一张大图详览人工智能发展史，理清符号、连接、行为三大学派，看懂当下爆火大语言模型的来时路

感谢大家对上一篇文章（认知偏差）的点赞与转发。本文开启新的主题——人工智能。

现在几乎人人都在谈论或使用着人工智能。大语言模型、神经网络、AGI等各种概念扑面而来。很多人越看越混乱：符号主义、连接主义到底争的是什么？图灵真正的构想是什么？达特茅斯会议究竟发生了什么？近几年爆火的 AI，又是从哪一条历史路径一步步走到现在？

碎片化的资讯只会给我们零散的知识点，缺少一张完整的总览框架。为此，我耗费大量时间整理绘制出这张人工智能发展史全景大图，梳理从图灵时代到三大学派争鸣的完整脉络，帮我们厘清人工智能最基础、最重要的理论根基，如今随处可见的大模型，就是这些根基上生长起来的。

下面这张是独立完整且极简的核心脉络图，描述了AI发展史的顶层骨架，也是完整版大图的核心框架。

人工智能，始于图灵的思考。图灵机奠定计算的基石，图灵测试抛出那个灵魂拷问：机器能够思考吗？香农、冯・诺依曼一众先驱，在二战信息革命的土壤之上，埋下智能机器的种子。达特茅斯会议正式定名 “人工智能”，一群天才学者齐聚，开启人工智能的时代。

此后江湖分化出三条截然不同的道路：符号主义寄希望用逻辑与符号复刻人类理性；连接主义（联结主义）模仿人脑神经元；行为主义立足控制论，从外部行为、具身、系统反馈去追寻智能。三派之间学术论战此起彼伏，有天才的高光，也有令人唏嘘的命运转折，经历过技术狂欢，也遭遇过 AI 寒冬。

我们今天看到的大模型，并不是凭空诞生的产物，而是百年来几代学者反复试错、论战、迭代之后的结果。读懂这段历史，我们才能真正分辨什么是技术幻想，什么是传承已久的研究路径。

人工智能涉及哲学、认知科学、数学、神经生理学、心理学、计算机科学、信息论、控制论等多个学科。

本文分享的这张大图，也将和前面已分享的两张大图产生深刻的关联：

《认知心理学》大图中详细介绍过的语义网络、联结主义模型、行为主义，分别对应着符号学派、连接学派、行为学派的理论根基；《现代西方哲学》大图中的维特根斯坦前期（逻辑图像、理性主义）、后期（语言游戏、经验主义）思想，正好对应着符号学派、连接学派的哲学基础。

多学科的不同理论在人工智能这里产生了深深地共鸣，可以让我们从多个角度去理解（人类和机器）智能的本质。

时光流转来到当下，大模型席卷全球。今天爆火的大语言模型，本质根基是连接主义。它没有像符号主义那样，由人类把一条条常识、逻辑手动编写进机器；而是依靠海量文本训练，在神经网络权重之中，涌现出语言与推理能力。

但它又不是纯粹的连接主义。它可以模仿符号主义的逻辑推导； 人类反馈强化学习（RLHF），又吸收了行为主义 “通过反馈迭代行为” 的思路。曾经互相争斗的三条道路，在大模型身上实现了融合。可历史遗留的缺陷同样延续：符号主义的逻辑脆弱、连接主义的黑盒幻觉、行为主义依赖反馈的局限，全部依然存在。图灵当年的终极追问：机器是否真正拥有思考能力，依旧没有得到答案。

完整大图共5万多字和50多张配图，全面覆盖 AI 洪荒年代、达特茅斯会议、符号主义、连接主义、行为主义学派完整脉络，记录图灵、香农、明斯基、麦卡锡、司马贺、纽厄尔、皮茨、维纳、冯诺依曼等多位核心学者的关键思想与历史轶事（例如偏爱杂耍的香农，皮茨与维纳团队的狗血决裂等等）。

下面这段视频，将滑动展示完整的巨型成果大图，大家可以花一两分钟快速浏览完整全貌。

若觉得此图对你有所帮助，可通过以下方式自行获取完整的高清成果大图：在本公众号 “cas01” 主界面对话框中回复 “人工智能”（可通过私信或主界面对话框进行回复，注意，在评论区回复关键词是无法触发自动回复的），即可获取已分享的同类主题的所有最新版成果图。