世纪80年代）
①专家系统
在20世纪70年代，专家系统成为人工智能的一个主要应用方向。专家系统模拟专家的推理过程，广泛应用于医学诊断、工程设计等领域。
②符号AI
此时期，AI研究者集中在使用符号推理和逻辑来模拟智能。但由于计算资源的限制和对问题的过于理想化理解，这一时期的AI逐渐面临瓶颈。
③人工智能冬天
由于过于乐观的预测未能实现，再加上技术和资金上的挑战，人工智能在20世纪80年代初期经历了“人工智能冬天”。
（3）机器学习的崛起与复兴（20世纪90年-21世纪初）
①机器学习的兴起
随着计算能力的提升和大数据的出现，机器学习成为人工智能的一个重要研究方向。机器学习使得计算机能够通过经验数据进行自我学习，而不完全依赖人工编程。
②支持向量机和神经网络
在此时期，研究者发展了新的机器学习方法，如支持向量机和复兴的神经网络，后者为深度学习的兴起奠定了基础。
③棋类与对弈
人工智能在复杂的游戏领域取得了显著进展。1997年，IBM的计算机深蓝击败了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫。
（4）深度学习与人工智能的飞跃（21世纪10年代至今）
①深度学习的突破
深度学习在2010年代获得了巨大的突破，特别是在图像识别、语音识别和自然语言处理等任务上表现出色。
②AlphaGo与游戏AI的进步
2016年，谷歌的AlphaGo击败了围棋世界冠军李世石，这一事件标志着AI在复杂决策和策略游戏中超越了人类顶级选手。
③实际应用
自动驾驶汽车、语音助手、聊天机器人等应用成为AI技术的重要商业化成果，人工智能进入了实际生活。
（5）AI的未来发展
未来，AI会更多地发展强化学习等自我学习能力，以实现更加智能和自主的系统。随着AI技术的迅猛发展，如何处理人机协作、数据隐私、安全性以及AI伦理等问题，成为新的挑战。
（2）简述大语言模型的发展历史。
从最初的规则基础模型到今天的GPT、DeepSeek大语言模型，人工智能在自然语言处理方面经历了快速的技术革新。
（1）早期的自然语言处理
①最初的尝试（20世纪50年代）
人工智能领域的先驱们开始尝试让计算机理解和生成自然语言。早期的自然语言处理技术依赖于基于规则的系统，计算机通过程序员编写的规则来处理语言。然而，这种方法非常有限，因为人类语言复杂多变，难以用简单的规则完全表示。
②关键词匹配（20世纪60年代到80年代初）
这一时期，计算机只能通过简单的关键词匹配来进行对话，但无法理解句子的真正含义。
（2）统计语言模型（20世纪90年代）
①转折点
到了20世纪90年代，随着计算能力的提升和数据的积累，研究人员开始采用统计方法，通过分析大量的文本数据来训练模型。这一时期，统计语言模型（如n-gram模型）应运而生。
②n-gram模型
这种模型基于观察语言中词语出现的频率，它通过计算“前n个词出现的概率”来预测下一个词。尽管统计模型比早期的规则模型要好，但它们仍然不能很好地处理语言中的复杂语法和语义。
（3）神经网络的引入（21世纪初）
①神经网络的崛起
进入21世纪后，人工智能研究者开始借助更复杂的神经网络模型，尤其是深度学习方法来处理语言。深度学习模型能够通过多层的神经网络捕捉到