2024-09-27 00:00:00阅读 4848
人工智能(AI)的发展历史源远流长,经历了多个阶段的起伏: 1. **古代的思想萌芽**: - 在古代,就已经存在着与人工智能相关的思想萌芽。例如,古希腊神话中出现了如塔罗斯(Talos)这样的青铜巨人,它可以守护克里特岛,向入侵者投掷巨石,这是人类对于具有智能的人造生物的早期想象。 2. **现代AI研究的起源(20世纪中叶以前)**: - **图灵测试的提出**:1936 年,艾伦·图灵提出了图灵机概念,这是一个抽象计算模型,能够模拟任何计算过程,成为计算机科学的核心概念。1950 年,图灵又提出了“图灵测试”,如果一台机器能够与人类开展对话而不能被辨别出机器身份,那么这台机器就具有智能。这一设想为人工智能的判定提供了一种标准。 - **早期计算理论的发展**:20 世纪 30 年代,数学家大卫·希尔伯特提出“决策问题”,探讨数学陈述是否可以通过算法自动化求解;库尔特·哥德尔发表了不完备定理,证明了在任何足够强大的公理系统中,总有一些命题无法通过系统内的公理证明或证伪;阿隆佐·丘奇证明了一阶逻辑的不可判定性,这些都为计算理论的发展奠定了基础。 3. **人工智能的诞生(20世纪50年代)**: - 1956 年,美国达特茅斯学院举行了为期两个月的学术讨论会,约翰·麦卡锡、马文·明斯基、克劳德·香农、艾伦·纽厄尔、赫伯特·西蒙等学者从不同学科的角度探讨了人类各种学习和其他智能特征的基础,以及用机器模拟人类智能等问题,并首次提出了“人工智能”的术语,人工智能这门新兴学科由此诞生。这次会议之后,美国很快形成了 3 个从事人工智能研究的中心。 4. **第一次发展高峰(20世纪50年代末 - 60年代末)**: - 在这一时期,计算机被广泛应用于数学和自然语言领域,用来解决代数、几何和英语问题等,这让很多研究学者看到了机器向人工智能发展的信心,人工智能迎来了第一段快速发展的时期。 5. **第一次低谷(20世纪70年代 - 80年代初)**: - 由于科研人员在人工智能的研究中对项目难度预估不足,不仅导致与美国国防高级研究计划署的合作计划失败,还让人们对人工智能的前景蒙上了一层阴影。同时,计算机性能不足、问题的复杂性以及数据量的严重缺失等技术瓶颈,也导致人工智能项目停滞不前。这一时期人工智能遭遇了长达 6 年的科研困境,研究经费被转移到了其他项目上。 6. **再次崛起(20世纪80年代中期 - 90年代中期)**: - **专家系统的兴起**:1980 年,卡内基梅隆大学为数字设备公司设计了一套名为 Xcon 的“专家系统”,这是一种采用人工智能程序的系统,是“知识库 + 推理机”的组合。这套系统取得了商业上的成功,衍生出了一批相关的硬件和软件公司。 - **神经网络技术的发展**:这一时期,神经网络技术也逐步发展,为人工智能的再次崛起奠定了基础。 7. **第二次低谷(20世纪90年代末 - 21 世纪初)**: - 专家系统的局限性逐渐暴露,随着计算机性能的提升,通用计算机的性能超过了专门的人工智能硬件,专家系统的优势不再,人工智能的发展再次陷入低谷。 8. **第三次崛起(21 世纪初至今)**: - **大数据与深度学习的推动**:2006 年,杰弗里·辛顿在神经网络的深度学习领域取得突破,使得人工智能在图像识别、语音识别等方面的性能大幅提升。同时,互联网的发展带来了海量的数据,为人工智能的训练提供了丰富的素材。 - **人工智能的广泛应用**:近年来,人工智能技术在各个领域得到了广泛的应用,如智能家居、智能医疗、智能交通、金融科技等。谷歌的 Google Assistant、苹果的 Siri 等智能语音助手,以及自动驾驶汽车等都是人工智能应用的典型例子。同时,人工智能在医疗诊断、药物研发、天气预报等领域也发挥着越来越重要的作用。——文章来源于豆包AI