AI的发展可以被分为四次浪潮，这包括符号主义、机器学习与神经网络，以及深度学习。在这些发展中，深度学习凭借其在处理非结构化复杂数据、强大的学习能力和可解释性方面的优势备受关注。深度学习技术的应用不仅提升了AI系统的性能，还拓展了其应用范围。

近年来，大型预训练模型如GPT等技术成为AI领域的关键发展方向。这些模型具有极高的参数量和学习能力，能够在语言理解和生成等任务中取得显著进展。此外，多模态大型模型的出现为AI系统带来更丰富的数据和更全面的信息感知，为跨领域的应用提供了可能性。

然而，随着大型AI模型的发展，也带来了重要的挑战。确保模型的公正性、无偏见、解释性和透明度，解决数据隐私和安全问题，减少高能源消耗对环境的影响都是亟待解决的问题。未来AI通往通用人工智能的发展道路上，这些挑战将需要我们共同克服。

总的来说，AI技术的发展为社会带来了巨大的机会和挑战。在不断探索和应用的过程中，我们需要不断优化技术发展，确保AI技术的应用能够造福人类社会，并且促进社会的可持续发展。