人工智能的發(fā)展成果越來越顯現(xiàn)在我們的日常生活中,它的發(fā)展并不是一帆風(fēng)順的,而是經(jīng)歷了許多次寒冬,最后才得以爆發(fā)。那么,人工智能的發(fā)展過程是怎樣的呢,大家和小編一起來看看吧。
人工智能發(fā)展史
提到人工智能的歷史,所有書都會提到1956年度的達特茅斯會議,在這次會上人工智能的鼻祖John mcarthy是發(fā)起人,minsky也 積極參與其中,包括我們課本上非常著名的提出信息論的香農(nóng)本人。曾經(jīng)麥卡錫和明斯基都曾經(jīng)在貝爾實驗室為香農(nóng)打工,當(dāng)時他們研究的核心就是圖靈機,并將此作為智能活動的理論基礎(chǔ)。后來麥卡錫到IBM打工,遇到了研究神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的羅切斯特并得到了洛克菲勒基金會的資助,決定在第二年達特茅斯召開人工智能夏季研討會,這便是人工智能名字的由來。
從1955年到1965年,人工智能進入快速發(fā)展時期,在機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域,出現(xiàn)了“跳棋程序”并在1959年實現(xiàn)了人工智能戰(zhàn)勝人類的事件打敗了當(dāng)時設(shè)計他的設(shè)計師Samuel,并在1962年,打敗了州跳棋冠軍。在模式識別領(lǐng)域,1956年Oliver selfridge研發(fā)了第一個字符識別程序,并在1963年發(fā)明了符號積分程序SAINT,在1967年SAINT的升級版SIN就達到了專家級的水準(zhǔn)。
同時美國政府也投入了2000萬美元資金作為機器翻譯的科研經(jīng)費。當(dāng)年參加達特茅斯的專家們紛紛發(fā)表言論,不出十年,計算機將成為世界象棋冠軍、可以證明數(shù)學(xué)定理、譜寫優(yōu)美的音樂,并且在2000年就可以超過人類。
但在1965年人工智能迎來一個小高潮之后,質(zhì)疑的聲音也隨之到來,Samuel設(shè)計的跳棋程序停留在了戰(zhàn)勝周冠軍,機器翻譯領(lǐng)域因為一直無法突破自然語言理解(NLP),1966年的美國公布了一份名為“語言與機器”的報告全盤否定了機器翻譯的可行性。1969年,發(fā)起人之一的minsky發(fā)表言論,第一代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(感知機perceptron)并不能學(xué)習(xí)任何問題,美國政府和美國自然基金會大幅削減了人工智能領(lǐng)域的研究經(jīng)費。在20世紀(jì)70年代人工智能經(jīng)歷了將近10年左右的寒冬時期。
直到80年代,人工智能進入第二次發(fā)展高潮,卡耐基梅隆大學(xué)為日本DEC公司設(shè)計的XCON專家規(guī)則系統(tǒng)(專注于解決某一限定領(lǐng)域的問題,具備2500條規(guī)則,專門用于選配計算機配件,因此避免了常識問題)可以為該公司一年節(jié)省數(shù)千萬美金。同期日本政府撥款8.5億美元支持人工智能領(lǐng)域科研工作,主要目標(biāo)包括能夠與人交流、翻譯語言、理解圖像、像人一樣進行推理演繹的機器。
但是隨后人們發(fā)現(xiàn),專家系統(tǒng)通用性較差,未與概率論、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行整合,不具備自學(xué)能力,且維護專家系統(tǒng)的規(guī)則越來越復(fù)雜,且日本政府設(shè)定的目標(biāo)也并未實現(xiàn),人工智能研究領(lǐng)域再次遭遇了財政苦難,隨之人工智能發(fā)展進入第二次寒冬。
上世紀(jì)90年代,計算機在摩爾定律下的計算機算力性能不斷突破,英特爾的處理器每18-24個月晶體管體積可以縮小一倍,同樣體積上的集成電路密集度增長一倍、同樣計算機的處理運算能力可以翻一倍。1989年,還在貝爾實驗室的楊立坤通過CNN實現(xiàn)了人工智能識別手寫文字編碼數(shù)字圖像。
1992年,還在蘋果任職的李開復(fù)利用統(tǒng)計學(xué)方法,設(shè)計了可支持連續(xù)語音識別的Casper語音助理(Siri的前身),在1997年IBM的國際象棋機器人深藍戰(zhàn)勝國際象棋冠軍卡斯帕羅夫(不再止步于州冠軍,第一次真正意義上的戰(zhàn)勝人類),同年兩位德國科學(xué)家提出了LSTM網(wǎng)絡(luò)可用于語音識別和手寫文字識別的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
隨著諸多關(guān)鍵技術(shù)的突飛猛進,誕生半個多世紀(jì)以來人工智能終于從研發(fā)走到如今的巔峰期?;仡櫰饋?,在過去半個多世紀(jì)中人工智能經(jīng)歷過黃金時代也曾有過低谷,以上是小編為大家整理的人工智能發(fā)展史,希望對大家了解人工智能發(fā)展有幫助。
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