一： AIGC的历史发展
目前chatGPT的爆红，迅速让其背后的AIGC也火出了圈，那么今天我们就来讲讲AIGC发展的历史阶段，以及其背后发展的原理和意义。
1.1 早期萌芽阶段
我们都知道现在AIGC如此火热🔥，那么人工智能发展于什么时期呢？毕竟任何一个耀眼的成果，都不是一蹴而就的，都是数代人前仆后继不懈努力下所诞生的结果。
我们可以从以下这张图中了解到人工智能的起源。
1.1.1 图灵测试
相信如果大家不是人工智能领域的研究者，恐怕没有听说过图灵测试这个名次。那么什么是图灵测试？它又为什么会成为人工智能的起源？它有什么样的魔力，让后世的科学家们一代又一代的研究？
1950年，图灵发表了一篇划时代的论文，文中预言了创造出具有真正智能的机器的可能性。由于注意到“智能”这一概念难以确切定义，他提出了著名的图灵测试：如果一台机器能够与人类展开对话（通过电传设备）而不能被辨别出其机器身份，那么称这台机器具有智能。这一简化使得图灵能够令人信服地说明“思考的机器”是可能的。论文中还回答了对这一假说的各种常见质疑。图灵测试是人工智能哲学方面第一个严肃的提案。
（—以上介绍来自于百度百科）
当图灵提出这个假设后，就震惊了当时的科学界，这种划时代的测试，足以写入史册。于是就在图灵提出假设后的16年，也就是1966年，当时的美国麻省理工学院人工智能实验室的德裔电脑科学家Joseph Weizenbaum则是在1964年至1966年期间打造史上第一个聊天机器人“Eliza”。
完全可以说这一次的实践，完全是一次颠覆，它会简单的分析用户输入的语句，并对其进行重排列，来回答用户。
1.1.2 IBM：语音打字机
世纪的车轮继续往前走，时间定格在了80年代中期，IBM创造了语音控制打字机，它是基于隐马尔可夫链模型创造的语音控制打字机“坦戈拉（Tangora）”，并且能够处理两万个单词。
那么什么是马尔可夫链模型呢？
马尔可夫链(Markov chain)，又称离散时间马尔可夫链，因俄国数学家安德烈·马尔可夫得名，为状态空间中经过从一个状态到另一个状态转换的随机过程。该过程要求具备“无记忆”的性质：下一状态 St +1 的概率分布只能由当前状态 St 决定，与之前的状态无关。
这种特定类型的“无记忆性”称作马尔可夫性质。符合该性质的随机过程则称为马尔可夫过程，也称为马尔可夫链。
那么什么是隐马尔可夫链模型呢？
隐马尔可夫模型(Hidden Markov Models，简称 HMM)的出现，是为了弥补马尔可夫模型的不足，在某些较为复杂的随机过程中，任一时刻 t 的状态 S t 是不可见的。所以观察者没法观察到状态序列 S1 ,S2, L , S t ，但是隐马尔可夫模型在每个时刻 t 会输出一个观测状态O t ，而且O t 仅和 S t 相关。这个被称为独立输出假设。由此可生成一个观测序列O1 , O2 , L , O t 。
可以说隐马尔可夫链模型是马尔可夫链模型的增强版。
但是好景不长，人们发现此时的初代AI，只能供人们玩乐，并没有多大的实战应用场景，与人们所想的落差很大，研究成果也是事与愿违。因此初代AI就被搁置了下来。但这个时期完全可以称之为AI时代的萌芽阶段。为现在的AI奠定了一些理论基础。
