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介绍人工智能起源的开场白?

一、介绍人工智能起源的开场白? 开场白:你知道阿尔法狗吗?它曾经在2016年3月15日的人机大赛中,战胜了顶尖的围棋手——李世石。你知道那个北京的龙泉寺研发的小机器人吗?它

一、介绍人工智能起源的开场白?

开场白:你知道阿尔法狗吗?它曾经在2016年3月15日的人机大赛中,战胜了顶尖的围棋手——李世石。你知道那个北京的龙泉寺研发的小机器人吗?它身高60厘米,身穿佛经佛法,能与人语音对话,这些都是人工智能。如今,人工智能已经遍布全球,受到大力推广和人们的喜爱。它们已经影响到了我们的生活,那让我们现在一起来追溯人工智能的起源吧!

二、人工智能的起源是什么?

人工智能的起源可以追溯到十七世纪的帕斯卡和莱布尼茨,他们较早萌生了有智能的机器的想法。十九世纪,英国数学家布尔和德.摩尔根提出了“思维定律“,这些可谓是人工智能的开端。十九世纪二十年代,英国科学家巴贝奇设计了第一架“计算机器“,它被认为是计算机硬件,也是人工智能硬件的前身。

三、ai品牌的由来?

人工智能(Artificial Intelligence),指的是能和人一样进行感知、认知、决策、执行的人工程序或系统。

1965年达特茅斯会议上,当时四个图灵奖的得主聚集在一起提出了十大问题,标志着AI行业的诞生。

四、人工智能什么时候被发明?

一、起源

提到人工智能的历史,所有书都会提到1956年度的达特茅斯会议,在这次会上人工智能的鼻祖John mcarthy是发起人,minsky也 积极参与其中,包括我们课本上非常著名的提出信息论的香农本人。

曾经麦卡锡和明斯基都曾经在贝尔实验室为香农打工,当时他们研究的核心就是图灵机,并将此作为智能活动的理论基础。

后来麦卡锡到IBM打工,遇到了研究神经网络的罗切斯特并得到了洛克菲勒基金会的资助,决定在第二年达特茅斯召开人工智能夏季研讨会,这便是人工智能名字的由来。

从1955年到1965年,人工智能进入快速发展时期,在机器学习领域,出现了“跳棋程序”并在1959年实现了人工智能战胜人类的事件打败了当时设计他的设计师Samuel,并在1962年,打败了州跳棋冠军。

在模式识别领域,1956年Oliver selfridge研发了第一个字符识别程序,并在1963年发明了符号积分程序SAINT,在1967年SAINT的升级版SIN就达到了专家级的水准。

同时美国政府也投入了2000万美元资金作为机器翻译的科研经费。当年参加达特茅斯的专家们纷纷发表言论,不出十年,计算机将成为世界象棋冠军、可以证明数学定理、谱写优美的音乐,并且在2000年就可以超过人类。

二、第一次寒冬

但在1965年人工智能迎来一个小高潮之后,质疑的声音也随之到来,Samuel设计的跳棋程序停留在了战胜周冠军,机器翻译领域因为一直无法突破自然语言理解(NLP),1966年的美国公布了一份名为“语言与机器”的报告全盘否定了机器翻译的可行性。

1969年,发起人之一的minsky发表言论,第一代神经网络(感知机perceptron)并不能学习任何问题,美国政府和美国自然基金会大幅削减了人工智能领域的研究经费。在20世纪70年代人工智能经历了将近10年左右的寒冬时期。

三、第二次高潮与寒冬

直到80年代,人工智能进入第二次发展高潮,卡耐基梅隆大学为日本DEC公司设计的XCON专家规则系统(专注于解决某一限定领域的问题,具备2500条规则,专门用于选配计算机配件,因此避免了常识问题)可以为该公司一年节省数千万美金。

同期日本政府拨款8.5亿美元支持人工智能领域科研工作,主要目标包括能够与人交流、翻译语言、理解图像、像人一样进行推理演绎的机器。

但是随后人们发现,专家系统通用性较差,未与概率论、神经网络进行整合,不具备自学能力,且维护专家系统的规则越来越复杂,且日本政府设定的目标也并未实现,人工智能研究领域再次遭遇了财政苦难,随之人工智能发展进入第二次寒冬。

四、第一次算力与算法爆发

上世纪90年代,计算机在摩尔定律下的计算机算力性能不断突破,英特尔的处理器每18-24个月晶体管体积可以缩小一倍,同样体积上的集成电路密集度增长一倍、同样计算机的处理运算能力可以翻一倍。

1989年,还在贝尔实验室的杨立坤通过CNN实现了人工智能识别手写文字编码数字图像。

1992年,还在苹果任职的李开复利用统计学方法,设计了可支持连续语音识别的Casper语音助理(Siri的前身),在1997年IBM的国际象棋机器人深蓝战胜国际象棋冠军卡斯帕罗夫(不再止步于州冠军,第一次真正意义上的战胜人类),同年两位德国科学家提出了LSTM网络可用于语音识别和手写文字识别的递归神经网络。

五、算力+算法+数据三驾马车聚齐:发展进入快车道

直到2006年,也就是我们身处的这不到20年的时间是当代人工智能快速发展的阶段,同年杰弗里辛顿发表了《learning of multiple layers of representation》奠定了当代的神经网络的全新架构。

2007年还在Stanford任教的华裔女科学家李飞飞教授,发起了ImageNet项目,开源了世界上最大的图像识别数据集(超过1400万、2万多标注类别的图像数据集)。

在2006年亚马逊的AWS的云计算平台发布,进一步大幅提升了人工智能网络模型计算所需要的算力。

同时,随着2014年4G时代的到来与智能手机大规模普及,移动互联网的极速发展,催生了覆盖人起居生活工作的方方面面的各色应用,带来了神经网络训练迭代所需的养料“海量的数据”,同时随着IoT物联网的兴起、支持分布式计算(边缘计算)的传感器时序(temporal)数据指数级生成。

六、技术发展离不开政府支持,我国将人工智能列入国家战略

2017年我国政府也引发了《新一代人工智能发展规划》明确了我国新一代人工智能发展的战略目标:到2020年,人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步,人工智能产业成为新的重要经济增长点,人工智能技术应用成为改善民生的新途径。

到2025年,人工智能基础理论实现重大突破,部分技术与应用达到世界领先水平,人工智能成为我国产业升级和经济转型的主要动力,智能社会建设取得积极进展;到2030年,人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平,成为世界主要人工智能创新中心。

人工智能发展简史–符合事物发展本质-螺旋式上升

回顾人工智能历史发展的60多年间,有上升期、有瓶颈期、有寒冬期,但却一直不断的演进进步,正如恩格斯在《自然辩证法》所说,一切事物都是由螺旋形上升运动是由事物内部矛盾引起的,矛盾双方经过反复斗争,引起对立面的两次否定,两次转化,事物的发展从肯定到否定再到否定之否定,形成一个周期性,每一周期的终点同时又是下一周期的开端。

一个周期接着一个周期,每一周期完成时出现仿佛向出发点的复归,形成由无数“圆圈”衔接起来的无限链条,呈现出螺旋形的上升运动。

而如今的我们,正处在一个人工智能高速发展时代,且已经渗透到人们日常生产、生活、工作的方方面面,大家可能会问,为什么不是10年前、20年前而是现在?

这就不得不提人工智能三要素,分别是:算法、算力和数据,三者缺一不可。而人工智能早期发展的瓶颈,很多都是因为你三要素的一种或者多种要素的缺乏,导致人工智能产业陷入短暂的困境,如下图所示。

而如今,随着4G、5G基础网络通讯设施的快速发展,使万物互联成为可能,全球有天文数字级别的人、设备、传感器被连接,产生海量的数据,而这些数据正是人工智能算法模型迭代的充足养料。

而为什么我国有建设成为人工智能创新中心的底气?因为我们国家在网络基础设施建设方面在全球最为领先,移动互动联网渗透人们生产生活最为彻底 ,“配送下乡”的电商平台淘宝、拼多多、京东,美团等互联网“买菜”服务下沉到社区,村子里在直播玩短视频的大爷大妈,每个人都不知不觉的在享受着“人工智能”科技发展所带来的红利,同时也被“算法”支配着时间。

困在算法里的外卖小哥、内容平台利用推荐算法向你定向投喂的“猪食内容”、“人脸”信息被滥用,“算法”的偏见与歧视,正如一切事物的两面性一样、技术的发展同时一定会带来负面的影响,引发社会舆论的挑战。

如何更好的保护人们的隐私的同时,让算法更好的为人们服务?如何让人工智能将来不会“觉醒”,失去控制甚至伤害人类?如何让深度学习这个相对黑盒更具可解释性,更安全、更鲁棒?

相信诸位也跟我刚接触这个领域一样带着许多困惑。这些学界和工业界都已经有一些尝试与探讨,我希望在这本书的有限章节中向你尽可能简要但清晰的分享。

七、人工智能的未来在哪?

未来人工智能又将去向何从,会像是科幻电影里人工智能终将觉醒、他们因为不具备”人性”可以更加理智的不会错的进化统治甚至“奴役”人类?

还是由于人类生存活动使地球的生态环境不断恶化,“病毒”不断肆虐,人类无法外出,只能沉陷于由人工智能创造的虚拟环境中,像是”头号玩家”所描述的世界,在虚幻世界中实现”自我”价值?

虽然无法先知,但是可以预见的是,人工智能未来一定会具备以下趋势:

从专家系统转向通用型的认知智能,像是我们上文提到的早期只能针对问题解决问题的某个细分领域的人工智能,未来的人工智能是更加通用型的、在感知能力的基础上具备像人一样具备认知智能,除了分类、归纳、检测、识别具备推演、预测的能力;

深度学习模型从过去的黑盒不可解释,变得更加具备“可解释性”,从而通过算法模型更公平、更安全、更鲁棒;

深度学习向多模态发展,正如人类文明进行学习不仅仅是通过眼睛观看,还有“口眼耳鼻舌身意、色相声香味触法”,因此深度学习需要多传感器的信息融合进行模型学习训练与判断;

由于高级任务的带标签训练数据十分匮乏,这会促使人们进一步研究稀疏数据环境中的学习技术,比如,小样本学习和自我监督学习以及如何提升学习的效率以及如何让学习的进度追赶上数据产生的进度,增量学习也是一个解决当前现状的实用方向。

数据隐私和数据安全引起社会广泛关注,如何保护隐私的前提下同时进行模型训练迭代,联邦学习已经被大多公司和组织广泛使用。

五、人工智能这一术语正式诞生于?

人工智能”一词最初是在1956年年Dartmouth学会上提出的。

人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。它是研究、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。

人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,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”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能,但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

人工智能是一门极富挑战性的科学,从事这项工作的人必须懂得计算机知识,心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学,它由不同的领域组成,如机器学习,计算机视觉等等,总的说来,人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。2017年12月,人工智能入选“2017年度中国媒体十大流行语”。

六、人工智能识别技术起源?

、萌芽期

人工智能的思想萌芽可以追溯到十七世纪的巴斯卡和莱布尼茨,他们较早萌生了有智能的机器的想法。十九世纪,英国数学家布尔和德o摩尔根提出了“思维定律“,这些可谓是人工智能的开端。十九世纪二十年代,英国科学家巴贝奇设计了第一架“计算机器“,它被认为是计算机硬件,也是人工智能硬件的前身。电子计算机的问世,使人工智能的研究真正成为可能。

2、成长期

作为一门学科,人工智能于1956年问世,是由“人工智能之父“McCarthy及一批数学家、信息学家、心理学家、神经生理学家、计算机科学家在Dartmouth大学召开的会议上,首次提出。对人工智能的研究,由于研究角度的不同,形成了不同的研究学派。这就是:符号主义学派、连接主义学派和行为主义学派。

这是对人工智能概念化的提出,其实在漫长的研究过程中,因为硬件能力的缺失,人工智能的研究经历了几个浮浮沉沉。

第一阶段:50年代人工智能的兴起和冷落

第二阶段:60年代末到70年代,专家系统出现,使人工智能研究出现新高潮

DENDRAL化学质谱分析系统、MYCIN疾病诊断和治疗系统、PROSPECTIOR探矿系统、Hearsay-II语音理解系统等专家系统的研究和开发,将人工智能引向了实用化。

第三阶段:80年代,随着第五代计算机的研制,人工智能得到了很大发展

第四阶段:80年代末,神经网络飞速发展

第五阶段:90年代,人工智能出现新的研究高潮

七、人工智能诞生于什么世纪?

人工智能诞生于1956年的美国,它是当年夏天的智能研讨会上出现的。但人工智能早在1950年就已经起源,最开始是图灵测试,然后在1954年出行第一台可以编程的机器人,然后在1956年的时候正式出现人工智能的概念,关键人物是麦卡锡、纽厄尔、西蒙。

八、超级人工智能出现时间?

超级人工智能出现的时间现在没有人知道,因为超级人工智能指的是虚拟网络世界完全或者几乎代替现实社会,而在我们当今21世纪,人工智能虽然已经得到了快速发展,随着机器学习神经网络的兴起,一系列自然语言处理,翻译,自动驾驶,人工智能客服机器人,人脸识别等虽然已经得到了发展,但是由于科学技术网络的限制和数据的缺乏,超级人工智能的出现还遥遥无期,因此什么时候出现超级人工智能,根据目前的情况,只能说还很遥远。

九、人工智能是怎么起源的?

人工智能的思想萌芽可以追溯到十七世纪的巴斯卡和莱布尼茨,他们较早萌生了有智能的机器的想法。十九世纪,英国数学家布尔和德o摩尔根提出了“思维定律“,这些可谓是人工智能的开端。十九世纪二十年代,英国科学家巴贝奇设计了第一架“计算机器“,它被认为是计算机硬件,也是人工智能硬件的前身。电子计算机的问世,使人工智能的研究真正成为可能。

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