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人工智能的发展史 人工智能的诞生一般认为是1956年

人工智能的发展史

前言

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人工智能的发展史

孕育期(1956年以前)数理逻辑-符号主义学派在数理逻辑初创期,亚里斯多德(公元前384一322,古希腊伟大的哲学家和科学家),创立演绎法,提出了演绎推理的一般原则-三段论在逻辑代数时期,莱布尼茨(1646一1716,德国数学家和哲学家)把形式逻辑符号化,奠定了数理逻辑的基础。人工神经网络-连接主义学派1890年美国生物学家詹姆士首次阐明人脑的结构及功能,及记忆、学习、联想相关功能的规律。1943年美国神经生理学家麦克洛奇和皮兹建成第一个神经网络模型(MP模型)。1949年加拿大心理学家赫布提出了改变神经网络连接强度的Hebb规则。行为主义学派维纳(1874一1956):美国著名数学家、控制论创始人。1948年创立了控制论。控制论对人工智能的影响,形成了行为主义学派。人工智能的载体-计算机

美国数学家莫克利和艾克特于1946年2月14日研制成功了第一台通用计算机ENIAC。

它每秒能完成5000次加法,400次乘法等运算。

ENIAC为人工智能研究奠定物质基础。

图灵(1912一1954):英国数学家1936年创立了自动机理论亦称图灵机。1950年在其著作《计算机与智能》中首次提出“机器也能思维”图灵设计了一个图灵试验,试图通过让机器模仿人回答某些问题,判断它是否具备智能。图灵的机器智能思想是人工智能的直接起源之一,被誉为“人工智能之父”。2019年7月,英国政府宣布图灵登上50英镑钞票。荣耀比肩牛顿、达尔文。人工智能诞生(1956年)

AI诞生于一次历史性的聚会。

时间:1956年夏季地点:达特莫斯(Dartmouth)大学目的:为使计算机变得更“聪明”,或者说使计算机具有智能发起人:麦卡锡(J.McCarthy),Dartmouth的年轻数学家、计算机专家,后为MIT教授明斯基(M.L.Minsky),哈佛大学数学家、神经学家,后为MIT教授洛切斯特(N.Lochester),IBM公司信息中心负责人香农(C.E.Shannon),贝尔实验室信息部数学研究员参加人:莫尔(T.more)、塞缪尔(A.L.Samuel),IBM公司塞尔夫里奇(O.Selfridge)、索罗蒙夫(R.Solomonff),MIT纽厄尔(A.Newell),兰德(RAND)公司西蒙(H.A.Simon),卡内基(Carnagie)工科大学会议结果:由麦卡锡提议正式采用了ArtificialIntelligence这一术语。形成期(1956-1974)形成期(1956-1974):迅速发展1956年,塞缪尔在IBM计算机上研制成功了的西洋跳棋程序,它顺利战胜了当时的西洋棋大师罗伯特尼赖。1957年,纽厄尔、肖和西蒙等研制了一个称为逻辑理论机(LT)的数学定理证明程序。1960年,麦卡锡开发了LISP语言,成为以后几十年来人工智能领域最主要的编程语言!1965年,鲁宾逊提出了归结(消解)原理。1968年,美国斯坦福研究所(SRI)研发的首台智能机器人Shakey,它拥有类似人的感觉,如触觉、听觉等。低谷期(1974-1980)过高预言的失败,给AI的声誉造成重大伤害。“20年内,机器将能做人所能做的一切。”一西蒙,1965“在3-8年时间里,我们将研制出具有普通人智力的计算机。这样的机器能读懂莎士比亚的著作,会给汽车上润滑油,会玩弄政治权术,能讲笑话,会争吵。…它的智力将无以伦比。”——明斯基,1977塞缪尔的下棋程序在与世界冠军对弈时,以1比4告负。归结法的能力有限。当用归结原理证明“两连续函数之和仍然是连续函数”时,推了10万步也没证明出结果来。把“心有余而力不足”(Thespiritiswillingbutthefleshisweak)的英语句子翻译成俄语,再翻译回来时竟变成了“酒是好的,肉变质了”英国剑桥大学数学家詹姆士按照英国政府的旨意,发表一份关于人工智能的综合报告,声称人工智能即使不是骗局也是庸人自扰。黄金时期(1980-1987年)专家系统实现了人工智能从理论研究走向专门知识应用,是AI发展史上的一次重要突破与转折。1976年,费根鲍姆研制MYCN专家系统,用于协助内科医生诊断细菌感染疾病,并提供最佳处方。1976年,斯坦福大学的杜达等人研制地质勘探专家系统PROSPECTOR。AI被引入了市场,并显示出实用价值1981年,日本经济产业省拨款八亿五千万美元支持第五代计算机项目。其目标是造出能够与人对话、翻译语言、解释图像、并且像人一样推理的机器。英国开始了耗资三亿五千万英镑的Alvey工程。美国国防部高级研究计划(DARPA)1988年向AI的投资是1984年的三倍。第二次低谷(1987-1993)

最初大获成功的专家系统维护费用居高不下。它们难以升级,难以使用,脆弱,成了已经暴露的各种各样的问题的牺牲品。到了80年代晚期,战略计算促进会大幅削减对AI的资助。

十年前日本人宏伟的“第五代工程”并没有实现。事实上其中一些目标,比如“与人展开交谈”,直到2010年也没有实现。与其他AI项目一样,期望比真正可能实现的要高得多。

平稳发展期(1993-2011)机器学习、人工神经网络、智能机器人和行为主义研究趋向深入。智能计算(CI)弥补了人工智能在数学理论和计算上的不足,更新和丰富了人工智能理论框架,使人工智能进入一个新的发展时期。1997年,“深蓝”战胜国际象棋世界冠军2000年,本田公司发布了机器人产品ASIMO,经过十多年的升级改进,目前已经是全世界最先进的机器人之一。2011年,IBM开发的人工智能程序“沃森”(Watson)参加了一档智力问答节目并战胜了两位人类冠军。蓬勃发展期:2012-至今

数据的爆发式增长为人工智能提供了充分的养料,泛在感知数据和图形处理器等计算平台及新型的以深度学习为代表的新方法等因素合力造势,人工智能迎来它的蓬勃发展期。

人类已经正式跨入了人工智能的时代。

人工智能的发展现状

专用人工智能有了突破性的进展,就是让人工智能专门去做一件事,比如下围棋,爬楼梯,组装某一件设备等。在这些面向特定领域或者单一任务方面,人工智能可以超越人类智能。

通用人工智能尚处于起步阶段

通用人工智能的研究与应用任重道远人类大脑是一个通用的智能系统,能举一反三,融会贯通,可处理视觉、听觉、判断、推理、学习、思考、规划、设计等各类问题,可谓“一脑百用”。

目前,人工智能距离人类智能水平还有巨大差距,人工智能还有很多不足。

“智能+X”成为人工智能应用的创新模式

“智能+X”应用范式日趋成熟,AI向各行各业快速渗透融合进而重塑整个社会发展,这是人工智能驱动第四次技术革命的最主要表现方式。

世界上的人工智能

人工智能领域的国际竞争将日益激烈,世界主要国家纷纷出台人工智能战略、策略和政策。

当前中国人工智能国家高度重视并大力支持发展人工智能。2017年7月,国家发布《新一代人量双冠工智能发展规划》,将新一代人工智能放在国家战略层面进行部署。中国AI企业数量全球第二,视觉类技术最受欢迎。中国AI领域融资规模占全球60%。全球AI论文:中国反超美国,夺质、量双冠总结

人工智能经过60多年的发展已取得了重大进展,但总体上还处于初级阶段;

它既具有巨大的理论与技术创新空间,也具有广阔的应用前景;

中国目前已经处列全球人工智能开发第一梯队,假以时日定能在这一领域独领风骚!

然而,前路漫漫,需要全员共同努力!

基础理论是根本,基础技术是主干,应用是枝叶。

只有根底深厚庞大,主干强劲,中国的人工智能产业才能日益兴荣昌盛。

人工智能的历史与发展

⼈⼯智能的历史与发展

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⼈⼯智能的起源:

**⼈⼯智能在五六⼗年代时正式提出,1950年,⼀位名叫马⽂·明斯基(后被⼈称为“⼈⼯智能之⽗”)的⼤四学⽣与他的同学邓恩·埃德蒙

⼀起,建造了世界上第⼀台神经⽹络计算机。这也被看做是⼈⼯智能的⼀个起点。巧合的是,同样是在1950年,被称为“计算机之⽗”的

阿兰·图灵提出了⼀个举世瞩⽬的想法——图灵测试。按照图灵的设想:如果⼀台机器能够与⼈类开展对话⽽不能被辨别出机器⾝份,那么

这台机器就具有智能。⽽就在这⼀年,图灵还⼤胆预⾔了真正具备智能机器的可⾏性。1956年,在由达特茅斯学院举办的⼀次会议上,计

算机专家约翰·麦卡锡提出了“⼈⼯智能”⼀词。后来,这被⼈们看做是⼈⼯智能正式诞⽣的标志。就在这次会议后不久,麦卡锡从达特茅

斯搬到了MIT。同年,明斯基也搬到了这⾥,之后两⼈共同创建了世界上第⼀座⼈⼯智能实验室——MIT AI LAB实验室。值得追的是,茅

斯会议正式确⽴了AI这⼀术语,并且开始从学术⾓度对AI展开了严肃⽽精专的研究。在那之后不久,最早的⼀批⼈⼯智能学者和技术开始涌

现。达特茅斯会议被⼴泛认为是⼈⼯智能诞⽣的标志,从此⼈⼯智能⾛上了快速发展的道路。

⼈⼯智能的第⼀次⾼峰:在1956年的这次会议之后,⼈⼯智能迎来了属于它的第⼀段Happy Time。在这段长达⼗余年的时间⾥,计算机

被⼴泛应⽤于数学和⾃然语⾔领域,⽤来解决代数、⼏何和英语问题。这让很多研究学者看到了机器向⼈⼯智能发展的信⼼。甚⾄在当时,

有很多学者认为:“⼆⼗年内,机器将能完成⼈能做到的⼀切。”

⼈⼯智能第⼀次低⾕: 70年代,⼈⼯智能进⼊了⼀段痛苦⽽艰难岁⽉。由于科研⼈员在⼈⼯智能的研究中对项⽬难度预估不⾜,不仅导致

与美国国防⾼级研究计划署的合作计划失败,还让⼤家对⼈⼯智能的前景蒙上了⼀层阴影。与此同时,社会舆论的压⼒也开始慢慢压向⼈⼯

智能这边,导致很多研究经费被转移到了其他项⽬上。

在当时,⼈⼯智能⾯临的技术瓶颈主要是三个⽅⾯,第⼀,计算机性能不⾜,导致早期很多程序⽆法在⼈⼯智能领域得到应⽤;第⼆,问题的

复杂性,早期⼈⼯智能程序主要是解决特定的问题,因为特定的问题对象少,复杂性低,可⼀旦问题上升维度,程序⽴马就不堪重负了;第

三,数据量严重缺失,在当时不可能找到⾜够⼤的数据库来⽀撑程序进⾏深度学习,这很容易导致机器⽆法读取⾜够量的数据进⾏智能化。

因此,⼈⼯智能项⽬停滞不前,但却让⼀些⼈有机可乘,1973年Lighthill针对英国AI研究状况的报告。批评了AI在实现“宏伟⽬标”上的失

败。由此,⼈⼯智能遭遇了长达6年的科研深渊。

⼈⼯智能的崛起:1980年,卡内基梅隆⼤学为数字设备公司设计了⼀套名为XCON的“专家系统”。这是⼀种,采⽤⼈⼯智能程序的系

统,可以简单的理解为“知识库+推理机”的组合,XCON是⼀套具有完整专业知识和经验的计算机智能系统。这套系统在1986年之前能

为公司每年节省下来超过四千美元经费。有了这种商业模式后,衍⽣出了像Symbolics、Lisp Machines等和IntelliCorp、Aion等这样的

硬件,软件公司。在这个时期,仅专家系统产业的价值就⾼达5亿美元。

⼈⼯智能第⼆次低⾕:可怜的是,命运的车轮再⼀次碾过⼈⼯智能,让其回到原点。仅仅在维持了7年之后,这个曾经轰动⼀时的⼈⼯智能

系统就宣告结束历史进程。到1987年时,苹果和IBM公司⽣产的台式机性能都超过了Symbolics等⼚商⽣产的通⽤计算机。从此,专家系

统风光不再。

⼈⼯智能再次崛起:上世纪九⼗年代中期开始,随着AI技术尤其是神经⽹络技术的逐步发展,以及⼈们对AI开始抱有客观理性的认知,⼈⼯

智能技术开始进⼊平稳发展时期。1997年5⽉11⽇,IBM的计算机系统“深蓝”战胜了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫,⼜⼀次在公众领域

引发了现象级的AI话题讨论。这是⼈⼯智能发展的⼀个重要⾥程。

2006年,Hinton在神经⽹络的深度学习领域取得突破,⼈类⼜⼀次看到机器赶超⼈类的希望,也是标志性的技术进步。

【注】Geoffrey Hinton的论⽂《A fast learning algorithm for deep belief nets》链接地址

在最近三年引爆了⼀场商业⾰命。⾕歌、微软、百度等互联⽹巨头,还有众多的初创科技公司,纷纷加⼊⼈⼯智能产品的战场,掀起⼜⼀轮

的智能化狂潮,⽽且随着技术的⽇趋成熟和⼤众的⼴泛接受,这⼀次狂潮也许会架起⼀座现代⽂明与未来⽂明的桥梁。

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年历程关键事件

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