AI发展史、OpenAI、MidJourney、时间线

OpenAI发展史

在科技日新月异的时代，一群有远见的企业家和科学家共同决定建立一个非盈利的人工智能研究机构，名为OpenAI，旨在推动友好的人工智能技术造福全人类。他们面临着商业竞争、伦理冲突、社会压力和技术挑战等各种困难，但他们不断创新，开发出令人惊叹的人工智能产品，如GPT-4、DALL-E、ChatGPT和OpenAI Codex等。他们的目标是实现人工智能（AGI），即能够像人类一样理解不同情况并做出反应的人工智能系统。

最初由马斯克、阿尔特曼等人于 2015 年在旧金山创立，目标是实现安全的通用人工智能 (AGI)，造福人类。 OpenAI的研究领域包括自然语言处理、图像生成、强化学习、计算机视觉等。其产品包括DALL-E、GPT-4、OpenAI Five、ChatGPT、OpenAI Codex等。

2017。谷歌大脑于六月发布。团队发表论文《注意力是你所需的一切》提出了一种基于self-attention机制的Transformer模型，为语言模型的进一步发展奠定了基础。

2018年6月，OpenAI发布了GPT模型，这是一个基于Transformer的大规模预训练语言模型，可以生成类似人类的文本。

起初，埃隆·马斯克认为该公司严重落后于谷歌。自己控制并领导了OpenAI，但遭到其他创始人的拒绝。此后，他离开了 openAI，并放弃了任何进一步的捐赠计划。

传闻是这样的：马斯克挖走了一些OpenAI研究人员来帮助特斯拉的自动驾驶项目，这可能引起了其他创始人和投资者的不满。马斯克对OpenAI的研究方向和安全措施看法不一。他批评 OpenAI 训练人工智能撒谎并生成有偏见的内容。马斯克决定专注于特斯拉和 SpaceX 等其他项目，以避免利益冲突。

2019 年 2 月，OpenAI 发布了 GPT-2 模型，这是一个比 GPT 更大、更强大的语言模型，可以对各种提示提供连贯且有吸引力的响应。由于潜在的滥用风险，OpenAI 最初只发布了该模型的缩小版，后来逐渐放大了版本。

2019。 2016 年 7 月，OpenAI 宣布将分拆为两个实体：非营利性 OpenAI Inc. 和 OpenAI Inc.。以及营利性 OpenAI LP。他们表示，这样做是为了吸引更多资金和人才，并维护他们的使命和价值观。同时，他们还宣布获得微软10亿美元投资，并与其签署合作协议，使用微软Azure云服务支持AI研发。

2020。 2016年5月，OpenAI发布了GPT-3模型，这是比GPT-2更大、更强大、更先进的语言模型，拥有1750亿个参数，在多项自然语言处理任务上表现良好。取得了惊人的业绩。由于其巨大的影响力和潜在的风险，OpenAI并没有公开发布GPT-3模型本身，而是通过API向部分用户提供访问权限。

2020年12月，OpenAI发布了DALL-E，这是一种基于GPT-3架构的图像生成模型，可以根据文本提示生成相应的图像。 DALL-E展示了其在各种复杂、超真实的图像生成任务中的能力，并引起了广泛的关注和讨论。

30。 2022年11月，OpenAI发布了ChatGPT模型，这是一个基于GPT-3.5架构并通过强化学习训练的对话生成模型。 ChatGPT 可以理解用户输入的文本，并根据文本中包含的问题和说明发出文本回复和反馈。 ChatGPT一经推出就引起了全世界的关注和热议，注册用户在五天之内就突破了百万大关。

2。 2023年3月，OpenAI开放了ChatGPT和Whisper模型的API。用户可以将它们集成到应用程序等产品中，而不仅限于创建基于人工智能的对话界面。

14。 2023年3月，美国人工智能研究实验室OpenAI发布了ChatGPT聊天机器人的GPT-4语言模型。

15。 2023 年 3 月，微软副总裁兼消费者营销主管 Yusuf Mehdi 发布文件，确认新的 Bing 搜索引擎将在 GPT-4 上运行。

人工智能发展时间表

1. 1956年：人工智能的概念最早是在达特茅斯会议上提出的。会议的主要目标是汇聚不同领域的专业人士，讨论如何利用计算机来模拟人类的思维和行为。这次会议被认为是人工智能领域的起点。

1960。 年：专家系统被开发出来并在企业和政府中使用。专家系统是一种基于知识库和推理机制、能够模拟人类专家决策过程的计算机程序。此类系统广泛应用于诊断、规划等领域，已成为人工智能技术的重要分支。

1970。 ：机器学习成为研究的温床，并衍生出决策树和神经网络等算法。机器学习是一种使计算机系统能够自动学习的技术。它使用数据学习和模式识别来使系统能够做出预测和决策。决策树和神经网络是机器学习中经常使用的两种算法，它们的发展为后来的深度学习技术奠定了基础。

1980。 年：知识技术和自然语言处理快速发展。知识工程是将人类知识转化为计算机程序的技术。它可以将领域知识编码成可计算的形式，以便计算机系统可以轻松地使用和理解它。自然语言处理是一种允许计算机理解和处理自然语言的技术。涵盖语音识别、文本分析、机器翻译等领域，为人机交互、智能搜索提供技术支撑。

1990年代：支持向量机被提出，数据挖掘和智能搜索开始在商业中应用。支持向量机是基于统计学习理论的分类器。它可以在高维空间中找到最优的分类超平面，从而在解决分类问题时表现良好。数据挖掘和智能搜索是利用计算机技术对大规模数据进行分析和挖掘的技术。它可以发现数据中有用的模式和规则，并为业务和决策创建科学基础。

2000。 年：互联网的普及鼓励了机器学习和数据挖掘算法的发展，人工智能开始走进大众。随着互联网的普及和移动互联网的兴起，大量的数据产生和积累，为机器学习和数据挖掘算法的发展提供了更多的数据和场景。与此同时，人工智能开始走进大众，相关技术和产品开始广泛应用于生活和工作中。

2010。 ：深度学习技术的出现，迎来了人工智能新浪潮，语音识别、图像识别、自然语言处理等领域取得长足发展。深度学习是一种基于神经网络的机器学习技术。它通过多级神经元模拟人脑的结构和功能，从而实现复杂的数据学习和处理。语音识别、图像识别、自然语言处理等领域借助深度学习技术取得了巨大突破，为人机交互和智能应用提供了更强大的支撑。

2020。 ：人工智能技术越来越多地应用于医疗、金融、智慧城市等领域，越来越多的人工智能创业公司不断涌现。随着人工智能技术的不断进步和应用场景的不断扩大，许多领域逐渐开始采用人工智能技术来提高效率、降低成本、提高服务质量。与此同时，越来越多的人工智能初创企业涌现，为人工智能技术的发展注入更多创新和活力。

MidJourney 开发时间表

12。 2022 年 7 月，MidJourney 进入公测。用户可以使用 MidJourney 通过 Discord 机器人命令生成图像。 MidJourney 是一个大规模的预训练自然语言处理模型，可以从文本生成图像。

26。 2022年7月，MidJourney向所有用户开放注册，引起广泛关注和讨论。 MidJourney 已经展示了其在各种复杂和超现实图像生成任务方面的能力，并被认为是与 DALL-E 相当的 AI 模型。

15。 2022 年 8 月，MidJourney 发布了重大更新，允许更好的双手、更真实的亚洲面孔以及更令人信服的复古照片。此次更新激发了众多中国创作者利用MidJourney创作具有中国城市怀旧风格的“摄影”作品。

10。 2022年9月，MidJourney宣布与Leap Motion创始人David Holtz合作，将Leap Motion的手部追踪技术集成到MidJourney中，允许用户使用手势来控制和编辑创建的图像。

20。 2022 年 10 月，MidJourney 推出了一项新功能，允许用户将创建的图像导出为动画或视频格式，并添加音乐和音效。此功能允许您使用 MidJourney 创建短片、广告或音乐视频等内容。

5。 2023年1月，MidJourney发布新版本，增加了对中文、日文、韩文等语言的支持，并优化了各种文化和地域特征的检测和生成能力。该版本还提高了 MidJourney 的安全性和稳定性，防止滥用和误用。

29。 2023年3月，MidJourney宣布与多家知名品牌和机构合作，为其提供定制形象创作服务。他们的合作伙伴包括耐克、Netflix、NASA、联合国儿童基金会等。据MidJourney介绍，他们的合作旨在展示人工智能在各个领域的创造力和价值。