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从图灵到智能体的76年
本文由 AI 辅助查资料、核来源和起草，数据截至 2026 年 11 月 1 日，逐条对照了官方或原始出处。
1950 年，有人问了一句：机器能思考吗？
76 年后，AI 已经能自己开文件、写代码、跑测试了。
这 76 年，AI 不是一路直线变强。它更像一辆老在修的车：修好一个毛病，开不远，又冒出一个新毛病。这篇就顺着这些“毛病”，把 AI 的来路讲一遍。
图01：AI 76 年：修一个毛病，冒一个新毛病。阶段划分是作者的归纳。来源：流云AI笔记 自绘，各节点出处见文末参考
图灵先提问，四个人给它起了名
1950 年 10 月，英国数学家图灵发了一篇论文，题目叫《计算机器与智能》。[1]
他出了个主意：让人隔着屏幕和机器聊天。分不出对面是人还是机器，就算机器会想。这就是后来说的“图灵测试”。
1955 年 8 月 31 日，麦卡锡、明斯基、罗切斯特、香农四个人写了一份提案。他们想第二年夏天，在达特茅斯学院开个研讨会。“人工智能”这个词，就写在这份提案的标题里。[2]
图02：1955 年 8 月 31 日，达特茅斯人工智能研究项目提案首页。来源：提案原件扫描，MIT Rodney Brooks 存档
1958 年，罗森布拉特提出“感知机”。[3]它模仿大脑里的神经元，想让机器看例子、自己学会分类。可惜那时候电脑太弱，这条路冷了很多年。
1986 年 10 月，辛顿等三人在《Nature》上讲清了“反向传播”。[4]意思是：机器答错了，就把错误一层层往回传，告诉每个零件该怎么调。今天的大模型，训练时还在用这一招。
1997 年 5 月，IBM 的“深蓝”下国际象棋，赢了世界冠军卡斯帕罗夫。[5]可深蓝只会下棋，换个游戏就不行。
这时候的毛病：机器要么靠人写规则，要么想学却学不动。
一个识图网络和一篇论文，让机器学会自己学
2012 年，辛顿和两个学生做了个识图的神经网络，后来叫 AlexNet。它去参加 ImageNet 识图比赛，错误率 15.3%，第二名是 26.2%。一下子甩开将近 11 个百分点。[6]
图03：2012 年 ImageNet 比赛前五名错误率，越低越好。来源：数据取自 Krizhevsky 等 NeurIPS 2012 论文，流云AI笔记 自绘
2016 年 1 月 27 日，DeepMind 在《Nature》上发表 AlphaGo 的论文。[7]围棋的走法多到算不完，AlphaGo 靠神经网络判断哪步棋好，下到了职业水平。
2017 年 6 月 12 日，谷歌的 8 位研究者发了一篇论文，叫《Attention Is All You Need》。它提出了 Transformer。[8]
以前像排队传话，一个一个来，很慢。Transformer 让所有词同时互相看，能一起算，速度快多了，这才喂得进海量文字。今天的大模型，地基就是它。
图04：Transformer 的结构图，左边读、右边写。来源：Vaswani 等《Attention Is All You Need》图 1
新毛病：这些 AI 都是“偏科生”。会认图的不会下棋，换个活就得重新练。
OpenAI 让模型先读书，再学听话
2015 年 12 月 11 日，OpenAI 成立。[9]
2018 年 6 月 11 日，OpenAI 发布第一代 GPT。办法很简单：先让模型读大量文字，练习猜下一个词，读多了自然会说话。[10]同年 10 月，谷歌发布了思路相近的 BERT。[11]
然后就是比谁读得多、谁个头大。2019 年的 GPT-2 有 15 亿个参数。[12]2020 年的 GPT-3 有 1750 亿个。[13]参数可以想成模型脑子里的“旋钮”。一年多，旋钮多了一百多倍。
图05：GPT-2 和 GPT-3 的参数量对比。来源：OpenAI GPT-2 博客、GPT-3 论文，流云AI笔记 自绘
书读多了，不一定听话。让它写摘要，它可能接着编故事。
2022 年 1 月 27 日，OpenAI 发布 InstructGPT。做法是请人给模型的回答打分，再照着分数把它往“好好回答”上调。[14]后来 ChatGPT 能好好聊天，靠的就是这一招。
图06：InstructGPT 的三步：先示范、再打分、再按分数调。来源：Ouyang 等 InstructGPT 论文图 2
2022 年 11 月 30 日，ChatGPT 上线，免费试用。[15]一个聊天框，让普通人第一次天天用上 AI。
新毛病：它只会动嘴。查不了新消息，也碰不到你电脑里的东西。
大家都有了聊天框，接着想让它干活
2023 年 3 月 14 日，OpenAI 发布 GPT-4。[16]
国内也陆续发布了自己的对话模型：3 月 16 日百度发布文心一言；[17]3 月智谱发布 ChatGLM；[18]4 月 11 日阿里云发布通义千问。[19]
光会聊还不够，大家开始给 AI 装“手”。
2023 年 2 月，Meta 的研究者发了篇论文叫 Toolformer：模型自己学会在说话中途喊一声“用计算器”“去搜一下”。[20]
图07：Toolformer 在句子中途自己插入工具调用，比如计算器、翻译、搜索。来源：Schick 等 Toolformer 论文图 1
6 月 13 日，OpenAI 推出“函数调用”。[21]模型遇到要查要算的事，会填一张格式固定的“工单”，交给别的程序去办。
新毛病有三个：一次看不了多少；太贵；想得太浅。
2024 年：台面变大，成本变低，开始“想一想再说”
模型一次能读多少，叫“上下文窗口”，可以想成它的工作台。2023 年 3 月 GPT-4 常用版是 8K（另有 32K 版），[16]11 月 GPT-4 Turbo 涨到 128K。[22]2024 年 2 月 15 日，谷歌称 Gemini 1.5 测试版能到 100 万（标准版 128K）。[23]
图08：几款模型一次能读的量（上下文窗口）。注意：每往上一格就是翻 10 倍。来源：OpenAI、Google、Kimi 官方发布页，流云AI笔记 自绘
省钱这边，DeepSeek 在 2024 年 5 月发布 DeepSeek-V2。[24]它省钱靠两招。第一招叫“混合专家”：模型里有一群专家，每次只叫醒几个干活。第二招是把模型的“记事本”压小，少占内存。
图09：DeepSeek-V2 的结构：上半是“混合专家”，下半是压缩“记事本”的 MLA。来源：DeepSeek-V2 论文图 2
9 月 12 日，OpenAI 发布 o1。[25]它回答前会先在“草稿纸”上想一会儿。从这时起，比赛多了一项：谁想得深。
11 月 25 日，Anthropic 发布 MCP。[26]它想给 AI 接工具定一个统一插口，就像 USB 让鼠标、键盘、U 盘都插同一个口。
图10：MCP 就像 USB 插口：AI 应用通过同一种接口，连上文件夹、数据库、搜索等各种工具。来源：流云AI笔记 自绘示意图（非产品截图），概念依据 Anthropic MCP 发布文章
新毛病：脑子好使了，插口也有了，可还没人把它们组装成一个真能交活的“员工”。
2025 年：AI 从出主意变成自己动手
2025 年 1 月 20 日，DeepSeek 发布并开源推理模型 R1，[27]也就是会“先想再答”的模型。一周后的 1 月 27 日，DeepSeek 的手机 App 冲到美国苹果应用商店免费榜第一，超过了 ChatGPT。[28]
2 月 24 日，Anthropic 发布 Claude Code 研究预览版。[29]它在程序员的命令行里干活，能自己读代码、改文件、跑命令。
4 月 16 日，OpenAI 发布 o3。官方说，o3 能一边想，一边自己决定要不要上网搜、要不要写代码算。[30]5 月 16 日，OpenAI 又上线云端编程助手 Codex，每个任务在单独的云端环境里跑。[31]8 月 7 日，GPT-5 发布。[32]
6 月 13 日，Anthropic 公开了它的“多智能体”做法：一个“组长”分活，几个“组员”同时去查。[33]
图11：Anthropic 多智能体研究系统：一个“组长”带几个“组员”。来源：Anthropic 工程博客
10 月 16 日，Anthropic 又推出 Skills：把一项本事打包成一个文件夹，要用时再装上。[34]
新毛病：智能体在程序员手里挺能干，可大多数人不写代码。他们的活在文件夹、表格和邮件里。
2026 年：智能体走到普通人的桌面上
2026 年 1 月 12 日，Anthropic 推出 Cowork 研究预览版，先开放给 Max 订阅用户。[35][36]你给它一个文件夹，它帮你整理文件、做表格，像一个“不用写代码的 Claude Code”。
图12：Cowork 的官方产品界面图（当前版本界面）：左边对话，右边它自己打开网页查资料。[37]来源：Anthropic Claude 官网 Cowork 产品页
2 月 2 日，OpenAI 发布 Codex 的 Mac 桌面版。[38]3 月 4 日，Windows 版上线。[39]
图13：OpenAI 官方演示视频截图：Codex 桌面版里，一个任务改完代码后列出改动，等你点「Commit」提交。[40]来源：OpenAI《Introducing the Codex app》发布页官方演示视频
7 月 17 日，月之暗面发布 Kimi K3，称一次能读 100 万 token[41]（token 是模型计量文字的单位，大致是字词片段）。7 月 27 日，它把模型文件公开，谁都能下载。[42][43]
到了 9 月，各家开始给模型“分档”。9 月 3 日，OpenAI 发布旗舰 GPT-6 Astra，同样读 100 万 token 收 10 美元。[44]9 月 22 日又发布两档：Sol 收 2 美元，Luna 只收 1 毛钱（美元），差了 20 倍。[45][46]9 月 29 日又出了升级版 GPT-6.1 Sol，价格不变。[47]
谷歌的 Gemini 4 Argon 在 10 月 13 日向全球开放。现在是优惠价，11 月底以后价格翻一倍。[48]
图14：2026 年新模型的官方 API 价格，截至 2026-11-01。GPT-6.1 Sol 9 月 29 日发布，价格同 GPT-6 Sol。来源：OpenAI、Google 官方发布页，流云AI笔记 自绘
看起来，现在各家在拼两件事：一是分档，难活给贵的，杂活给便宜的；二是谁能真正接进你的文件夹和工作。
图15：1950—2026 年 AI 关键节点。来源：各节点出处见文末参考，流云AI笔记 自绘
总结
回头看，AI发展的每一步都在修上一步留下的毛病，为上一代模型填坑。
依我看，现在的新毛病也看得见：一是靠不靠得住，连干几十步，错一步就可能全跑偏；二是权限，你把文件夹和邮箱交给它，出了事算谁的，不宜过度授权；三是钱，最强的模型还没便宜到随便用，尤其是新出国模新贵KIMI k3 pro贼贵。不过国模总体来说还是向前发展的，希望早日赶上克劳德。
参考
【Crossref（Mind 期刊论文记录）】：https://api.crossref.org/works/10.1093/mind/LIX.236.433 【达特茅斯提案原文（MIT 存档）】：https://people.csail.mit.edu/brooks/idocs/DartmouthProposal.pdf 【Crossref（Psychological Review 论文记录）】：https://api.crossref.org/works/10.1037/h0042519 【Nature】：https://www.nature.com/articles/323533a0 【IBM】：https://www.ibm.com/history/deep-blue 【NeurIPS 2012 论文】：https://papers.nips.cc/paper_files/paper/2012/hash/c399862d3b9d6b76c8436e924a68c45b-Abstract.html 【Nature】：https://www.nature.com/articles/nature16961 【arXiv】：https://arxiv.org/abs/1706.03762 【OpenAI】：https://openai.com/index/introducing-openai/ 【OpenAI】：https://openai.com/index/language-unsupervised/ 【arXiv（BERT）】：https://arxiv.org/abs/1810.04805 【OpenAI（GPT-2）】：https://openai.com/index/better-language-models/ 【arXiv（GPT-3）】：https://arxiv.org/abs/2005.14165 【OpenAI】：https://openai.com/index/instruction-following/ 【OpenAI】：https://openai.com/index/chatgpt/ 【OpenAI】：https://openai.com/index/gpt-4-research/ 【新京报】：https://m.bjnews.com.cn/detail/167894878414704.html 【智谱官方 GitHub（ChatGLM-6B，2023-03 建库）】：https://github.com/zai-org/ChatGLM-6B 【阿里巴巴集团官网】：https://ali-home.alibaba.com/document-1582482069362049024 【arXiv（Toolformer）】：https://arxiv.org/abs/2302.04761 【OpenAI】：https://openai.com/index/function-calling-and-other-api-updates/ 【OpenAI（DevDay）】：https://openai.com/index/new-models-and-developer-products-announced-at-devday/ 【Google】：https://blog.google/technology/ai/google-gemini-next-generation-model-february-2024/ 【arXiv】：https://arxiv.org/abs/2405.04434 【OpenAI】：https://openai.com/index/introducing-openai-o1-preview/ 【Anthropic】：https://www.anthropic.com/news/model-context-protocol 【DeepSeek】：https://api-docs.deepseek.com/news/news250120 【Reuters】：https://www.reuters.com/technology/artificial-intelligence/chinese-ai-startup-deepseek-overtakes-chatgpt-apple-app-store-2025-01-27/ 【Anthropic】：https://www.anthropic.com/news/claude-3-7-sonnet 【OpenAI（o3）】：https://openai.com/index/introducing-o3-and-o4-mini/ 【OpenAI（Codex）】：https://openai.com/index/introducing-codex/ 【OpenAI（GPT-5）】：https://openai.com/index/introducing-gpt-5/ 【Anthropic】：https://www.anthropic.com/engineering/multi-agent-research-system 【Anthropic】：https://www.anthropic.com/news/skills 【Claude 帮助中心（Anthropic 官方更新记录）】：https://support.claude.com/en/articles/12138966-release-notes 【TechCrunch（辅助）】：https://techcrunch.com/2026/01/12/anthropics-new-cowork-tool-offers-claude-code-without-the-code/ 【Claude 官网（Cowork 产品页，图12 出处）】：https://claude.com/product/cowork 【OpenAI】：https://openai.com/index/introducing-the-codex-app/ 【OpenAI 社区（辅助）】：https://community.openai.com/t/the-codex-app-is-now-on-windows/1375704 【OpenAI 官方演示视频「Video introducing Codex app」】：https://player.vimeo.com/video/1161130375?h=2470243d0c 【Kimi】：https://www.kimi.com/news/kimi-k3 【Kimi（K3 开放日）】：https://www.kimi.com/news/kimi-k3-open-source 【Hugging Face】：https://huggingface.co/moonshotai/Kimi-K3 【OpenAI（Astra）】：https://openai.com/index/gpt-6-astra/ 【OpenAI（Sol/Luna）】：https://openai.com/index/introducing-gpt-6-sol-and-luna/ 【OpenAI API 定价页】：https://developers.openai.com/api/docs/pricing 【OpenAI（GPT-6.1 Sol）】：https://openai.com/index/introducing-gpt-6-1-sol 【Google】：https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/introducing-gemini-4-argon/
以上来源的核查日期：2026 年 11 月 1 日（北京时间）。个人整理，非新闻机构。文中公司的说法均为公司自述。
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