2025年及以后：人工智能创新

Tejas Kumar是IBM的开发者关系工程师，讨论2025年的AI创新。

AI的历史可以追溯到1906年的马尔可夫链，近年来的进展包括生成式AI和深度学习。

2017年提出的“注意力机制”论文为ChatGPT奠定了基础。

2025年被称为“代理年”，届时AI代理将能够自主决策，简化用户体验。

AI并不是新事物，早在1906年就有统计模型的应用。

马尔可夫链用于预测系统的下一个状态，广泛应用于天气预测等领域。

早期的AI是基于规则的，程序员预先设定了规则。

1974年，反向传播算法的提出为深度学习奠定了基础。

2017年，谷歌的“Attention Is All You Need”论文引入了新的语言模型架构。

ChatGPT的成功不仅在于模型本身，更在于用户体验的设计。

ChatGPT在2022年迅速流行，但存在幻觉、知识截止和有限上下文等问题。

解决这些问题的方法包括检索增强生成（RAG）和向量搜索。

2025年，AI代理将成为主流，能够自主执行任务。

代理的定义是具有自主决策能力的实体，能够完成任务。

未来的AI将不再依赖传统的用户界面，而是通过自然语言与用户交互。

模型上下文协议（MCP）将成为AI工具的标准，允许无缝集成不同的工具和服务。

未来的用户体验将是通过自然语言直接与AI交互，而不需要访问多个网站。