盘点人工智能发展史上的8个历史性事件
原标题：盘点人工智能发展史上的8个历史性事件人工智能被广大人民群众所熟知大概是从2016年阿尔法围棋（AlphaGo）与围棋世界冠军、职业九段选手李世石进行人机大战那次，并以4：1的总比分获胜。
不少职业围棋手认为，阿尔法围棋的棋力已经达到甚至超过围棋职业九段水平，在世界职业围棋排名中，其等级分曾经超过排名人类第一的棋手柯洁。此次人机大战，引起了全球前所未有的关注，开启了人工智能的新纪元。
实际上，早在上世纪40年代，人工智能的概念就已诞生。在那个时期的一些科幻小说、科幻电影里，就经常有关于人工智能的描述，如超级机器人、超级计算机、光脑等。
在人工智能的发展历程中，还经历了以下七个历史性事件：
一）1943年，WarrenMcCulloch和WalterPitts两位科学家提出了“神经网络”的概念，正式开启了AI的大门。虽然在当时仅是一个数学理论，但是这个理论让人们了解到计算机可以如人类大脑一样进行“深度学习”，描述了如何让人造神经元网络实现逻辑功能。
二）1955年8月31日，JohnMcCarthy、MarvinMinsky、NathanielRochester和ClaudeShannon四位科学家联名提交了一份《人工智能研究》的提案，首次提出了人工智能（AI）的概念，其中的JohnMcCarthy被后人尊称为“人工智能之父”。
三）1969年人类首次提出了反向传播算法（Backpropagation），这是80年代的主流算法，同时也是机器学习历史上最重要的算法之一，奠定了人工智能的基础。
这种算法的独特之处在于映射、非线性化，具有很强的函数复现能力，可以更好地训练人工智能的学习能力。
四）20世纪60年代，麻省理工学院的一名研究人员发明了一个名为ELIZA的计算机心理治疗师，可以帮助用户和机器对话，缓解压力和抑郁，这是语音助手最早的雏形。
语音助手可以识别用户的语言，并进行简单的系统操作，比如苹果的Siri，某种程度上来说，语音助手赋予了人工智能“说话”和“交流”的能力。
展开全文五）1993年作家兼计算机科学家VernorVinge发表了一篇文章，在这篇文章中首次提到了人工智能的“奇点理论”。他认为未来某一天人工智能会超越人类，并且终结人类社会，主宰人类世界，被其称为“即将到来的技术奇点”。
VernorVinge是最早的人工智能威胁论提出者，后来者还有霍金和特斯拉CEO马斯克。
六）1997年，IBM的超级计算机“深蓝”战胜了当时的国际象棋冠军GarryKasparov，引起了世界的轰动。虽然它还不能证明人工智能可以像人一样思考，但它证明了人工智能在推算及信息处理上要比人类更快。这是AI发展史上，人工智能首次战胜人类。
七）2012年6月，谷歌研究人员JeffDean和吴恩达从YouTube视频中提取了1000万个未标记的图像，训练一个由16，000个电脑处理器组成的庞大神经网络。在没有给出任何识别信息的情况下，人工智能通过深度学习算法准确的从中识别出了猫科动物的照片。
这是人工智能深度学习的首次案例，它意味着人工智能开始有了一定程度的“思考”能力。
人工智能未来的发展：
AI行业的六大发展趋势
·更聪明的机器人
·更快的分析
·更自然的互动
·更微妙的恐惧
·更智能的学习
·知识共享
人工智能的近期研究目标在于建造智能计算机，用以代替人类去从事各种复杂的脑力劳动。正是根据这一近期研究目标，人们才把人工智能理解为计算机科学的一个分支。当然，人工智能还有它的远期研究目标，即探究人类智能和机器智能的基本原理，研究用自动机模拟人类的思维过程和智能行为。这个长期目标远远超出计算机科学的范畴，几乎涉及自然科学和社会科学的所有学科。如今，人工智能已经进入21世纪，其必将为发展国民经济和改善人类生活做出更大的贡献。
来源：人工智能返回搜狐，查看更多
责任编辑：人工智能最糟糕情况为何我们将如何应对
人工智能(AI)正在迅速成为我们日常生活中不可或缺的一部分，从而改变了我们与周围世界的工作、沟通和互动方式，随着人工智能的不断进步和进一步发展，重要的是要考虑与其发展相关的潜在风险和后果。
在本文中，我们将全面概述人工智能不受控制的发展可能产生的一些最坏情况，从自主武器造成混乱的可能性到超级智能反人类的风险，这突出了我们必须牢记的潜在风险，因为人类继续发展并依赖这些强大的技术。
值得注意的是，除了参考专业资料外，在准备这篇文章时，我们利用了人工智能本身的观点，通过对流行的四种人工智能应用程序提问，即ChatGPT、GPT-4、Sage、“Claude+”，对我们提出了警告，并为我们提供了其对人工智能最坏情况的看法，其中一款应用程序告诉我们，“重要的是要注意，这些情况不是预测，而是我们必须意识到并努力减轻的潜在风险。”
马斯克和专家呼吁暂时停止测试人工智能系统根据虚假信息做出关键决策有人担心AI可用于使用高级机器学习工具生成伪造（深度伪造）图像、视频、音频或文本，导致虚假信息在互联网上大规模传播，这会破坏信息的完整性，并破坏人们对新闻来源和民主机构完整性的信心。
在噩梦般的场景中，DeepFakes的出现可能有一天会促使国家安全决策者根据错误信息采取实际行动，这可能会导致重大危机，或者更糟：战争。
人工智能教父警告这些系统的巨大危险人工智能军备竞赛谈到人工智能和国家安全，速度是重点，但也是问题所在，由于人工智能系统为其用户带来了更快的速度优势，率先开发军事应用的国家获得了战略优势，但另一方面，这可能是非常危险的，因为它可能是由系统中最小的缺陷引起的，黑客可以利用这些缺陷。
在这种情况下，赢得人工智能军备竞赛的紧迫性可能会导致安全措施不足，从而增加了创建具有意外和潜在灾难性后果的人工智能系统的可能性。
例如，国家安全领导人可能会试图将指挥和控制决策委托给人工智能，并消除我们不完全理解的机器学习模型的人工监督，以获得速度优势，在这种情况下，即使是在未经人类授权的情况下自动启动导弹防御系统，也可能导致意外升级，并可能导致核战争。
在另一种情况下，通过利用人工智能系统中的一些缺陷或漏洞，可以发起网络攻击，导致发达国家的重要基础设施遭到破坏，窃取敏感数据，或在民众中散布误导性信息，目的是造成混乱和民众动荡，甚至误导决策——制造商提供虚假信息，如第一点所述。
加剧竞争以创建人工智能程序隐私和自由意志的终结我们采取的每一项数字操作都会生成新数据：电子邮件、文本、下载、购买、帖子、自拍、GPS位置，通过允许公司和政府不受限制地访问这些数据，我们向他们提供了监控和控制的工具。
随着面部识别、生物识别、基因组数据和人工智能预测分析的加入，随着监视和跟踪数据的增长，我们正在进入危险和未知的领域，而对潜在影响几乎一无所知。
数据一旦被收集和分析，其力量就远远超出了监测功能。今天，支持人工智能的系统可以预测我们将购买的产品、我们将观看的娱乐节目以及我们将点击的链接，当这些平台比我们自己更了解我们时，我们可能不会注意到这种缓慢的蠕变会剥夺我们的自由意志并使我们受到外部力量的控制。
人工智能的影响力能到达我们生活的哪些地方？失去对超级智能人工智能的控制也许这种情况是所有情况中最悲观的，超级智能是指在几乎所有方面都超过人类智能的系统，如果我们未能将此类人工智能的目标与我们自己的目标保持一致，则可能会导致意想不到的负面后果。如果人工智能系统被设计为具有自我改进并自行变得更聪明的能力，那么这种情况就会发生。
一些专家警告说，人工智能最终可能变得如此先进，以至于如果我们无法再正确控制它，它可能会超越人类并做出对人类生存构成威胁的决定，无论是有意还是无意。
人工智能系统旨在从数据中学习并据此做出决策，随着这些系统变得更加先进，它们可以制定自己的目标和价值观，而这些目标和价值观可能与人类的目标和价值观不相容，因此，它们可能会做出对它们有害的决定，或者它们可能变得非常独立，以至于人类很难或不可能控制或关闭它们。
在如此可怕的场景中，人类可能无法预测或理解这些智能系统的行为，这可能会导致意想不到的后果。
例如，旨在改善交通流量的人工智能系统可能会决定将所有车辆重定向到一个位置，从而导致大规模拥堵和混乱，或者，旨在优化资源分配的人工智能系统可能会决定消除人类是实现这一目标的最有效方法。
人工智能和商业工作辩论自主致命武器人工智能可用于为无人机等致命自主武器提供动力，或制造自主武器，无需人工干预即可决定杀死谁，这可能会导致这些武器失控或被黑客恶意使用的危险场景。
这种类型的武器可能容易受到事故、黑客入侵或任何其他形式的电子攻击，如果攻击者获得了对这些系统的控制权，他们就可以利用它们造成广泛的危害。
自主武器危险性的最明显例子发生在美国空军最近于2023年6月2日进行的测试中，在美国的一次模拟测试中，一架人工智能无人机决定杀死它的（虚拟）操作员，该操作员应该说“是”以同意攻击指定的（假想的）目标，因为它认为它的触发器阻止它实现它的目标并干扰它完成任务的努力。
在战争中使用无人机专制政权的滥用现在众所周知，人工智能可用于大规模监视（例如人脸识别系统），并使政府或其他实体能够以前所未有的规模监视和控制其公民，这可能会导致隐私丧失，以及控制这些监视技术的人滥用权力，并可能使用它们来侵犯人权和其他形式的压迫。
这方面的一个很好的例子是以色列占领当局在希伯伦市对巴勒斯坦人采取的行动，他们在那里部署了摄像头，监控巴勒斯坦人的行动和面孔，保存他们的数据，并识别他们的身份，人工智能在各个检查站做出允许或拒绝他们通过的决定，甚至可以在没有人为干预的情况下消灭嫌疑人。
人工智能技术..优势和风险工作替代（失业和工作中断）人工智能有可能使许多工作自动化，这可能会导致劳动力市场和许多工作性质的显着中断。
尽管从长远来看，人工智能可能会创造新的工作类型和机会，然而，过渡期可能很困难，这影响了数百万可能难以找到新工作和适应新经济的人。
随着人工智能系统变得更加先进和强大，它们有可能在广泛的工作岗位上取代人类工人，这可能导致广泛的失业和经济动荡。
这些职业很快就会消失，新的职业将会出现如何降低或预防人工智能的风险为了减轻这些风险，研究人员和政策制定者正在开发安全可靠的方法来设计和部署人工智能系统，这包括建立人工智能开发的道德准则，确保人工智能决策的透明度和问责制，以及建立保障措施以防止意外后果。
开发透明且可解释的人工智能系统可解释的人工智能是指人工智能系统为其决策过程提供清晰易懂的解释的能力，这有助于提高透明度和问责制，并提供有关人工智能系统如何做出决策的见解。
开发符合人类价值观的人工智能系统这包括设计明确编程以优先考虑人类安全和福祉的人工智能系统，并避免会伤害人类的行为，这可以通过将伦理考虑纳入人工智能系统的设计和开发来实现。
开发控制和管理人工智能系统的方法例如，研究人员正在探索建立允许人类干预人工智能决策过程的机制，或者在人工智能系统开始出现意外或恶意行为时关闭人工智能系统的方法。
跨学科合作应对人工智能风险这涉及将来自计算机科学、工程、伦理学、法律和社会科学等领域的专家聚集在一起，共同开发解决方案，以应对人工智能带来的复杂挑战，通过合作，研究人员和政策制定者可以更好地了解与人工智能相关的风险，并制定有效的战略来管理这些风险。
人工智能的起源和人工智能发展历程
1.1图灵测试测试者与被测试者(一个人和一台机器)隔开的情况下，通过一些装置(如键盘)向被测试者随意提问。多次测试(一般为5min之内)，如果有超过30%的测试者不能确定被测试者是人还是机器，那么这台机器就通过了测试，并被认为具有人类智能。
1.2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(JohnMcCarthy)
马文·闵斯基(MarvinMinsky，人工智能与认知学专家)
克劳德·香农(ClaudeShannon，信息论的创始人)
艾伦·纽厄尔(AllenNewell，计算机科学家)
赫伯特·西蒙(HerbertSimon，诺贝尔经济学奖得主)等科学家正聚在一起，讨论着一个完全不食人间烟火的主题：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：“人工智能”，因此，1956年也就成为了人工智能元年。
2、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：
第一是起步发展期：1956年—20世纪60年代初。
人工智能概念提出后，相继取得了一批令人瞩目的研究成果，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。
第二是反思发展期：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。
第三是应用发展期：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、从一般推理策略探讨转向运用专门知识的重大突破。专家系统在医疗、化学、地质等领域取得成功，推动人工智能走入应用发展的新高潮。
第四是低迷发展期：20世纪80年代中—90年代中。
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。
第五是稳步发展期：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。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。以上都是这一时期的标志性事件。
第六是蓬勃发展期：2011年至今。
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。
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人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。
人工智能充满未知的探索道路曲折起伏，人工智能的发展历程基本划分为以下6个阶段：
1、起步发展期：1956年—20世纪60年代初
人工智能概念提出后，相继取得了一批令人瞩目的研究成果，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、反思发展期：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落空使人工智能发展走入低谷。
3、应用发展期：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、从一般推理策略探讨转向运用专门知识的重大突破。专家系统在医疗、化学、地质等领域取得成功，推动人工智能走入应用发展的新高潮。
4、低迷发展期：20世纪80年代中—90年代中
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。
5、稳步发展期：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。
6、蓬勃发展期：2011年至今
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，迎来爆发式增长新高潮。
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