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人工智能发展历程,人工智能发展的三个阶段分别有怎样的重要进步

来源:整理 时间:2023-08-22 01:23:01 编辑:智能门户 手机版

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1,人工智能发展的三个阶段分别有怎样的重要进步

人工智能现状:人工智能在普通的模式识别、专家系统等方面正在不断发展,进步,比如语音识别、手写识别,都已经在普遍使用,谷歌的阿尔法狗更是在围棋领域超过人类冠军,自动驾驶也正在研发中。但是人工智能系统还是需要人类专家大量的工作,目前还没有成熟的人工智能系统,可以通过自己学习,修改自己的算法,程序以提升自我,人工智能可以说是处于2岁小孩的智力阶段。
1. 人工智能就其本质而言,是对人的思维的信息过程的模拟。2. 对于人的思维模拟可以从两条道路进行,一是结构模拟,仿照人脑的结构机制,制造出“类人脑”的机器;二是功能模拟,暂时撇开人脑的内部结构,而从其功能过程进行模拟。现代电子计算机的产生便是对人脑思维功能的模拟,是对人脑思维的信息过程的模拟。3. 弱人工智能如今不断地迅猛发展,尤其是2008年经济危机后,美日欧希望借机器人等实现再工业化,工业机器人以比以往任何时候更快的速度发展,更加带动了弱人工智能和相关领域产业的不断突破,很多必须用人来做的工作如今已经能用机器人实现。4. 而强人工智能则暂时处于瓶颈,还需要科学家们和人类的努力。

人工智能发展的三个阶段分别有怎样的重要进步

2,人工智能历史上的三次黄金时代是什么这次有何不同

没有
“人工智能”一词最初是在1956 年dartmouth学会上提出的。从那以后,研究者们发展了众多理论和原理,人工智能的概念也随之扩展。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”。人工智能就其本质而言,是对人的思维的信息过程的模拟。对于人的思维模拟可以从两条道路进行,一是结构模拟,仿照人脑的结构机制,制造出“类人脑”的机器;二是功能模拟,暂时撇开人脑的内部结构,而从其功能过程进行模拟。现代电子计算机的产生便是对人脑思维功能的模拟,是对人脑思维的信息过程的模拟。弱人工智能如今不断地迅猛发展,尤其是2008年经济危机后,美日欧希望借机器人等实现再工业化,工业机器人以比以往任何时候更快的速度发展,更加带动了弱人工智能和相关领域产业的不断突破,很多必须用人来做的工作如今已经能用机器人实现。而强人工智能则暂时处于瓶颈,还需要科学家们和人类的努力。

人工智能历史上的三次黄金时代是什么这次有何不同

3,人工智能元年普遍认为是哪一年

1956年人工智能元年普遍认为是1956年。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。人工智能元年普遍认为是1956年。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”。人工智能的传说可以追溯到古埃及,但随着1941年以来电子计算机的发展,技术已最终可以创造出机器智能,“人工智能”(ARTIFICIAL INTELLIGENCE)一词最初是在1956年DARTMOUTH学会上提出的,从那以后,研究者们发展了众多理论和原理,人工智能的概念也随之扩展,在它还不长的历史中,人工智能的发展比预想的要慢,但一直在前进,从40年前出现至今,已经出现了许多AI程序,并且它们也影响到了其它 技术的发展。

人工智能元年普遍认为是哪一年

4,人工智能的演进

第一阶段:50年代人工智能的兴起和冷落人工智能概念首次提出后,相继出现了一批显著的成果,如机器定理证明、跳棋程序、通用问题s求解程序LISP表处理语言等。但由于消解法推理能力的有限,以及机器翻译等的失败,使人工智能走入了低谷。这一阶段的特点是:重视问题求解的方法,忽视知识重要性。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。并且,1969年成立了国际人工智能联合会议(InternationalJointConferencesonArtificialIntelligence即IJCAI)。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日本1982年开始了“第五代计算机研制计划”,即“知识信息处理计算机系统KIPS”,其目的是使逻辑推理达到数值运算那么快。虽然此计划最终失败,但它的开展形成了一股研究人工智能的热潮。第四阶段:80年代末,神经网络飞速发展1987年,美国召开第一次神经网络国际会议,宣告了这一新学科的诞生。此后,各国在神经网络方面的投资逐渐增加,神经网络迅速发展起来。第五阶段:90年代,人工智能出现新的研究高潮由于网络技术特别是国际互连网技术的发展,人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。不仅研究基于同一目标的分布式问题求解,而且研究多个智能主体的多目标问题求解,将人工智能更面向实用。另外,由于Hopfield多层神经网络模型的提出,使人工神经网络研究与应用出现了欣欣向荣的景象。人工智能已深入到社会生活的各个领域。

5,求一些关于人工智能的资料

  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作出反应的智能机器,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”一词最初是在1956 年Dartmouth学会上提出的。从那以后,研究者们发展了众多理论和原理,人工智能的概念也随之扩展。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。例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的,现在计算机不但能完成这种计算, 而且能够比人脑做得更快、更准确,因之当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”, 可见复杂工作的定义是随着时代的发展和技术的进步而变化的, 人工智能这门科学的具体目标也自然随着时代的变化而发展。它一方面不断获得新的进展,一方面又转向更有意义、更加困难的目标。目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机, 人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。除了计算机科学以外, 人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。人工智能学科研究的主要内容包括:知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。
【作译者】 王万森编著 【ISBN】 978-7-121-03730-6 【出版日期】 2007年01月 【书代号】 TP037300 【从书名】 计算机学科教学计划 【原书名】 【出版社】 电子工业出版社 【原著者】 【定价】 26.00 【开本】 16开 【版次】 1-01 【页数】 295 【字数】 499.00 千字 【责任编辑】 何雄 【适用对象】 研究生本科教育 > 计算机类 > 人工智能

6,人工智能的发展怎么样

人工智能是计算机科学的一个分支,英文缩写为AI(Artificial Intelligence)。人工智能的目的在于尝试使用计算机技术生产出与人类智能相似的智能机器,包括但不仅限于人工智能机器人、语言识别、图像识别等系统。人工智能的智能表现在对人的思维过程的模拟,但是人的思维过程并不简单,它包括识别、分析、比较、概括、判断、推理等等步骤,是一个复杂且高级的认识过程,因此人工智能是一门非常具有挑战性的科学。人工智能的概念大约诞生在20世纪50年代,到如今仅仅经历了60余年的发展之路,是一项非常高新的技术,被誉为二十一世纪三大尖端技术之一。人工智能虽然说是一门计算机科学的分支,但它在发展过程中还涉及到了心理学、哲学和语言学等学科,有学者甚至认为人工智能的发展几乎需要涉及自然科学和社会科学的所有学科,其范围远远超出计算机科学的范畴。我们可以把人工智能简单的拆开成“人工”与“智能”两个方面来理解,“人工”很简单,即人为制造的,那么“智能”是什么呢?智能从字面含义上来讲,就是智力与能力的合体。我们知道,人类可以通过学习与实践发展自己的智力与能力。也因此,人工智能在发展过程中,其核心问题就是如何帮助机器拥有推理、知识、规划、学习、交流、感知、移动和操作物体的等能力,并尝试构建出智力。依托于计算机技术的先天优势,学习知识对于人工智能而言可以说只是时间和存储空间的问题。自动化技术的发展,让人工智能拥有了移动与操作物体的能力。智能算法的发展,让人工智能在一定程度上也拥有了推理与交流的能力。人工智能与计算机的发展是分不开的。有学者总结,人工智能发展会面临着六大瓶颈,分别是数据瓶颈、泛化瓶颈、能耗瓶颈、语义鸿沟瓶颈、可解释性瓶颈和可靠性瓶颈。数据瓶颈是指“由于数据收集能力的不足、理论无偏性和数据随机性等条件的限制而导致数据失真、缺乏等数据缺陷。”我们简单的套在人工智能上来看,收集数据能力的不足可以理解成识别技术的不成熟,理论无偏性可以理解成获取数据的质量,数据随机性的限制可以理解成获取及处理数据的难易度。随着大数据技术的发展,人工智能已在数据方面取得了比较明显的进步。不过,目前人工智能的发展仍未完全突破数据瓶颈的问题,训练数据的增大对人工智能算法的提升效果仍然不够理想。泛化瓶颈是指人工智能在泛化能力提升上所遇到的困难。泛化能力是指“机器学习算法对新鲜样本的适应能力。”你可以将人工智能的泛化能力简单理解成自主学习能力与适应能力。通常来说,人工智能的各项能力,都需要通过大量的样本数据训练及算法规定来获得。在实验室的环境下,很多人工智能的各项能力均有不错表现。但是实际生活照比实验室环境而言,存在太多的不确定性,因此人工智能要想更好的落地,就需要拥有强大的泛化能力,以在应对突发情况及未知情况时能够给出合理的响应,更好的帮助人类。能耗瓶颈可以简单的理解为人工智能在应用等过程中所消耗能源大于它实际所产生的效益,即能耗成本过高。而在优化人工智能能耗问题的过程中,首当其冲的就是对算法的优化。就像人体的大脑大概只占体重的2%,但是却能占据人体总能耗的20%一样,算法对于人工智能能耗的影响也非常的大。随着智能算法的发展,人工智能在能耗瓶颈上也有所进步。例如奥地利科技学院、维也纳工业大学和麻省理工学院的研究者就成功训练了一种能够控制自动驾驶汽车的低能耗智能算法,这一算法仅仅使用了75000个参数与19个神经元,比之前减少了数万倍。语义鸿沟瓶颈是指人工智能缺乏真正的语言理解能力,无法根据上下文或常识理解一些容易产生歧义的语言,即听不懂“人话”。目前,人工智能在这一点上仍然没有显著的突破。可解释性瓶颈是指人工智能过于依赖模型中已有的数据,缺乏深层学习能力的缺陷。人工智能很容易学习一个东西是什么,但是很难明白一个东西究竟为什么会这样。如果人工智能不能理解知识或行为之间的深层逻辑,那么它在用已有模型去应对未知变量时,就很容易引起模型崩塌,类似于“死机”。目前,已有学者提出可以使用对抗网络与最优传输技术找到模型坍塌的原因,并提出改进模型,从几何映射的角度上尝试去突破人工智能的可解释问题,在理论上取得了一些进步。我们都遇到过电脑死机,这在一定程度上反映着可靠性|public domain可靠性瓶颈是指人工智能在系统可靠性上的不足。粗略来讲,可靠性主要包含设计可靠性、耐久性和可维修性三个方面。人工智能的设计可靠性可以简单的理解为它的算法是否可靠,它是否能在规定的条件下,完成预定的功能。例如自动汽车在行驶过程中,是否能够正确识别道路情况,并作出合理反应,很大程度上都要依靠自动驾驶系统的设计可靠性。耐久性和可维修性很简单,即能不能长久使用与能不能、方便不方便维修,维修的成本如何。现阶段的人工智能仍然存在很大的局限性,市面上应用的人工智能绝大多数为弱人工智能,而强人工智能的发展仍然存在很多的难题。但是不管人工智能在未来有多少难关需要克服,可以肯定的是,科技的发展会不断推动人工智能的发展,让人工智能可以帮助更多产业、更多市场主体中实现新的赋能与转型,最终完成为数字经济集约化发展提供不竭动力的光荣使命,为我们的美好未来添砖加瓦。
人工智能工程技术人员是指从事与人工智能相关算法、深度学习等相关的多种技术的分析、研究、开发,并对人工智能系统进行设计、优化、运维、管理和应用的工程技术人员。人工智能专业就业方向有科学研究、工程开发、计算机方向、软件工程、应用数学、电气自动化通信、机械制造等。人工智能是国家战略的核心方向,影响着国民经济的很多领域,已成为一个国家科技发展水平和国民经济现代化、信息化的重要标志。
文章TAG:人工人工智能智能发展人工智能发展历程

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