AI 發展時間線
從圖靈機到現代大型語言模型
89 項事件
邱奇-圖靈論題
阿隆佐·邱奇和阿蘭·圖靈在他們各自的1936年論文中各自獨立提出了著名的 Church-Turing 論題。該論題認為：任何可有效計算的函數都是圖靈機可計算的。這一論題將「可計算性」這個直觀概念形式化，成為計算機科學的基礎。
早期理論圖靈機
阿蘭·圖靈在其開創性論文《論可計算數及其在判定問題中的應用》中提出了圖靈機概念。這是一個抽象的計算模型，能夠模擬任何可計算的數學過程。圖靈機不僅奠定了計算理論的基礎，也為我們理解「計算」本身提供了最本質的框架。
早期理論λ 演算
阿隆佐·丘奇提出了λ演算（Lambda Calculus），這是一個形式化的函數定義和函數應用系統。λ演算被視為函數式編程的理論基礎。1936年的原始λ演算是無類型的；邱奇在1940年的《簡單類型論的形式化》中加入了簡單類型，創建了最早的顯式類型系統之一。它與圖靈機在計算能力上是等價的。
早期理論神經元模型
沃倫·麥卡洛克和沃爾特·皮茨發表了《神經活動中內在觀念的邏輯演算》，提出了第一個人工神經元模型（McCulloch-Pitts 神經元）。這個模型將神經元簡化為一個二元閾值開關，為後來的神經網絡研究奠定了基礎。
早期理論香農資訊論
克勞德·香農發表了《通信的數學理論》，奠定了資訊論的基礎。資訊論不僅改變了通信技術，也為後來的機器學習和人工智慧提供了重要的理論基礎。熵、編碼、資訊量等概念成為理解資料和處理資訊的核心工具。
早期理論1955年達特茅斯提案
1955年，John McCarthy、Marvin Minsky、Nathaniel Rochester 與 Claude Shannon 在 Dartmouth Summer Research Project 的提案中使用了「Artificial Intelligence」一詞，並提出於1956年夏季共同研究機器智慧問題。
早期理論達特茅斯會議
1956年夏季，達特茅斯研討會協助「Artificial Intelligence」這一名稱及其研究議程形成學術共同體，成為人工智慧作為獨立研究領域的重要奠基事件；該術語已出現在1955年的計畫提案中。
AI 的誕生感知機
弗蘭克·羅森布拉特提出了感知機（Perceptron）模型，這是早期具有影響力的人工神經網絡模型。感知機是一個簡單的線性二分類器，透過調整權重來學習分類輸入資料。這一突破性工作讓人們看到了機器學習的可能性。
AI 的誕生Lisp 語言
約翰·麥卡錫在麻省理工學院開發了 Lisp 語言，這是早期專門面向人工智慧研究的高級編程語言。Lisp 的靈活性和強大的符號處理能力使其成為 AI 研究的首選語言，影響了 AI 領域數十年。
AI 的誕生第一個工業機器人
Unimate 成為第一台在裝配線上工作的機器人。1961年，通用汽車將它裝在紐澤西州特倫頓的工廠，用於卸載壓鑄機，把高溫鑄件從機器上取下。Unimation 製造這些機器，是為了承擔對人而言困難、危險或單調的工作。
AI 的誕生Project MAC 啟動
MIT 於1963年在 Robert Fano 領導下啟動 Project MAC，研究分時運算、計算理論與機器輔助認知。1959年成立的 MIT 人工智慧計畫隨後參與其中；兩者並非同一個於1959年成立的實驗室。
AI 的誕生Shakey 機器人
史丹福研究所開發了 Shakey 機器人，這是一個能夠感知環境、規劃路徑並執行任務的自主移動機器人。Shakey 結合了計算機視覺、自然語言處理和規劃算法，展示了 AI 系統的綜合能力。
AI 的誕生Minsky-Papert 批判
Marvin Minsky 和 Seymour Papert 出版《感知機》，嚴格分析了單層感知機能夠和不能表示的問題。該書後來常與神經網路研究興趣下降聯繫在一起，但當時的資金變化還受到算力限制、研究預期落空及政策調整等多重因素影響。
AI 寒冬Prolog 語言誕生
Alain Colmerauer、Philippe Roussel 等人在馬賽開發了第一版 Prolog，將謂詞邏輯用於程式設計，推動了邏輯程式設計與符號人工智慧的發展。
AI 寒冬Lighthill 報告
英國科學家詹姆斯·萊特希爾向英國政府提交了一份關於 AI 研究狀況的報告。報告對 AI 的進展持悲觀態度，認為 AI 的承諾遠遠沒有實現。這導致英國政府大幅削減 AI 研究經費。
AI 寒冬MYCIN 專家系統
史丹佛大學開發了 MYCIN，這是一個用於醫療診斷的專家系統，能夠根據患者的症狀和測試結果推薦抗生素治療方案。MYCIN 展示了專家系統的實用性，儘管由於責任問題從未實際用於臨床。
AI 寒冬XCON 專家系統
DEC 公司部署了 XCON（eXpert CONfigurer）系統，這是一個用於配置 VAX 電腦系統的專家系統。XCON 是第一個在商業上取得成功的專家系統，每年為公司節省數百萬美元。
AI 寒冬長短期記憶網絡 (LSTM)
塞普·霍克賴特和于爾根·施密德胡伯提出了長短期記憶網絡（LSTM），這是一種特殊的循環神經網絡，能夠學習長期依賴關係。LSTM 在語音識別、語言建模等任務上取得了巨大成功。
復興時代LeNet-5
楊立昆開發了 LeNet-5，這是一個用於手寫數字識別的卷積神經網絡。LeNet-5 是最早大規模商業部署的深度學習模型之一，1993年起被 AT&T/NCR 用於支票識別，自1990年代末起被美國郵政系統用於郵政編碼識別。
復興時代神經機率語言模型
Yoshua Bengio、Réjean Ducharme、Pascal Vincent 和 Christian Jauvin 提出神經機率語言模型，同時學習詞的分散式表示與詞序列機率，以連續表示緩解維度災難。該模型使用前饋神經網路，並非 RNN。
復興時代CIFAR 神經計算專案
自2004年起，CIFAR 專案促成 Geoffrey Hinton、Yann LeCun、Yoshua Bengio 與合作者定期交流。該專案推動了後來深度學習復興所依賴的研究協作，但並非唯一或確定的起點。
復興時代ImageNet 資料集
ImageNet 團隊於2009年發表大型階層式影像資料庫論文，以 WordNet 階層組織大規模標註影像。其後 ImageNet 與視覺辨識挑戰成為電腦視覺規模化訓練與評測的重要基礎設施。
復興時代ImageNet 突破
亞歷克斯·克里澤夫斯基、伊利亞·蘇茨克維和傑弗里·辛頓的團隊在 ImageNet 圖像分類競賽中使用深度卷積神經網路（AlexNet），以明顯優勢奪冠。錯誤率從 26% 降至 15%，這項突破推動了深度學習的快速發展。
復興時代AlphaGo 擊敗李世石
DeepMind 開發的 AlphaGo 在五番棋比賽中以4比1擊敗了世界圍棋冠軍李世石。圍棋被認為是 AI 最難攻克的棋類遊戲之一，AlphaGo 的勝利被認為是 AI 歷史上的里程碑。
復興時代Transformer 架構
Google 提出了 Transformer 架構，這是自然語言處理領域的一次革命性突破。Transformer 摒棄了傳統的循環結構，完全基於注意力機制，成為現代大型語言模型的基礎。
復興時代GPT-3 發布
OpenAI 發布了 GPT-3，這是一個擁有1750億參數的大型語言模型。GPT-3 展示了令人驚訝的語言生成能力，能夠進行對話、寫作、程式設計等複雜任務，引發了對通用人工智慧可能性的廣泛討論。
大模型時代Codex 與 GitHub Copilot
OpenAI 發布了 Codex，這是一個能夠理解和生成程式碼的 AI 模型。基於 Codex 的 GitHub Copilot 成為第一個大規模使用的 AI 程式設計助手，標誌著 AI 輔助開發時代的到來。
大模型時代ChatGPT 發布
2022年11月，OpenAI 發布了 ChatGPT，這是第一個面向大眾市場的生成式 AI 對話助手。ChatGPT 在兩個月內突破1億使用者，成為歷史上增長最快的消費產品，徹底改變了人們對 AI 的認知。
大模型時代LLaMA 開源
Meta 發布了 LLaMA（Large Language Model Meta AI），這是一個採用非商業研究許可的大語言模型。LLaMA 的參數規模相對較小但性能優秀，推動了開源大模型的發展。
大模型時代Claude 3 系列
Anthropic 發布了 Claude 3 系列，包括 Opus、Sonnet 和 Haiku 三個版本。Claude 3 Opus 在包括 MMLU 和 GPQA 在內的多個基準上與 GPT-4 表現相當，在其他一些基準上略遜於 GPT-4。
大模型時代Llama 3 開源
Meta 發布了 Llama 3 系列開放權重模型，包括80億和700億引數版本。後來的 Llama 3.1 405B 是首個在常見基準上與前沿閉源模型相匹配的開放權重模型。
大模型時代Claude 電腦操作公開測試
2024年10月，Anthropic 為升級版 Claude 3.5 Sonnet 推出電腦操作公開測試。開發者可以讓 Claude 查看螢幕、移動游標、點擊和輸入。
大模型時代智能體生態成熟
到2025年，AI 智能體從研究演示走向生產工具。程式設計智能體、瀏覽器智能體、多步任務智能體成為標準產品，OpenAI、Anthropic、Google 以及開源專案均推出了能力成熟的系統。
大模型時代DeepSeek R1 發布
中國 AI 實驗室 DeepSeek 發布了 R1——一個效能可與 OpenAI o1 比肩的開源推理模型。這次發布證明，前沿能力可以在美國 AI 體系之外實現，引發了全球對 AI 競爭格局的重新評估。
大模型時代Stargate 計劃啟動
OpenAI、Oracle、SoftBank 與阿聯酋 MGX 聯合宣布投入 5000 億美元在美國建設 AI 基礎設施。該項目計劃在未來四年內建設多座大型資料中心，是 AI 史上規模最大的私營部門投資。
大模型時代Claude 3.7 Sonnet 發布
Anthropic 發布 Claude 3.7 Sonnet——這是首個支援「混合推理」的模型，使用者可在同一個模型中切換即時回答與深度思考兩種模式。Claude 3.7 標誌著 AI 推理產品形態開始整合。
大模型時代Anthropic 完成 35 億美元融資
Anthropic 在2025年3月宣布完成 35 億美元融資，估值達 615 億美元。這輪融資使 Anthropic 成為全球估值最高的 AI 創初公司之一，反映了 AI 行業的資本進一步集中。
大模型時代Llama 4 Scout 與 Maverick 發布
Meta 發布原生多模態的開放權重模型 Scout 與 Maverick，並預覽仍在訓練的教師模型 Behemoth；Behemoth 當時並未發布。
大模型時代Claude 4 發布
Anthropic 發布 Claude 4 系列模型（Opus 4 與 Sonnet 4），引入了「擴展思考」（Extended Thinking）能力，在程式設計、推理與長任務上大幅提升。Claude 4 鞏固了 Anthropic 在企業 AI 市場的地位。
大模型時代歐盟 AI 法案 GPAI 義務開始適用
2025年8月2日，《歐盟人工智慧法案》中針對通用人工智慧模型的治理規則與義務開始適用。其他條款依不同時間表分階段適用，不能把該日期籠統稱為「全面執法啟動」。
大模型時代OpenAI 完成資本重組
OpenAI 完成公司資本重組。營利業務轉為公益公司，名為 OpenAI Group PBC；非營利的 OpenAI Foundation 繼續控制該業務，兩者使命一致。OpenAI 表示，此次重組是在與加州和德拉瓦州總檢察長辦公室歷時近一年的溝通之後完成的。
大模型時代Agent 進入企業產品交付
2026年上半年，Agent 能力從展示走向企業產品交付：程式設計、客服與辦公自動化 Agent 成為有文件記載的功能，工具呼叫與多 Agent 協作的基礎設施也隨之成熟。但採用程度究竟到了哪一步並無定論。各家調查對「什麼算一個 Agent」口徑不一，得出的投產比例差異很大，因此本條只記錄方向，不給出水平。
大模型時代開放權重模型達到前沿規模
2026年上半年，DeepSeek、阿里 Qwen、Moonshot、智譜與 Meta 的開放權重發布達到了此前只見於閉源系統的規模，權重與模型卡可直接下載，而非僅有描述。它們是否已經追平閉源前沿，取決於採用哪一套基準指數以及如何加權，因此本條只記錄發布了什麼、以何種授權發布，不給出排名。
大模型時代Nature 發表 Co-Scientist 多智能體系統
Nature 發表了 Co-Scientist，一套基於 Gemini 的多智能體系統，能夠提出可供實驗驗證的新研究假設。論文報告了三個生物醫學場景下的驗證：藥物重新定位、新標靶發現，以及抗微生物抗藥性機制的解釋。作者將其定位為研究者的助手而非替代者。這使它成為經同儕審查的證據，說明 AI 已參與假設生成，而不只是資料分析。
大模型時代Meta 開始拆分 Manus 收購整合
據2026年6月11日的報導，Meta 開始解除與 AI 智能體公司 Manus 的收購整合，停止雙方資料共享並拆分營運。報導將此舉與中國監管要求連結；交易後續的法律與營運狀態仍應以最新披露為準。
大模型時代Claude Fable 5 與 Mythos 5 暫停後恢復提供
Anthropic 於2026年6月9日發布面向一般使用者、帶安全防護的 Fable 5，並向經審核的 Project Glasswing 夥伴提供限制較少的 Mythos 5。6月12日美國出口管制要求限制外國人士存取；因無法即時核驗國籍，Anthropic 暫停兩款模型的全球服務。管制於6月30日解除，Fable 5 於7月1日恢復全球提供，Mythos 5 則先向獲准的美國機構恢復。
大模型時代OpenAI 遭美國州檢察長聯合調查
2026年6月13日，由紐約州檢察長牽頭的美國多州檢察長聯盟對 OpenAI 發起調查，並向其發出傳票。傳票要求提供與廣告投放、用戶參與度與留存、模型諂媚傾向、消費者與健康資料處理、以及對未成年人和老年人保護相關的文件。OpenAI 表示將配合各州檢察長的工作，並強調 ChatGPT 已為未成年人建構更嚴格的保護機制。這是美國州級執法機構首次針對頭部 AI 公司發起的系統性調查。
大模型時代GPT-5.6 應政府要求先行有限預覽
2026年6月26日，OpenAI 應美國政府要求向少數可信合作夥伴開放 GPT-5.6 Sol、Terra 與 Luna 的有限預覽；7月9日，GPT-5.6 系列轉為全面可用。OpenAI 表示這種受限流程不應成為長期預設方式。
大模型時代三星與 SK 海力士公布大規模多年期記憶體投資計畫
2026年6月29日，三星與 SK 海力士公布合計 800 兆韓圜的多年期半導體投資計畫，涉及韓國西南部的四座記憶體晶圓廠。美元換算會隨匯率變動，專案範圍、核准與執行進度仍需持續核驗。
大模型時代Gemini Spark 桌面代理助手上線 Mac
Google 全天候代理助手 Gemini Spark 正式登陸 macOS，支援即時追蹤與更多應用接入。Gemini Spark 可在使用者數位生活的多個面向提供持續代理服務，標誌著 Google 將代理 AI 推向消費者桌面端。
大模型時代Moonshot 發布 Kimi K3 開放權重
2026年7月，Moonshot AI 在 Hugging Face 發布了 Kimi K3 的開放權重。模型卡記載總參數 2.8 兆、啟用參數 1040 億，脈絡窗口 1,048,576 個 token，授權條款為 Kimi K3 License。這是迄今公開可下載的最大語言模型，也顯示亞洲實驗室已進入開放權重發布的前沿。
大模型時代Cloudflare 將 AI 爬蟲按用途分類管理
2026年7月1日，Cloudflare 宣布按 Search、Agent 與 Training 三類用途管理 AI 流量。自9月15日起，新加入 Cloudflare 的網域將在含廣告頁面預設阻擋 Training 與 Agent 類爬蟲，同時預設允許 Search 類爬蟲；網站擁有者可調整設定，多用途爬蟲依最嚴格的適用規則處理。
大模型時代微軟成立 25 億美元 AI 部署公司
2026年7月2日，微軟宣布成立新事業部「Microsoft Frontier Company」，專注企業 AI 部署。該項目將獲得微軟 25 億美元投資，並由 6000 名產業與工程專家組成。這是繼 Amazon、OpenAI 之後，又一主要廠商成立專門 AI 部署組織。
大模型時代歐盟 AI 法案全面適用
2026年8月2日，歐盟 AI 法案進入全面適用階段，AI 辦公室與成員國主管機關開始承擔實施、監督與執法職責。同一次修訂推遲了負擔最重的高風險義務：附件三所列獨立系統自2027年12月2日適用，嵌入受監管產品的 AI 自2028年8月2日適用。禁止性條款自2025年2月2日起已經適用，通用模型義務自2025年8月2日起適用。
大模型時代