请详述深度学习技术如何推动了从AlphaGo到ChatGPT的自然语言处理和图像识别的进步，并给出相关技术演进的实例。

从AlphaGo到ChatGPT，深度学习技术在推动自然语言处理和图像识别进步方面发挥了关键作用。深度学习的核心在于利用多层神经网络结构，通过大规模数据集进行训练，以实现对复杂数据模式的识别和理解。在自然语言处理方面，深度学习带来了从基于规则和统计的方法到端到端学习模型的转变，极大地提升了语言理解的准确性。例如，基于RNN、LSTM和Transformer架构的模型，让机器能够更有效地处理自然语言的序列性质，从而在机器翻译、问答系统、文本生成等任务上取得了显著进展。

参考资源链接：[ChatGPT与人工智能历史：从AlphaGo到深度学习的演进](https://wenku.csdn.net/doc/4uer98ijs9?spm=1055.2569.3001.10343)

在图像识别领域，深度学习的发展同样引人注目。AlexNet的成功开启了使用卷积神经网络（CNN）进行大规模图像分类的时代，大幅提高了图像识别的准确率。随后，ResNet通过引入残差学习解决了深层网络中的退化问题，使得网络能够更深、更有效地学习特征。这些技术的发展不仅让机器能够在ImageNet挑战中达到超越人类的表现，还推动了计算机视觉在自动驾驶、医疗影像分析等领域的应用。

综上所述，深度学习技术为自然语言处理和图像识别带来了革命性的进步，而AlphaGo和ChatGPT的出现，则是这一进步的具体体现。AlphaGo展示了深度学习在处理复杂决策任务中的能力，而ChatGPT则展示了深度学习在理解和生成人类语言方面取得的突破。未来，深度学习仍将继续推动人工智能在更多领域的创新和发展。

参考资源链接：[ChatGPT与人工智能历史：从AlphaGo到深度学习的演进](https://wenku.csdn.net/doc/4uer98ijs9?spm=1055.2569.3001.10343)