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“只有客戶發(fā)展了，才有我們的生存與發(fā)展！”這是創(chuàng)新互聯(lián)建站的服務(wù)宗旨！把網(wǎng)站當(dāng)作互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品，產(chǎn)品思維更注重全局思維、需求分析和迭代思維，在網(wǎng)站建設(shè)中就是為了建設(shè)一個(gè)不僅審美在線，而且實(shí)用性極高的網(wǎng)站。創(chuàng)新互聯(lián)對(duì)成都網(wǎng)站設(shè)計(jì)、網(wǎng)站制作、網(wǎng)站制作、網(wǎng)站開發(fā)、網(wǎng)頁(yè)設(shè)計(jì)、網(wǎng)站優(yōu)化、網(wǎng)絡(luò)推廣、探索永無止境。

計(jì)算機(jī)之父、人工智能之父——圖靈（Alan Turing）提出：機(jī)器會(huì)思考嗎？如果一臺(tái)機(jī)器能夠與人類對(duì)話而不被辨別出其機(jī)器的身份，那么這臺(tái)機(jī)器具有智能的特征。同時(shí)，圖靈還預(yù)言創(chuàng)造具有真正智能的機(jī)器的可能性。

AI誕生

在1956年達(dá)特茅斯學(xué)院舉行的一次會(huì)議上，正式確立了人工智能為研究學(xué)科。

2006年達(dá)特茅斯會(huì)議當(dāng)事人重聚，左起：Trenchard More、John McCarthy、Marvin Minsky、Oliver Selfridge、Ray Solomonoff

第一次發(fā)展高潮（1955年—1974年）

達(dá)特茅斯會(huì)議之后是大發(fā)現(xiàn)的時(shí)代。對(duì)很多人來講，這一階段開發(fā)出來的程序堪稱神奇：計(jì)算機(jī)可以解決代數(shù)應(yīng)用題、證明幾何定理、學(xué)習(xí)和使用英語(yǔ)。在眾多研究當(dāng)中，搜索式推理、自然語(yǔ)言、微世界在當(dāng)時(shí)最具影響力。

當(dāng)時(shí)成就

- 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在30-50年代被提出，1951年Marvin Minsky制造出第一臺(tái)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)

- 貝爾曼公式（增強(qiáng)學(xué)習(xí)雛形）被提出

- 感知器（深度學(xué)習(xí)雛形）被提出

- 搜索式推理被提出

- 自然語(yǔ)言被提出

- 首次提出人工智能擁有模仿智能的特征，懂得使用語(yǔ)言，懂得形成抽象概念并解決人類現(xiàn)存問題

- Arthur Samuel在五十年代中期和六十年代初開發(fā)的國(guó)際象棋程序，棋力已經(jīng)可以挑戰(zhàn)具有相當(dāng)水平的業(yè)余愛好者

- 機(jī)器人SHAKEY項(xiàng)目受到了大力宣傳，它能夠?qū)ψ约旱男袨檫M(jìn)行“推理”；人們將其視作世界上第一臺(tái)通用機(jī)器人

- 微世界的提出

第一次寒冬——存在的問題

研究學(xué)者認(rèn)為具有完全智能的機(jī)器將在二十年內(nèi)出現(xiàn)并給出了很多預(yù)言，如機(jī)器將能完成人能做到的一切工作、將制造出一臺(tái)具有人類平均智能的機(jī)器。

但很快就打臉了，AI遭遇到瓶頸。由于此前的過于樂觀使人們期待過高，當(dāng)AI研究人員的承諾無法兌現(xiàn)時(shí)，公眾開始激烈批評(píng)AI研究人員，許多機(jī)構(gòu)不斷減少對(duì)人工智能研究的資助，直至停止撥款。

- 計(jì)算機(jī)運(yùn)算能力遭遇瓶頸，無法解決指數(shù)型爆炸的復(fù)雜計(jì)算問題

- 常識(shí)和推理需要大量對(duì)世界的認(rèn)識(shí)信息，計(jì)算機(jī)達(dá)不到“看懂”和“聽懂”的地步

- 無法解決莫拉維克悖論

- 無法解決部分涉及自動(dòng)規(guī)劃的邏輯問題

- 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究學(xué)者遭遇冷落

莫拉維克悖論：如果機(jī)器像數(shù)學(xué)天才一樣下象棋，那么它能模仿嬰兒學(xué)習(xí)又有多難呢？然而，事實(shí)證明這是相當(dāng)難的。

第二次發(fā)展高潮（1980年—1987年）

“專家系統(tǒng)”的AI程序開始為全世界的公司所采納，人工智能研究迎來了新一輪高潮。由于“專家系統(tǒng)”僅限于一個(gè)很小的領(lǐng)域，從而避免了常識(shí)問題?！爸R(shí)處理”隨之也成為了主流 AI 研究的焦點(diǎn)。

當(dāng)時(shí)成就

- 專家系統(tǒng)的誕生

- AI研究人員發(fā)現(xiàn)智能可能需要建立在對(duì)分門別類的大量知識(shí)的多種處理方法之上

- BP算法實(shí)現(xiàn)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的突破，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究學(xué)者重新受到關(guān)注

- AI研究人員首次提出：機(jī)器為了獲得真正的智能，機(jī)器必須具有軀體，它需要有感知、移動(dòng)、生存，與這個(gè)世界交互的能力。感知運(yùn)動(dòng)技能對(duì)于常識(shí)推理等高層次技能是至關(guān)重要的，基于對(duì)事物的推理能力比抽象能力更為重要，這也促進(jìn)了未來自然語(yǔ)言、機(jī)器視覺的發(fā)展。

存在的問題——第一次寒冬

AI硬件的市場(chǎng)需求突然下跌，專家系統(tǒng)雖然很有用，但它的應(yīng)用領(lǐng)域過于狹窄，而且更新迭代和維護(hù)成本非常高。

當(dāng)時(shí)主要問題：

- 受到臺(tái)式機(jī)和“個(gè)人電腦”理念的沖擊影響

- 商業(yè)機(jī)構(gòu)對(duì)AI的追捧和冷落，使AI化為泡沫并破裂

- 計(jì)算機(jī)性能瓶頸仍無法突破

- 仍然缺乏海量數(shù)據(jù)訓(xùn)練機(jī)器

第三次發(fā)展高潮（1993年-至今）

在摩爾定律下，計(jì)算機(jī)性能不斷突破。云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言和機(jī)器視覺等領(lǐng)域發(fā)展迅速，人工智能迎來第三次高潮。

當(dāng)時(shí)成就

1997年

- IBM的國(guó)際象棋機(jī)器人深藍(lán)戰(zhàn)勝國(guó)際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫

2006年

- Geoffrey Hinton提出多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)算法

- Eric Schmidt在搜索引擎大會(huì)提出“云計(jì)算”概念

2010年

- Sebastian Thrun領(lǐng)導(dǎo)的谷歌無人駕駛汽車曝光，創(chuàng)下了超過16萬千米無事故的紀(jì)錄

2013年

- 深度學(xué)習(xí)算法在語(yǔ)音和視覺識(shí)別率獲得突破性進(jìn)展

2016年：

- Google AlphaGo以比分4:1戰(zhàn)勝圍棋九段棋手李世石

- Chatbots這個(gè)概念開始流行

- Google發(fā)布為機(jī)器學(xué)習(xí)定制的第一代專用芯片TPU

- Google發(fā)布語(yǔ)音助手Assistant

以上就是人工智能大致的發(fā)展歷史了，趕緊轉(zhuǎn)發(fā)，安利給你的小伙伴吧！