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人工智能的發(fā)展介紹
人工智能的發(fā)展介紹是怎么樣的?人工智能，這個漸漸火起來讓人又愛又怕的話題，好像已經(jīng)開始影響我們每個人的生活，看看下面的常識吧!
計(jì)算機(jī)的發(fā)明和發(fā)展
讓我們首先簡略回顧一下計(jì)算機(jī)的發(fā)明和發(fā)展過程。
說中國的算盤有了計(jì)算機(jī)的雛型就跟說中國古代的蹴鞠是現(xiàn)代足球的鼻祖一樣，都有些扯得太遠(yuǎn)了，這跟愛不愛國是兩碼事。
不過十進(jìn)制倒是歷史悠久，應(yīng)該跟人有十個手指和十個腳趾有關(guān)。
至于二進(jìn)制，現(xiàn)代計(jì)算機(jī)計(jì)算的基石，據(jù)說跟路燈的亮與滅有關(guān)，這樣說來應(yīng)是愛迪生發(fā)明電燈以后的事。
最早的計(jì)算機(jī)不是吃電的，它們是機(jī)械式的。
第一臺電子計(jì)算機(jī)叫 ENIAC，它于1946年2月14日在美國誕生。
ENIAC是個龐然大物，長30.48米，寬1米，占地面積170平方米，30個操作臺，重達(dá)30噸，它雖然體型大，但計(jì)算能力及存儲容量卻相當(dāng)有限。
不過，自從有了計(jì)算機(jī)，人類就指望它能夠代替人的工作，特別是智能工作，機(jī)器翻譯就是人類最先想到要機(jī)器做的事情。
語言翻譯既有智能又有需求，因?yàn)槿祟愑昧颂喾N不同的語言，互相之間講不清道不明，嚴(yán)重影響到了各國人民的友好往來和唇槍舌戰(zhàn)了。
隨著計(jì)算機(jī)的發(fā)明，人類對人工智能開始有想法了。
人工智能的曲折發(fā)展之路
人工智能的名字是在1956年達(dá)特茅斯學(xué)院召開的會議上第一次被提出來的。
這是一個重要的分水嶺，從此“人工智能”粉墨登場。
在這之前，科學(xué)家們已經(jīng)開始了一系列人工智能的研究工作，包括人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、圖靈實(shí)驗(yàn)、計(jì)算機(jī)游戲及符號推理等。
參加那次會議的大多數(shù)專家都相信用一到兩代人的時間和努力，就可以開發(fā)出與人類智能相當(dāng)?shù)闹悄軝C(jī)器。
各位大概也看出了當(dāng)時的人工智能專家們是如何高估了自己自我認(rèn)知的能力，從那以后，這種高估就不斷發(fā)生，即使是現(xiàn)在，隨著深度學(xué)習(xí)取得了一些進(jìn)展，又有專家高估了人工智能的變現(xiàn)潛力，高估還在進(jìn)行中，只是換了一批人而已......
從它誕生之日起，人工智能就開始它風(fēng)光與落魄交替的曲折發(fā)展道路。
第一次黃金時期是1956年至1974年，這期間的重要工作包括通用搜索方法、自然語言處理及機(jī)器人處理積木問題(對人類來說極其簡單，又稱玩具問題)等，主要是方法和算法的研究，離實(shí)用相差甚遠(yuǎn)。
與其說那段時間是人工智能研究成果的黃金歲月，不如說是樂觀情緒和不差錢的黃金時代。
想法很美好，現(xiàn)實(shí)很骨感。
人工智能專家歷來敢吹牛，最近還有一個研究小組在《科學(xué)》雜志上撰文說已經(jīng)找到像人一樣的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，讀了該文章后只能高呼：上當(dāng)!
樂極生悲，緊接著這個黃金時代的就是人工智能的冬季了。
這個冬季從1974持續(xù)至1980年，不算短，而且夠冷。
這個時期最重要的現(xiàn)象之一就是資助的枯竭及來自學(xué)術(shù)圈對人工智能的批評聲音。
雖然這個時間段沒有多大動靜，人工智能的研究也還是默默進(jìn)行中。
1972年，一款經(jīng)常被提及的用于傳染性血液診斷和處方的專家系統(tǒng)MYCIN研發(fā)成功。
這個系統(tǒng)是后來專家系統(tǒng)研究的基礎(chǔ)，有趣的是，實(shí)驗(yàn)證明這個系統(tǒng)可以比平均的醫(yī)生干得好，但是，它一天班都沒有上，注定只能成為一種傳奇，我會另文講講這個系統(tǒng)后面的故事。
隨著計(jì)算機(jī)的發(fā)展，踏入八十年代，人工智能的研究又迎來了春天。
首先被撿起的是專家系統(tǒng)，可以說各種專家系統(tǒng)像雨后春筍般在世界各地出現(xiàn)，也看到一些實(shí)際應(yīng)用，更多的是研究項(xiàng)目和論文發(fā)表，那時計(jì)算機(jī)系的研究生有很大的可能在研發(fā)跨學(xué)科的專家系統(tǒng)。
在這個階段，專家們也在研究知識工程及基于知識的系統(tǒng)。
實(shí)際上，專家系統(tǒng)就是集成專家的知識和經(jīng)驗(yàn)，所以專家系統(tǒng)經(jīng)常和知識工程系統(tǒng)互相混用，慢慢地就只提知識工程系統(tǒng)了。
雖然這個世界為專家系統(tǒng)瘋狂了一段時間，最后發(fā)現(xiàn)這種基于幾十至幾百條規(guī)則的系統(tǒng)根本不是專家，因?yàn)樗鼈儧]有真正專家的變通及外延能力。
有人戲稱它們的智力只有一兩歲的小兒水平，這些系統(tǒng)最不擅長的就是對我們?nèi)祟悂碚f游刃有余的常識判斷能力。
目前，專家系統(tǒng)主要用于不關(guān)生死、無關(guān)痛癢的推薦系統(tǒng)，比如根據(jù)一些問答題，向顧客推薦寵物狗及高爾夫球場等，推薦歸推薦，最后拿主意的還是顧客自己。
1981年，日本人開始了野心勃勃的第五代計(jì)算機(jī)項(xiàng)目。
雖然用了一個低調(diào)且中性的名字“第五代”，實(shí)際上要干的事情是絕對的高大上：機(jī)器會話、機(jī)器翻譯、機(jī)器圖片理解及像人一樣的機(jī)器推理。
日本人為這個項(xiàng)目投下了8.5億美元，雖然不能說沒有引起一點(diǎn)漣漪，但該項(xiàng)目最后以失敗告終。
同一個時期，其他國家也投了相當(dāng)可觀的錢財在類似的研究上，基本上也是打了個不漂亮的水漂。
這是另一次交了巨額學(xué)費(fèi)后只學(xué)到一個教訓(xùn)的例子，這個教訓(xùn)就是：人并不是很清楚自己的腦子是如何工作的，哪怕知道了也很難模仿。
現(xiàn)在好像又到了這樣一個時代，人工智能不差錢，各路人馬也把牛吹得很大。
但在造人上，你有時不得不相信上帝。
1987年開始了人工智能的第二個冬天，這以后人工智能就比較少被提及，雖然研究還在繼續(xù)，我們更多聽到的是計(jì)算智能的研究發(fā)展。
八十年代后期我們還見證了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的回歸，因?yàn)槿藗円呀?jīng)解決了具有非線性的神經(jīng)元的多層感知器的學(xué)習(xí)問題，這個就是著名的但是沒有生物學(xué)基礎(chǔ)的誤差反向傳播算法。
人們突然發(fā)現(xiàn)，這種基于生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型有很強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力，并且作為一種優(yōu)化方法可以應(yīng)用到各行各業(yè)，獲得較大的成功。
本人生逢其時，于八十年代末在澳洲開始我的博士研究，題目就是基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和心電圖信號的心臟疾病的識別。
我后來的研究主要是計(jì)算智能算法在圖像處理和模式識別中的應(yīng)用。
從九十年代開始，我算參與了人工智能的沖浪運(yùn)動。
我在計(jì)算智能的三個主要方向——人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法及模糊數(shù)學(xué)——都做過研究。
就像人們經(jīng)常發(fā)出的感慨一樣，我也可以說：沒有功勞，也有苦勞。
踏入二十一世紀(jì)，我們經(jīng)歷了計(jì)算機(jī)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、通信及移動終端的高速發(fā)展。
我們有幸見證了幾大技術(shù)公司，如谷歌、蘋果、臉書、騰訊及阿里巴巴的崛起。
這些公司的核心技術(shù)就包括各種人工智能及計(jì)算智能的技術(shù)，雖然它們大多只是默默地在后臺工作著。
目前的大數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)熱又把人工智能推到了前臺，當(dāng)然人工智能專家有了資助后，財大氣粗，說出的話也就更加云里霧里了。
我一直這樣認(rèn)為：人類對科學(xué)技術(shù)的發(fā)展以及它對生活的影響方面經(jīng)常低估，但是在對認(rèn)知自己的能力及模仿人工智能的研究上上往往高估。
你能認(rèn)識世界，但往往你不能認(rèn)識自己。
我將在另文介紹人工智能的最新發(fā)展及探討人工智能的未來。
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