机器学习三次浪潮
机器学习三次浪潮机器学习的三次浪潮也可以说是人工智能的三次浪潮，因为机器学习是人工智能（ArtificialIntelligence）研究发展到一定阶段的必然产物。
1956ArtificialIntelligence提出1956年夏季，以麦卡赛、明斯基、罗切斯特和申农等为首的一批有远见卓识的年轻科学家在一起聚会，共同研究和探讨用机器模拟智能的一系列有关问题，并首次提出了“人工智能”这一术语，它标志着“人工智能”这门新兴学科的正式诞生。IBM公司“深蓝”电脑击败了人类的世界国际象棋冠军更是人工智能技术的一个完美表现。人工智能的目的就是让计算机这台机器能够像人一样思考。1950-1970符号主义流派：专家系统占主导地位1950：图灵设计国际象棋程序1962：IBMArthurSamuel的跳棋程序战胜人类高手（人工智能第一次浪潮）1980-2000统计主义流派主要用统计模型解决问题Vapnik19931997：IBM深蓝战胜卡斯帕罗夫（人工智能第二次浪潮）2010-至今神经网络、深度学习、大数据流派Hinton20062016：GoogleAlphaGO战胜李世石（人工智能第三次浪潮）【对上述发展过程解释】人工智能这个概念一点都不新，机器学习也一点都不高深，计算机视觉也谈不上神奇，为什么这样说？我们人工智能实际上在历史上，有三次浪潮。
（1）第一次50年代到70年代，叫符号主义流派，专家系统占主导地位。什么叫专家系统？就是人去学一个东西，然后把学到的知识理论化，再把这些理论模型化，最后把这个模型程序化，形成一个系统，就叫专家系统。专家系统巅峰在1962年，IBM公司的跳棋，战胜了当时的人类高手，引爆了第一次浪潮。专家系统能解决一些问题，但是也解决不了很多问题。（2）到了1980年，统计时代开始盛行。统计流派巅峰在1993年，Vapnik系统性的提出了一篇论述叫支持向量机，现在这个算法在很多地方被大量的使用，它非常有效。引爆第二波浪潮的重点就是1997年，IBM的深蓝（采用了暴力穷举的方式）战胜了当时的国际象棋冠军卡斯帕罗夫。（3）2016年的AlphaGO引爆了第三波浪潮。2006年Hinton提出过一个经典的论文，Hinton这篇论文虽然在2006年提出，但是我们神经网络是一个非常老的概念，它的前身要追溯到1986年的多层感知器反向传播算法。【论述】刚才说到我们三次浪潮，前两次每次都是这样，说人类要毁灭了，后来发现其实并不是这样。我们现在就处在这个状态，人类又要毁灭了。其实和前两次比，还是有一点区别。
【我们可以用三盘棋来解释这个纳高德纳Gartner曲线图（计数成熟度曲线），就是历史上人工智能分别在跳棋，象棋，和围棋方面战胜了人类，所以现在这个时期是属于最后的平稳增长曲线】
刚才说到我们三次浪潮，前两次每次都是这样，说人类要毁灭了，后来发现其实并不是这样，人工智能仍然在高速发展。我觉得最大的一个区别就是它现在真的是深入到我们生活的每一个角落，打开你的手机看看，淘宝，智能推荐，拍一拍，谷歌翻译，搜索引擎，智能出行，智能规划，微信，智能助理，头条，智能推荐，还有机器识别，其实它已经深入的改变了我们生活的每一个角落，而将来它会改变更多。
【总结】随着2016年AlphaGo在围棋击败李世石，2017年初卡内基梅隆大学人工智能系统Libratus在长达20天的鏖战中，打败4名世界顶级德州扑克玩家，这标志着人工智能技术又达到了一个新的高峰。人工智能已经不再是在各大公司幕后提供各种智能推荐、语音识别算法的工具，它已经慢慢走向台前进入到平常百姓的视野之中。曾经有人描述人工智能就向一列缓缓开向人们的火车，一开始非常遥远而且看起来非常缓慢，它慢慢接近，直到人们清楚看到它的时候，它已经呼啸而过，把人远远抛在身后。现在似乎就是人们可以远远看到人工智能的时候，它已经发展数十年，但直到最近才引起广泛注意，随着大数据的积累、算法的改进、硬件的提升，人工智能可以在很多细分的领域成为专家，辅助人类甚至超过人类。机器学习是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径。
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人工智能发展的三个热潮
随着AlphaGo和Master横扫棋坛，人工智能再次进入公众的视野。但追根溯源，人工智能并不是新鲜事物，早在1956年的达特茅斯会议被公认为是人工智能的起源。而50年后当年的会议者们重聚，看着照片中白发苍苍的人工智能开拓者与奠基者，不禁感慨万千。
20世纪50年代到60年代第一次热潮：理论的革新这是电子计算机刚刚诞生的时代，当时的计算机更多的被视为运算速度特别快的数学计算工具，图灵在思想上走到了所有研究者的最前沿，琢磨计算机是否能像人一样思考，即开始在理论高度思考“人工智能”的存在。1950年10月，艾伦图灵发表了一篇名为《计算机械和智能》的论文，提出了著名的图灵测试，影响深远，直到今天仍被计算机科学家乃至普罗大众所重视。以图灵测试为标志，数学证明系统，知识推理系统，专家系统等里程碑式的技术和应用在研究者中掀起了第一次热潮。在当时，人们对人工智能普遍持过分乐观的态度，人们认为看到了几年内计算机通过图灵测试的希望曙光。然而受到计算机性能和算法理论的局限，接踵而来的失败似乎渐渐消灭了人们的热情，人工智能的热度迅速消退。至2017年的今天，仍未有计算机真正意义上通过图灵测试。
20世纪80年代到90年代第二次热潮：思维的转变在第二次AI热潮中，语音识别是最具代表性的突破性进展之一，而这个突破依赖的是思维的转变。过去的语音识别更多的是专家系统，即根据的是语言学的知识，总结出语音和英文音素，再把每个字打开成音节与音素，让计算机用人类学习语言的方式来学习语言。在研发过程中，计算机工程师与科学家围绕着语言学家进行工作。而新的方法是基于数据的统计建模，抛弃了模仿人类思维方式总结思维规则的老路，研发过程中没有或极少语言学家的参与，更多的是计算机科学家与数学家的合作。这其中的转变看似容易，其实面临着人类既有观念和经验的极大阻力。最终，专家系统寿终正寝，基于数据统计模型的思想开始广泛传播。
事实证明，计算机的“思维”方法与人类的思维方法之间，似乎存在着非常微妙的差异，以至于在计算机科学的实践中，越是抛弃人类既有的经验知识，依赖于问题本身的数据特征，越是容易得到更好的结果。——李开复
2006年至今第三次热潮：技术的融合今天的人工智能研究中，深度学习无人不谈，无人不识。从知名的AlphaGo，到不那么知名但在2014年ImageNet竞赛中第一次超越人眼的图像识别算法，都是深度学习的产物。从根本上说，深度学习是一种用数学模型对真实世界中的特定问题进行建模，以解决该领域内相似问题的过程。但不为人所知的是，深度学习的历史几乎和人工智能一样长，只是一直默默无闻，直到它等到了时代的机遇。首先，计算机的计算性能和处理能力大幅提高。符合摩尔定律而指数级增长的计算机性能最终跨过了门槛。其次，互联网的蓬勃发展为搜索引擎等公司带来了高质量的大数据。并且正是因计算机性能的提高人们得以储存和利用这些数据。可以说在第三次热潮中，深度学习+大规模计算+大数据=人工智能
看到这里，似乎三次热潮只是如同下图所示：在一次又一次的震荡中往复。
然而事实或许并非如此，可能我们已经走到了从量变到质变的风口。
这条曲线概括了绝大多数高新技术的发展历程。我们很可能正处于第四个阶段。第三次热潮仍未结束。
第三次热潮有何不同？对比：前两次：学术研究主导市场宣传层面学术界在劝说和游说政府和投资人投钱更多的是提出问题第三次：商业需求主导商业模式层面投资人主动向热点领域的学术和创业项目投钱更多的是解决问题
如今的人工智能可以说真正和产业相结合，走进了人们的日常生活当中。搜索引擎的背后是以深度学习为基础的算法；美图秀秀的背后是机器视觉和AI艺术的结合；网络地图的背后是AI对大数据的挖掘和处理；……
今天的人工智能，是有用的人工智能。——李开复《人工智能》
最后以维基百科使用的综合定义作结：AI就是根据对环境的感知，做出合理的行动，并获得最大收益的计算机程序。
人工智能迎来第三次浪潮！
原标题：人工智能迎来第三次浪潮！从产业政策看人工智能已经成为国家战略。为应对新科技革命和产业变革的影响，2015年国家便出台了《中国制造2025》，确定了五项工程和十大产业领域。并在《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》里，明确提出将人工智能作为重点布局的11个产业领域之一。在随后的《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》中，人工智能作为一种未被明确的通用技术，大部分时候与互联网技术混淆在一起。
2016年，有关政策开始把人工智能作为推进智能制造的重要工具。直到2017年7月，国务院出台《新一代人工智能发展规划》，标志着人工智能作为通用技术在新科技变革中的作用越来越明显，并得到广泛的认可。同年12月工信部发布三年行动计划，科技部公布新一代人工智能创新平台，中科院成立产业发展联盟，一些高校成立人工智能学院，一些城市开始建立人工智能产业园区……新一代人工智能的产业生态开始逐步完善和成熟。
产业变革角度看人工智能正带来颠覆性的影响。根据一份研究报告，当无人驾驶技术开始全面普及，现有20%的家庭轿车存量就可满足所有人的出行需求，80%的家庭轿车可以封存。基于计算机视觉和机器学习的智能驾驶或者无人驾驶技术，将彻底改变汽车产业的制造和商业模式。与特斯拉、蔚来汽车等企业不同，百度、地平线、驭势科技、图森等行业颠覆者，将以全新的方式为用户提供更加舒适和独特的驾驶体验。
未来，人工智能将以智能产品的形式展现在消费者面前。智能技术开始向产品或服务转化并快速向其他领域融合渗透。智能硬件从可穿戴设备延伸到智能电视、智能家居、智能汽车、医疗健康、智能玩具、机器人等领域。随着新一代人工智能技术的深入应用，汽车将会进入无人驾驶时代，成为一个智能移动终端。
人工智能的应用领域：生产和消费如果把人工智能的应用领域区分为生产和消费两端，目前在消费端的产品更丰富，方案更成熟，主要集中在金融、医疗、教育、安防、自动驾驶、个人助理、电商零售等与人们生活息息相关的领域。但在生产制造领域，人工智能对于制造业转型升级的引领作用还未显现。国内一些企业打造的智能制造平台，号称是区别于工业4.0和工业互联网的“第三极”。
在新一代智能制造范式下，制造过程与研发、供应链、用户等各个环节能够实现高度协同，改变过去价值链各环节的“孤岛”状态，从而更高效地组织生产，更精准地适应用户需求。但人工智能作为一项通用技术，只有同时在生产和需求两端发力，把人工智能应用于智能工厂，不断打造智能生态，才能彻底改变中国制造的现状，真正把中国制造推向全球价值链的制高点，引领全球产业变革。
在人工智能的大时代下，使用人工智能产品已然成为一种时尚和风潮，小电呼智能语音电话机器人将在这个大时代下带领你完成企业的完美转变！文章转载于：http://www.xdianhu.com/返回搜狐，查看更多
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