人工智能的发展史
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前言
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人工智能的发展史
孕育期（ 1956 年以前）
数理逻辑-符号主义学派
- 在数理逻辑初创期，亚里斯多德（公元前 384 一 322 ，古希腊伟大的哲学家和科学家），创立演绎法，提出了演绎推理的一般原则-三段论
- 在逻辑代数时期，莱布尼茨（1646 一 1716 ，德国数学家和哲学家）把形式逻辑符号化，奠定了数理逻辑的基础。
人工神经网络-连接主义学派
- 1890 年美国生物学家詹姆士首次阐明人脑的结构及功能，及记忆、学习、联想相关功能的规律。
- 1943 年美国神经生理学家麦克洛奇和皮兹建成第一个神经网络模型（ MP 模型）。
- 1949 年加拿大心理学家赫布提出了改变神经网络连接强度的 Hebb 规则。
行为主义学派
- 维纳( 1874 一 1956 )：美国著名数学家、控制论创始人。 1948 年创立了控制论。控制论对人工智能的影响，形成了行为主义学派。
人工智能的载体-计算机
美国数学家莫克利和艾克特于 1946 年 2 月 14 日研制成功了第一台通用计算机ENIAC。
它每秒能完成 5000 次加法，400 次乘法等运算。
ENIAC 为人工智能研究奠定物质基础。
图灵（1912 一 1954）：英国数学家
- 1936 年创立了自动机理论亦称图灵机。
- 1950 年在其著作《计算机与智能》中首次提出“机器也能思维”
- 图灵设计了一个图灵试验，试图通过让机器模仿人回答某些问题，判断它是否具备智能。
- 图灵的机器智能思想是人工智能的直接起源之一，被誉为“人工智能之父”。
- 2019 年 7 月，英国政府宣布图灵登上 50 英镑钞票。荣耀比肩牛顿、达尔文。
人工智能诞生（1956 年）
AI 诞生于一次历史性的聚会。
- 时间：1956 年夏季
- 地点：达特莫斯( Dartmouth )大学
- 目的：为使计算机变得更“聪明”，或者说使计算机具有智能
- 发起人：
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- 麦卡锡（J.McCarthy）， Dartmouth 的年轻数学家、计算机专家，后为 MIT 教授
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- 明斯基 （M.L.Minsky），哈佛大学数学家、神经学家，后为 MIT 教授
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- 洛切斯特 （N.Lochester)， IBM 公司信息中心负责人
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- 香农（C.E.Shannon），贝尔实验室信息部数学研究员
- 参加人：
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- 莫尔（T.more）、塞缪尔（A.L.Samuel）， IBM 公司
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- 塞尔夫里奇（O.Selfridge）、索罗蒙夫（R.Solomonff）， MIT
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- 纽厄尔（A.Newell），兰德 （RAND）公司
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- 西蒙（H.A.Simon），卡内基（Carnagie）工科大学
- 会议结果：由麦卡锡提议正式采用了
Artificial Intelligence这一术语。
形成期（1956 - 1974）
形成期（1956 - 1974）：迅速发展
- 1956 年，塞缪尔在 IBM 计算机上研制成功了的西洋跳棋程序，它顺利战胜了当时的西洋棋大师罗伯特尼赖。
- 1957 年，纽厄尔、肖和西蒙等研制了一个称为逻辑理论机( LT )的数学定理证明程序。
- 1960 年，麦卡锡开发了 LISP 语言，成为以后几十年来人工智能领域最主要的编程语言！
- 1965 年，鲁宾逊提出了归结（消解)原理。
- 1968 年，美国斯坦福研究所（SRI）研发的首台智能机器人 Shakey ，它拥有类似人的感觉，如触觉、听觉等。
低谷期（1974-1980）
- 过高预言的失败，给 AI 的声誉造成重大伤害。
- “20 年内，机器将能做人所能做的一切。”一西蒙，1965
- “在 3 - 8 年时间里，我们将研制出具有普通人智力的计算机。这样的机器能读懂莎士比亚的著作，会给汽车上润滑油，会玩弄政治权术，能讲笑话，会争吵。 …它的智力将无以伦比。 ” —— 明斯基，1977
- 塞缪尔的下棋程序在与世界冠军对弈时，以 1 比 4 告负。
- 归结法的能力有限。当用归结原理证明“两连续函数之和仍然是连续函数”时，推了 10 万步也没证明出结果来。
- 把“心有余而力不足”（The spirit is willing but the flesh is weak）的英语句子翻译成俄语，再翻译回来时竟变成了“酒是好的，肉变质了”
- 英国剑桥大学数学家詹姆士按照英国政府的旨意，发表一份关于人工智能的综合报告，声称人工智能即使不是骗局也是庸人自扰。
黄金时期（1980 - 1987 年）
专家系统
- 实现了人工智能从理论研究走向专门知识应用，是 AI 发展史上的一次重要突破与转折。
- 1976 年，费根鲍姆研制 MYCN 专家系统，用于协助内科医生诊断细菌感染疾病，并提供最佳处方。
- 1976 年，斯坦福大学的杜达等人研制地质勘探专家系统 PROSPECTOR 。
AI 被引入了市场，并显示出实用价值
- 1981 年，日本经济产业省拨款八亿五千万美元支持第五代计算机项目。 其目标是造出能够与人对话、翻译语言、解释图像、并且像人一样推理的机器。
- 英国开始了耗资三亿五千万英镑的 Alvey 工程。
- 美国国防部高级研究计划( DARPA ) 1988 年向 AI 的投资是 1984 年的三倍。
第二次低谷（1987 - 1993）
最初大获成功的专家系统维护费用居高不下。它们难以升级，难以使用，脆弱，成了已经暴露的各种各样的问题的牺牲品。到了 80 年代晚期，战略计算促进会大幅削减对 AI 的资助。
十年前日本人宏伟的“第五代工程”并没有实现。 事实上其中一些目标，比如“与人展开交谈”，直到 2010 年也没有实现。 与其他 AI 项目一样，期望比真正可能实现的要高得多。
平稳发展期（1993 - 2011）
- 机器学习、人工神经网络、智能机器人和行为主义研究趋向深入。
- 智能计算（CI） 弥补了人工智能在数学理论和计算上的不足，更新和丰富了人工智能理论框架，使人工智能进入一个新的发展时期。
- 1997 年，“深蓝”战胜国际象棋世界冠军 2000 年，本田公司发布了机器人产品 ASIMO ，经过十多年的升级改进，目前已经是全世界最先进的机器人之一。
- 2011 年， IBM 开发的人工智能程序“沃森”( Watson )参加了一档智力问答节目并战胜了两位人类冠军。
蓬勃发展期： 2012 - 至今
数据的爆发式增长为人工智能提供了充分的养料，泛在感知数据和图形处理器等计算平台及新型的以深度学习为代表的新方法等因素合力造势，人工智能迎来它的蓬勃发展期。
人类已经正式跨入了人工智能的时代。
人工智能的发展现状
专用人工智能有了突破性的进展，就是让人工智能专门去做一件事，比如下围棋，爬楼梯，组装某一件设备等。 在这些面向特定领域或者单一任务方面，人工智能可以超越人类智能。
通用人工智能尚处于起步阶段
通用人工智能的研究与应用任重道远人类大脑是一个通用的智能系统，能举一反三，融会贯通，可处理视觉、听觉、判断、推理、学习、思考、规划、设计等各类问题，可谓“一脑百用”。
目前，人工智能距离人类智能水平还有巨大差距，人工智能还有很多不足。
“智能 + X”成为人工智能应用的创新模式
“智能 + X”应用范式日趋成熟，AI 向各行各业快速渗透融合进而重塑整个社会发展，这是人工智能驱动第四次技术革命的最主要表现方式。
世界上的人工智能
人工智能领域的国际竞争将日益激烈，世界主要国家纷纷出台人工智能战略、策略和政策。
当前中国人工智能
- 国家高度重视并大力支持发展人工智能。
- 2017 年 7 月，国家发布《新一代人量双冠工智能发展规划》，将新一代人工智能放在国家战略层面进行部署。
- 中国 AI 企业数量全球第二，视觉类技术最受欢迎。
- 中国 AI 领域融资规模占全球 60 %。
- 全球 AI 论文：中国反超美国，夺质、量双冠
总结
人工智能经过 60 多年的发展已取得了重大进展，但总体上还处于初级阶段；
它既具有巨大的理论与技术创新空间，也具有广阔的应用前景；
中国目前已经处列全球人工智能开发第一梯队，假以时日定能在这一领域独领风骚！
然而，前路漫漫，需要全员共同努力！
基础理论是根本，基础技术是主干，应用是枝叶。
只有根底深厚庞大，主干强劲，中国的人工智能产业才能日益兴荣昌盛。
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