人工智能是如何发展起来的,人工智能发展最终会怎样

首页 > 科技 > 作者:YD1662024-04-19 08:30:46

人工智能的发展历程可谓一波三折,经历了三起两落的跌宕起伏。最初,人们怀揣着创造出能像人一样思考和工作的智能机器的梦想,而计算机的出现为这个梦想的实现带来了曙光。

说到人工智能的奠基人,就不得不提奥地利数学家戈德尔

人工智能是如何发展起来的,人工智能发展最终会怎样(1)

他在1931年提出了不完备定理,并证明了计算可以模仿推理,因此被誉为人工智能的创始人。1943年,美国心理学家麦克洛克和他的学生匹茨共同发明了世界上第一个人工神经元模型,名为MP模型。他们发现由简单单元相互连接组成的网络性能对任何逻辑和算术函数进行计算。

随后,加拿大的心理学家各部在研究中发现,人类的脑细胞外,那些类似触手的神经是互相连接的,一旦被电信号激活,就能传递信息。一形成认知。这些发现启发了众多计算机科学家,他们开始相信计算机也能以类似的方式传递信息、获取知识。英国密码学家图灵也受到了启发,他认为计算机可以借鉴人脑的工作方式,因此他坚信具有智能的机器一定能以某种方式实现。他在1950年提出了著名的图灵测试,用以判断一台机器是否具备人类智能。1956年,美国达特茅斯学院的一场学术会议成为人工智能发展史上的重要里程碑。这场会议汇聚了计算机领域的众多顶尖学者和工程师。

会议期间,人工智能这个词汇首次被提出,而提出这个词的约翰麦卡锡也因此被誉为人工智能之父。从此,人工智能正式成为一个独立的科学领域,吸引了大量顶级科学家投身其中,开启了新的篇章。仅仅一年后,康奈尔大学的罗森布拉特就发明了感知机,被誉为第一个能形成原创想法的机器,这标志着人工智能进入了第一个快速发展的阶段。这一阶段的主要成果属于人工智能三大流派之一的连接主义。连接主义模拟人脑的工作原理来处理信息,将神经元之间的连接关系作为人工神经网络的基础。连接主义的研究一度如火如荼,让人们看到了人工智能的巨大潜力,并吸引了大量投资。1959年,机器学习概念首次被提出,科学家们开始探索如何让计算机自我学习和改进,而不仅仅是执行预先编程好的任务。随后的20世纪60年代,人工智能继续高歌猛进。例如,1966年,麻省理工学院发布了史上第一款聊天机器人eliza,他能为用户做简单的心理咨询。然而。这段辉煌时期在1969年戛然而止。那一年,人工智能领域开创者之一的明斯基在一篇论文中指出了人工神经网络的局限性。这篇文章给人工智能领域带去了巨大冲击,让人工智能陷入了第一次低谷期。虽然明斯基的论文是导火索,但这次挫折的原因是多方面的,首先,当时的计算机硬件设备不足以支持太过复杂的模型,其次,早期的模型灵活性不足,难以应对现实世界的复杂问题,第三,当时缺乏足够的数据集来支撑模型的训练工作。而最重要的是,人工智能领域的投资回报率低下,让金融大鳄们很是失望,他们纷纷取消投资。这场人工智能寒冬持续了好几年,直到一种新型技术的出现,这种新技术叫做专家系统,它是一种基于逻辑规则推演的人工智能程序。用于在特定领域解答问题。这种基于逻辑的智能属于人工智能的第二个流派,名为符号主义。1972年,斯坦福大学开发的医用专家系统mason在测试中击败了许多医生,为人工智能带来了新的希望。而1980年商用专家系统SC的成功则使得人工智能再度火爆起来。以美国国防部为首的众多机构和公司纷纷加强了对人工智能的投资,人工智能迎来了第二次发展期。然而,在1988年,美国国防部高层的换届导致了对人工智能预算的削减,这一举动引发了连锁反应,许多不明所以的机构、商业公司和科研院所纷纷效仿,砍掉了人工智能的经费,这导致人工智能迎来了第二次大挫折。幸运的是,这次低谷期并没有持续太久。1993年,斯坦福。大学的肖哈姆提出了一个新概念,为人工智能带来了新的曙光。他认为未来的计算机软件应该是可以观察环境,做出相应行动以达到某个目标的智能体。这种新理念开启了一些新的人工智能应用方向,包括智能机器人、自动驾驶、自动优化算法等,它们属于人工智能的第三个流派,名为行为主义。这个流派强调机器与环境的交互,并在交互中不断进步。这种新思路推动了人工智能的再度复兴,让人工智能进入了持续的大突破阶段,许多划时代的产品先后诞生。比如1997年,IBM公司的深蓝系统战胜了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫,1998年,法国人杨丽坤通过深度神经网络了NET5实现了手写字体的识别。2006年麦吉尔。尔大学的辛顿开创了深度学习,促使人工智能的三大流派走向融合。2011年,问答系统wason在知识问答类电视节目上连续击败了人类冠军选手,同一年,深度神经网络完成了猫脸识别任务,2015年,谷歌开源了to flow,让更多的小团队都能从事深度学习的研究,这一年也被誉为人工智能的突破之年。2016年,AlphaGo击败了围棋冠军李世石。而到了2022年,大语言模型再次引领着人工智能进入了一个新的爆发阶段。如今,随着硬件设备的不断升级、经费投入的持续增加、算法和模型的日益多样化以及海量数据的积累,再加上广阔的应用场景,人工智能的发展潜力依然十分巨大。我们有理由相信,在未来的日子里,人工智能将继续。去为我们带来更多惊喜和改变。

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