【人工智能】发展历程概述

简介: 【人工智能】发展历程概述

👉引言💎


学习的最大理由是想摆脱平庸,早一天就多一份人生的精彩;迟一天就多一天平庸的困扰。 热爱写作,愿意让自己成为更好的人............

铭记于心
🎉✨🎉我唯一知道的,便是我一无所知🎉✨🎉


人工智能发展历程


一、💎人工智能发展历程图示🌹


image.png


二、💎人工智能起源|达特茅斯会议🌹


      1956年8月,在 美国汉诺斯小镇宁静的达特茅斯学院中,约翰·麦卡锡(John McCarthy)马文·闵斯基(Marvin Minsky,人工智能与认知学专家),克劳德·香农(Claude Shannon,信息论的创始人),艾伦·纽厄尔(Allen Newell,计算机科学家),赫伯特·西蒙(Herbert Simon,诺贝尔经济学奖得主)等科学家正聚在一起,在那样一个宁静的日子里,开着一个完全不食人间烟火的会议,而这次会议的影响却极其深远,会议的主题是用机器来模仿人类学习以及其他方面的智能,会议足足开了两个月的时间,虽然大家没有达成普遍的共识,但是却为会议讨论的内容起了一个名字:因此,1956年也就成为了人工智能元年


三、💎人工智能发展历程🌹:


人工智能充满未知的探索道路曲折起伏。如何描述人工智能自1956年以来60余年的发展历程,学术界可谓仁者见仁、智者见智。我们将人工智能的发展历程划分为以下6个阶段:


2.0 第一阶段:1946—1956


  • 1946年,全球第一台通用计算机ENIAC诞生。它最初是为美军作战研制,每秒能完成5000次加法,400次乘法等运算。ENIAC为人工智能的研究提供了物质基础
  • 1950年,艾伦·图灵提出“图灵测试”。若电脑能在5分钟内回答由人类测试者提出的一些列问题,且其超过30%的回答让测试者误认为是人类所答,则通过测试


2.1 第二阶段:1956年—20世纪60年代初


  • 人工智能”概念首次提出。在美国达特茅斯大学举行的一场为其两个月的讨论会上,“人工智能”概念首次被提出,在随后的几年间,人工智能的研究相继取得了一批令人瞩目的成果,如机器定理证明、跳棋程序等,掀起人工智能发展的第一个高潮


2.2 第三阶段:20世纪60年代—70年代初


  • 人工智能发展初期的突破性进展大大提升了人们对人工智能的期望,人们开始尝试更具挑战性的任务,并提出了一些不切实际的研发目标。然而,接二连三的失败和预期目标的落空(例如,无法用机器证明两个连续函数之和还是连续函数、机器翻译闹出笑话等),使人工智能的发展走入低谷
  • 专家系统开始进入人们视野,并逐渐得到广泛应用


2.3 第四阶段:20世纪70年代初—80年代中


  • 20世纪70年代出现的专家系统模拟人类专家的知识和经验解决特定领域的问题,实现了人工智能从理论研究走向实际应用、从 对一般推理策略进行探讨 转向 **对专门知识进行运用 **的重大突破。专家系统在医疗、化学、地质等领域取得成功,并逐步开始商业化,推动人工智能走入应用发展的新高潮


2.4  第五阶段:20世纪80年代中—90年代


  • 随着人工智能的应用规模不断扩大,专家系统存在的应用领域狭窄、缺乏常识性知识、知识获取困难、推理方法单一、缺乏分布式功能、难以与现有数据库兼容等问题逐渐暴露出来。


2.5  第六阶段:20世纪90年代中—2010年


  • 由于网络技术特别是互联网技术的发展,加速了人工智能的创新研究,促使人工智能技术进一步走向实用化。
  • 该时期的标志性事件:
  • 1997年国际商业机器公司(简称IBM)深蓝超级计算机战胜了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫
  • 2008年IBM提出“智慧地球”的概念。


2.6 第七阶段: 2011年至今


  • 2017年,深度学习大热。AlphaGoZero(第四代AlphaGo)在无任何数据输入的情况下,开始自学围棋3天后便以100:0横扫了第二版本的“旧Go”,学习40天后又战胜了在人类高手看来不可企及的第三个版本“大师
  • 随着大数据、云计算、互联网、物联网等信息技术的发展,泛在感知数据和图形处理器等计算平台推动以深度神经网络为代表的人工智能技术飞速发展,大幅跨越了科学与应用之间的“技术鸿沟”,诸如图像分类、语音识别、知识问答、人机对弈、无人驾驶等人工智能技术实现了从“不能用、不好用”到“可以用”的技术突破,迎来爆发式增长的新高潮


四、💎人工智能的应用🌹


image.png

🌹写在最后💖: 路漫漫其修远兮,吾将上下而求索!伙伴们,再见!🌹🌹🌹


相关文章
|
3月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
【机器学习】人工智能概述
【机器学习】人工智能概述
50 0
|
6月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
【机器学习-黑马程序员】人工智能、机器学习概述
机器学习和人工智能、深度学习的关系 机器学习是人工智能的一个实现途径 深度学习是机器学习的一个方法发展而来的 机器学习的应用场景非常多,主要有下图三种领域:
93 0
|
6月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
人工智能原理概述 - ChatGPT 背后的故事1
一、人工智能历史 二、机器学习 2.1 预测函数 2.2 代价函数 2.3 梯度计算
|
7月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
|
7月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
【机器学习】人工智能概述3
3.机器学习算法分类 4.机器学习开发流程
|
8月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
人工智能概述(三)
人工智能概述(三)
52 0
|
4月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
【人工智能】机器学习概述(二)
【1月更文挑战第26天】【人工智能】机器学习概述(二)
|
4月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
【人工智能】<吴恩达-机器学习>批量梯度下降&矩阵和向量运算概述
【1月更文挑战第26天】【人工智能】<吴恩达-机器学习>批量梯度下降&矩阵和向量运算概述
|
6月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 边缘计算
机器学习专栏——(一)人工智能概述4
人工智能和机器人技术正在以前所未有的速度发展,对社会和经济产生深刻影响。本文将探讨人工智能和机器人领域的未来趋势和发展方向,重点关注以下几个方面:通用人工智能、人机协作、强化学习、迁移学习、边缘计算以及道德和法律议题。
|
6月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
机器学习专栏——(一)人工智能概述3
端到端学习:端到端学习也称为端到端训练,指在训练过程中,我们不需要考虑中间各个环节的功能,也不需要人为干预中间环节,我们只关注输入与输出。就像一个黑盒,黑盒中的任何东西我们都不关注,我们只关注将什么输入黑盒,从黑盒中输出了什么。同样的,端到端学习也需要解决贡献度分配问题,目前,大多数的神经网络也可被视为端到端学习。