很多人觉得 AI 好像是一夜之间从石头缝里蹦出来的。

直到 ChatGPT 横空出世，朋友圈被各种“AI 革命”刷屏，大家才惊呼：未来已来。但真相往往比故事更沉稳——这并不是一场突如其来的爆发，而是一场蓄谋已久、长达 70 年的漫长征途。

从简单的数学谜题到如今能写诗作画的神经网络，AI 的进化史，其实就是人类试图复刻自身智慧的野心史。今天，我们就把时钟拨回 1950 年，看看这场跨越世纪的接力赛是如何跑完的。

01 起源：模仿游戏的诞生

故事的起点，要从那个被称为“计算机科学之父”的男人——艾伦·图灵说起。

1950 年，图灵提出了一个大胆的想法，后来被称为**“图灵测试”**。他的逻辑简单而粗暴：如果你隔着墙和一个对象聊天，你分不清对面坐的是人还是机器，那么，这台机器就可以被认为是“智能”的。

这成为了 AI 领域的第一个“黄金标准”。在那个连显示器都还没普及的年代，图灵就已经为人工智能定下了终极目标：像人一样思考，像人一样交流。

随后的几十年里，科学家们开始尝试用代码构建这种智能。

最早的 AI 充满了“手工匠人”的气息。无论是 50 年代的 Lisp 语言，还是 70 年代的 Prolog，核心逻辑都是**“基于规则”**。程序员像教小孩子一样，把一条条逻辑、因果关系手写进代码里。

1960 年代诞生的 ELIZA 是个有趣的尝试。作为世界上第一个聊天机器人，它扮演了一个心理医生的角色。当你问“我很难过”，它会回一句“你为什么感到难过？”。虽然现在看很简陋，但在当时，它第一次让人类感觉到了机器似乎“听懂”了我们。

但这种方式有一个致命的缺陷：太累了。

想让系统更聪明？你得手动加更多代码。想让它懂更多常识？你得写更多规则。这种“专家系统”虽然在 80 年代火了一阵，但它们就像温室里的花朵，一旦遇到规则之外的情况，立马“死机”。

这时候，一种全新的思维方式开始萌芽：与其教机器怎么做，不如让机器自己学。

02 突破：从下棋到懂人话

进入 90 年代，AI 终于迎来了它的高光时刻，而舞台是棋盘。

1997 年，IBM 的**深蓝（Deep Blue）**做了一件震惊世界的事：它击败了人类国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫。

这不仅仅是一场比赛的胜利，它证明了在纯粹的逻辑、策略和计算力面前，机器已经可以超越人类最强的大脑。那时候人们以为，这就是 AI 的巅峰了。

但 2011 年，另一个里程碑出现了——Watson（沃森）。

这次挑战的不是象棋，而是智力问答节目《危险边缘》（Jeopardy!）。这比下棋难多了，因为人类语言充满了双关、隐喻和成语。比如我说“外面下猫下狗了（raining cats and dogs）”，机器得知道这是在下大雨，而不是天上在掉小动物。

Watson 战胜了两位人类冠军，这标志着 AI 从“算力怪兽”进化到了**“理解大师”**。它不再只是计算步数，而是开始尝试理解人类语言中那些微妙的弦外之音。

03 爆发：生成式 AI 与 Agent 时代

时间来到 2022 年，量变终于引起了质变。

随着基础模型（Foundation Models）的成熟，生成式 AI（Generative AI） 炸场了。以前的 AI 主要是做选择题（分类、识别），现在的 AI 开始做简答题和作文题了。

它能写代码、写周报、画图、甚至生成足以乱真的 Deepfake 视频。对于普通人来说，直到这一刻，AI 才真正变得“真实”且“触手可及”。

而到了 2025 年，我们正站在Agentic AI（智能体） 的门槛上。

如果说 ChatGPT 是一个博学的顾问，那么 Agent 就是一个能干活的助理。你给它一个目标，它能自主拆解任务、调用工具、一步步帮你搞定。AI 不再仅仅是陪聊，它开始有了“手脚”，能真正介入现实世界的工作流。

04 未来：通往超级智能之路

回望这 70 年，我们其实一直处在ANI（人工狭义智能） 的阶段——AI 在某些特定领域（如下棋、识别图片）比人强，但还不是全能。

那么，下一站是哪里？

科学家们预测，我们将迈向AGI（人工通用智能），那时 AI 将在所有领域都达到或超越人类的水平。而终极形态，则是ASI（人工超级智能），一种在创造力、智慧和解决问题能力上远远甩开人类的存在。

结语

从 1950 年图灵那个孤独的设想，到如今 AI 渗透进我们生活的每一个像素，这 70 年走得像蜗牛一样慢，又像火箭一样快。

曾经，AI 只是科幻小说里的白日梦；如今，它可能正在帮你写下一封邮件。我们这代人，何其有幸，不仅见证了历史，更正在亲手创造未来。

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说真的，这两年看着身边一个个搞Java、C++、前端、数据、架构的开始卷大模型，挺唏嘘的。大家最开始都是写接口、搞Spring Boot、连数据库、配Redis，稳稳当当过日子。

结果GPT、DeepSeek火了之后，整条线上的人都开始有点慌了，大家都在想：“我是不是要学大模型，不然这饭碗还能保多久？”

我先给出最直接的答案：一定要把现有的技术和大模型结合起来，而不是抛弃你们现有技术！掌握AI能力的Java工程师比纯Java岗要吃香的多。

即使现在裁员、降薪、团队解散的比比皆是……但后续的趋势一定是AI应用落地！大模型方向才是实现职业升级、提升薪资待遇的绝佳机遇！

这绝非空谈。数据说话

2025年的最后一个月，脉脉高聘发布了《2025年度人才迁徙报告》，披露了2025年前10个月的招聘市场现状。

AI领域的人才需求呈现出极为迫切的“井喷”态势

2025年前10个月，新发AI岗位量同比增长543%，9月单月同比增幅超11倍。同时，在薪资方面，AI领域也显著领先。其中，月薪排名前20的高薪岗位平均月薪均超过6万元，而这些席位大部分被AI研发岗占据。

与此相对应，市场为AI人才支付了显著的溢价：算法工程师中，专攻AIGC方向的岗位平均薪资较普通算法工程师高出近18%；产品经理岗位中，AI方向的产品经理薪资也领先约20%。

当你意识到“技术+AI”是个人突围的最佳路径时，整个就业市场的数据也印证了同一个事实：AI大模型正成为高薪机会的最大源头。

最后

我在一线科技企业深耕十二载，见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事，早已在效率与薪资上形成代际优势，我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。

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