人工智能的发展历程可分为哪两个?
在前半段,人工智能的发展主要围绕通用能力的开发和作为一种资源的AI能力的平台化,以及在智能搜索和信息流推荐这两个标志性行业的应用;在后半段,人工智能开始全面的产业化,也就是行业应用与商业化的全面普及。目前,李彦宏认为,人类正处于从经济智能化的前半段向后半段过渡的时期。
1)1956年-1980年
1956年达特茅斯会提出了人工智能这一词汇,标志着人工智能正式诞生。
而这个阶段,人工智能已经在问题求解以及语言处理等方面取得了一些进步。但是,当时的技术条件并不能实现预期的目标。到了70年代,投资者和政府开始收缩人工智能经费,人工智能开始进入低谷期。
2)1980年-1993年
80年代,人工智能专家系统崭露头角,商业价值被广泛接受,人工智能研究重新兴起。但并没有持续多久,就被生产出来的个人电脑在性能上完全碾压,远远超过使用了AI技术的LISP机,AI再一次经历了寒冬。
3)1993年-至今
之后以神经网络技术为代表的AI技术逐步发展,人工智能开始进入缓慢发展期。1997年深蓝战胜国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫,使得AI再次被热议。而随着现在科技的快速发展,硬件成本不断降低,数据量积累不断增大,AI技术不断成熟,人工智能又开始进入爆发期。各种人工智能产品开始如雨后春笋,不断的发展壮大起来。
人工智能的发展历史分为哪三 深度学习阶段?
1.人工智能的推理阶段(1950-1970)
这一阶段,大多数人认为,实现人工智能只需要赋予机器逻辑推理能力就可以,因此,机器只是具备了逻辑推理能力,并未达到智能化水平。
2.人工智能的知识工程阶段(1970-1990)
这一阶段,人们普遍认为,只有让机器学习知识之后才可以实现人工智能。在这种情况下,大量的专家系统被开发出来。但人们发现,给机器灌输已经总结好的知识并不是一件容易的事。
3.人工智能的数据挖掘阶段(2000-)
目前,已经提出的机器学习算法都得到了非常好的应用。深度学习技术获得了迅猛的进展。人们希望机器可以通过海量数据分析自动总结学习到知识,从而实现自身的智能化。
人工智能发展历程的第一次热潮是20世纪50年代神经网络相关基础理论的提出?
人工智能的第一次高潮始于上世纪50年代。在算法方面,感知器数学模型被提出用于模拟人的神经元反应过程,并能够使用梯度下降法从训练样本中自动学习,完成分类任务。
另外,由于计算机应用的发展,利用计算机实现逻辑推理的一些尝试取得成功。
理论与实践效果带来第一次神经网络的浪潮。
然而,感知器模型的缺陷之后被发现,即它本质上只能处理线性分类问题,就连最简单的异或题都无法正确分类。
许多应用难题并没有随着时间推移而被解决,神经网络的研究也陷入停滞。
人工智能的发展历史,说得具体点?
长文预警。
一、孕育期
1.1943年 Warren McCulloch和Walter Pitts利用三种资源:基础生理学知识和脑神经元的功能、罗素和怀特海德对命题逻辑的形势分析、图灵的计算理论,提出了人工神经元模型。
2.1949年Donald Hebb提出用于修改神经元之间的连接强度的更新规则,即赫布型学习。
3.1950年Marvin Minsky和Dean Edmonds建造了第一台神经网络计算机SNARC,使用3000个真空管和自动指示装置模拟40个神经元构成的网络。
4.1950年阿兰.图灵提出图灵测试、机器学习、遗传算法和强化学习。
5.1952年阿瑟.萨穆尔的西洋跳棋程序,可以通过学习达到业余高手的水平。
二、诞生
经过了60多年的发展,人工智能(Artificial Intelligence, AI)就是父母口中所说的那个别人家的孩子,看上去毫不费力却取得了很大的成功。其实,今天的AI只是一个勤奋、听话、精力充沛、几近完美的“笨小孩”。比如,打败围棋九段柯洁和李世石的AlphaGo存储了多达100万盘棋谱,它正是通过学习这些数据才总结出柯洁和李世石下棋的策略,进而提前做出布局。而柯洁和李世石两个人加起来终其一生也不可能下到100万盘棋。尽管后来AlphaGo的升级版AlphaGo Zero已经无需再输入棋谱,而是从零基础开始,通过自己左右互搏自学成才。AlphaGo Zero不断探索和累积经验,现在已碾压AlphaGo。但是,我们却很难把AlphaGo和AlphaGo Zero与“聪明”关联起来。因为它们的成功更多来自“勤能补拙”,就像是我们自己家的那个懂事勤奋又刻苦的孩子,确实取得了很大成功,但是着实相当不易,非常辛苦!我们由衷地为孩子高兴,却又总觉得苦了孩子,总希望他们能多一点聪明,少一点辛劳!同样的道理,我们也希望未来的AI更多地赢在“智能”而不是“人工”上。
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