早期思想與基礎概念（1950年代）
1950年 艾倫．圖靈（Alan Turing）著名的『圖靈測試』中，提出了機器思考的可能性，奠定AI思想的基礎

1959年 亞瑟·薛登（Arthur Samuel）提出「機器學習」，並設計會在跳棋遊戲中自我學習提升的程式。

統計生成模型興起（1960～2000年代）
**馬可夫鏈（Markov Chain）：**利用當前狀態，生成隨機卻有一定結構的序列。早期研究者常用它來自動生成文字或音樂。
**n-gram 模型：**應用於自然語言處理（NLP），透過統計相鄰詞語的出現機率，模擬語言的結構，廣泛用於自動翻譯。

**隱馬可夫模型（HMM）：**透過觀察「看得到的」現象去推測另一個「看不到的」現象，為生成任務提供更強大的機率基礎。廣泛用於語音辨識與序列數據建模。

這些方法雖然能力有限，無法真正理解語意或生成長篇文章，但它們建立了 「用數據機率分布生成內容」 的核心思想，直接影響了後來的深度學習模型。

深度學習與生成模型的崛起（2010年代）
Ian Goodfellow 提出 生成對抗網路（GAN, Generative Adversarial Network），由生成器和判別器兩部分組成，能生成高質量的圖像、影像、音頻等數據，推動了生成式AI的快速發展。

**變分自編碼器（VAE）：**結合概率圖模型和神經網絡，能生成多樣化且連續的數據分布，用於影像生成與潛在空間學習

Google 發表 Transformer 架構，提升了自然語言處理（NLP）的能力，成為後續的核心架構。

(其中在2016年， AlphaGo 擊敗圍棋冠軍李世乭（4:1），展現深度學習與強化學習結合的力量)

大規模語言模型與多模態生成（2020年代迄今）
**GPT系列（OpenAI）：**從GPT-1到GPT-4，這些大型預訓練語言模型能生成流暢且上下文相關的文本，具備強大自然語言生成能力。

**DALL·E、Stable Diffusion等圖像生成模型：**根據文字描述生成高質量圖像。

ChatGPT 推出，掀起全球生成式 AI 熱潮，生成內容涵蓋文字、圖像、音樂、影片等。

生成式AI從早期的簡單概率模型和符號系統，經歷了深度學習和生成對抗網絡的突破，發展到如今基於Transformer的大規模預訓練模型，已廣泛應用於文本、圖像、音頻、視頻等多種媒介的生成，最終，隨著 GPT 系列等生成式 AI的出現，在 2022 年正式走入大眾生活，並迅速擴散到教育、醫療、金融與創意產業等各個領域。