人工智能的发展史——3次 AI 浪潮
AI不是什么全新的东西，他已经发展了大几十年了！下面我们介绍一下最具代表性的3个发展阶段
第一次浪潮（非智能对话机器人）20世纪50年代到60年代
1950年10月，图灵提出了人工智能（AI）的概念，同时提出了图灵测试来测试AI。
图灵测试提出没有几年，人们就看到了计算机通过图灵测试的“曙光”。
1966年，心理治疗机器人ELIZA诞生
那个年代的人对他评价很高，有些病人甚至喜欢跟机器人聊天。但是他的实现逻辑非常简单，就是一个有限的对话库，当病人说出某个关键词时，机器人就回复特定的话。
第一次浪潮并没有使用什么全新的技术，而是用一些技巧让计算机看上去像是真人，计算机本身并没有智能。
扩展阅读：
ELIZA——Wikipedia
图灵测试
第二次浪潮（语音识别）20世纪80年代到90年代
在第二次浪潮中，语音识别是最具代表性的几项突破之一。核心突破原因就是放弃了符号学派的思路，改为了统计思路解决实际问题。
在《人工智能》一书中，李开复详细介绍了这个过程，他也是参与其中的重要人物之一。
第二次浪潮最大的突破是改变了思路，摒弃了符号学派的思路，转而使用了统计学思路解决问题。
扩展阅读：
HistoryofSpeech&VoiceRecognitionandTranscriptionSoftware
第三次浪潮（深度学习+大数据）21世纪初
2006年是深度学习发展史的分水岭。杰弗里辛顿在这一年发表了《一种深度置信网络的快速学习算法》，其他重要的深度学习学术文章也在这一年被发布，在基本理论层面取得了若干重大突破。
之所以第三次浪潮会来主要是2个条件已经成熟：
2000年后互联网行业飞速发展形成了海量数据。同时数据存储的成本也快速下降。使得海量数据的存储和分析成为了可能。
GPU的不断成熟提供了必要的算力支持，提高了算法的可用性，降低了算力的成本。
在各种条件成熟后，深度学习发挥出了强大的能力。在语音识别、图像识别、NLP等领域不断刷新纪录。让AI产品真正达到了可用（例如语音识别的错误率只有6%，人脸识别的准确率超过人类，BERT在11项表现中超过人类…)的阶段。
第三次浪潮来袭，主要是因为大数据和算力条件具备，这样深度学习可以发挥出巨大的威力，并且AI的表现已经超越人类，可以达到“可用”的阶段，而不只是科学研究。
扩展阅读：
什么是深度学习？
推荐书籍——《大数据时代》
为什么说GPU和深度学习更配？
谷歌最强NLP模型BERT解读
三次浪潮的不同这段内容摘自李开复写的《人工智能》一书中，所有观点是李开复本人的，这里只是转述。
前两次热潮是学术研究主导的，第三次热潮是现实商业需求主导的。前两次热潮多是市场宣传层面的，而第三次热潮是商业模式层面的。前两次热潮多是学术界在劝说政府和投资人投钱，第三次热潮多是投资人主动向热点领域的学术项目和创业项目投钱。前两次热潮更多时提出问题，第三次热潮更多时解决问题。人工智能三次浪潮
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