AI、OpenAI、MidJourney发展史

ChatGPT基础知识1年前 (2023)更新 潮汐
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OpenAI发展史

在一个科技日新月异的时代,一群有远见的企业家和科学家决定联合创立一个非营利的人工智能研究机构,名为OpenAI,旨在推动友好的AI技术,造福全人类。他们面临着来自商业竞争、伦理争议、社会压力和技术挑战的各种困难,但他们不断创新,开发出了一系列令人惊叹的AI产品,如GPT-4、DALL-E、ChatGPT和OpenAI Codex等。他们的目标是实现人工通用智能(AGI),即能够像人类一样理解和应对各种情境的AI系统。

最初是由马斯克、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),使其有益于人类。 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,其产品有DALL-E、GPT-4、OpenAI Five、ChatGPT、OpenAI Codex等。

2017年6月,谷歌大脑团队发表论文《注意力是你所需的一切》,提出了基于自注意力机制的Transformer模型,为后续的语言模型的发展奠定了基础。

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。

当初埃隆·马斯克认为这家公司已经严重落后于谷歌。控制OpenAI并亲自运行,但是遭到了其他创始人的拒绝。之后他就离开了openAI也退出了后续的捐赠计划。

谣传是: 马斯克从OpenAI挖走了一些研究人员,为特斯拉的自动驾驶项目提供帮助,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有不同的看法,他曾批评OpenAI训练人工智能撒谎和生成偏见的内容。 马斯克为了避免利益冲突,选择了专注于特斯拉和SpaceX等其他项目。

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,可以对各种提示产生连贯而有吸引力的回应。由于其潜在的滥用风险,OpenAI最初只发布了一个缩小版的模型,并在后来逐步放开了更大规模的版本。

2019年7月,OpenAI宣布将分为两个实体:非营利的OpenAI Inc.和营利的OpenAI LP。他们表示,这样做是为了吸引更多的资金和人才,以及保持其使命和价值观。同时,他们也宣布获得了来自微软的10亿美元的投资,并与其达成合作协议,使用微软Azure云服务来支持其人工智能研究和开发。

2020年5月,OpenAI发布了GPT-3模型,这是一个比GPT-2更大、更强大、更先进的语言模型,拥有1750亿个参数,并在多个自然语言处理任务上取得了惊人的表现。由于其巨大的影响力和潜在的风险,OpenAI没有公开发布GPT-3模型本身,而是通过API的方式向部分用户提供访问权限。

2020年12月,OpenAI发布了DALL-E模型,这是一个基于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展示了其对各种复杂和超现实的图像生成任务的能力,并引起了广泛的关注和讨论。

2022年11月30日,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进行训练的对话生成模型。ChatGPT可以理解用户输入的文字,并根据文字的提问和指令以文字方式输出答案和反馈。ChatGPT一经推出就引发全球关注和热议,并在五天内注册用户数突破百万。

2023年3月2日,OpenAI开放了ChatGPT和Whisper模型的API,用户可将其集成在应用程序等产品中,而不仅限于创建由AI驱动的聊天界面。

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

2023年3月15日,微软副总裁兼消费者首席营销官Yusuf Mehdi发文确认新必应搜索引擎正在运行GPT-4。

AI发展时间线

AI、OpenAI、MidJourney发展史

AI、OpenAI、MidJourney发展史

AI、OpenAI、MidJourney发展史

AI、OpenAI、MidJourney发展史

AI、OpenAI、MidJourney发展史

  1. 1956年:达特茅斯会议上首次提出人工智能概念。会议的主要目的是将各个领域的专业人士聚集在一起,共同探讨如何使用计算机模拟人类思维和行为。这次会议被认为是人工智能领域的起点。

1960年代:专家系统被开发出来,并开始运用于商业和政府领域。专家系统是一种基于知识库和推理机制的计算机程序,能够模拟人类专家的决策过程。这种系统在诊断和规划等领域得到广泛应用,成为了AI技术的重要分支。

1970年代:机器学习开始成为研究热点,并衍生出了决策树、神经网络等算法。机器学习是一种能够让计算机系统自动学习的技术,它通过对数据的学习和模式识别,从而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的两种常用算法,它们的发展为后来的深度学习技术奠定了基础。

1980年代:知识工程和自然语言处理得到了快速发展。知识工程是一种将人类专业知识转化为计算机程序的技术,它能够将领域知识编码为一种可计算的形式,以便于计算机系统使用和理解。自然语言处理是一种让计算机能够理解和处理自然语言的技术,它包括语音识别、文本分析、机器翻译等领域,为人机交互和智能搜索提供了技术支持。

1990年代:支持向量机被提出,数据挖掘和智能搜索开始应用于商业领域。支持向量机是一种基于统计学习理论的分类器,它能够在高维空间中找到最优的分类超平面,从而在分类问题中表现出色。数据挖掘和智能搜索是一种利用计算机技术对大规模数据进行分析和挖掘的技术,它能够从数据中发现有用的模式和规律,为商业和决策提供科学依据。

2000年代:互联网的普及推动了机器学习和数据挖掘算法的发展,人工智能开始进入大众视野。随着互联网的普及和移动互联网的崛起,大量的数据被产生和累积,这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。同时,人工智能开始进入大众视野,相关技术和产品开始被广泛应用于生活和工作中。

2010年代:深度学习技术的出现引领了人工智能的新浪潮,语音识别、图像识别、自然语言处理等领域得到了长足发展。深度学习是一种基于神经网络的机器学习技术,它通过多层次的神经元模拟人类大脑的结构和功能,从而实现了对复杂数据的学习和处理。语音识别、图像识别、自然语言处理等领域在深度学习技术的支持下取得了重大突破,为人机交互和智能应用提供了更加强大的支持。

2020年代:人工智能技术在医疗、金融、智慧城市等领域的应用越来越广泛,同时涌现出越来越多的AI初创企业。随着人工智能技术的不断进步和应用场景的不断扩展,各个领域开始逐渐采用AI技术,以提高效率、降低成本和改善服务质量。同时,越来越多的AI初创企业涌现出来,为人工智能技术的发展注入了更多的创新和活力。

MidJourney发展时间线

2022年7月12日,MidJourney进入公开测试阶段,用户可以通过Discord的机器人指令来使用MidJourney生成图像。MidJourney是一个基于大规模预训练的自然语言处理模型,可以根据文本生成图像。

2022年7月26日,MidJourney开始向所有用户开放注册,引起了广泛的关注和讨论。MidJourney展示了其对各种复杂和超现实的图像生成任务的能力,并被认为是与DALL-E相媲美的人工智能模型。

2022年8月15日,MidJourney发布了一个重要的更新,使其能够生成更好的手部、更真实的亚洲面孔和更有说服力的复古照片。这一更新激发了许多中国创作者使用MidJourney来生成怀旧风格的中国城市“摄影”作品。

2022年9月10日,MidJourney宣布与Leap Motion的创始人大卫·霍尔兹合作,将Leap Motion的手部追踪技术集成到MidJourney中,让用户可以用手势来控制和编辑生成的图像。

2022年10月20日,MidJourney推出了一个新的功能,允许用户将生成的图像导出为动画或视频格式,并添加音乐和声音效果。这一功能使得MidJourney可以用于制作短片、广告或音乐视频等内容。

2023年1月5日,MidJourney发布了一个新的版本,增加了对中文、日文、韩文等多种语言的支持,并优化了对不同文化和地域特征的识别和生成能力。这一版本也提高了MidJourney的安全性和稳定性,防止了一些滥用和错误使用的情况。

2023年3月29日,MidJourney宣布与多个知名品牌和机构合作,为他们提供定制化的图像生成服务。这些合作伙伴包括Nike、Netflix、NASA、UNICEF等。MidJourney表示,这些合作旨在展示人工智能在各个领域的创造力和价值。

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