人工智能发展历史

工作中,需要弄清楚这三者之间的关系,不妨做个简单的梳理

首先何为智能(Intelligence),智能有多方面的含义,这里主要指能够做出“正确的决策”,好的决策依赖于可实操的知识,例如翻译感觉信息,并利用这些信息来做决策。

接下来我们来定义人工智能(Artificial intelligence),在程序员的努力下,计算机已经初具智能,即能够执行对人有用的任务,但比起人和动物还有很大差距,计算机依然无法完成大多数对人和动物来说很简单的活动,这些任务(包括感知和控制)就属于人工智能的范畴。尽管人类的大脑能够完成复杂任务,但我们并不能确切知道为什么能够完成这些任务。执行任务过程中涉及的知识开始是不明确的,但通过数据、例子和经验我们就能掌握解决这些任务的信息。如何让机器具备这类智能?学习过程就是通过已有的数据和经验来建立可操作的知识,解决未知的问题。

人工智能的历史

  • 1943 McCulloch和Pitts: 大脑的布尔电路模型

  • 1950 图灵机“计算机与智能”

  • 1952-1969 早期的对智能机器的热情和期望“机器能够做。。。”

  • 50年代 早期的人工智能程序,包括萨缪尔检查程序,Newell和Simon的逻辑理论家,Gelernter的几何引擎

  • 1956年 达特茅斯会议:“人工智能”被采纳

  • 1965年 Robinson提出逻辑推理的完整算法

  • 1966-74 人工智能发现计算复杂的神经网络研究几乎消失

  • 1969-79 知识系统的早期发展

  • 1980-88 专家系统开始繁荣

  • 1988-93 专家系统破产,人工智能的冬天到来

  • 1985-95 神经网络重新变得流行

  • 1988- 概率的复活;计算深度增加“中等深度的AI”:ALife,GAs,软技术

  • 1995- Agents

  • 1995- 支持向量机被提出,机器学习被分为神经网络和支持向量机两派,此后支持向量机在多个领域替代了神经网络,90年代到现在,决策树、Adaboost等机器学习算法应用在各个领域中

  • 2003- 人类级别的人工智能重新开启

  • 2006-深度学习的兴起

人工智能的主要领域

  • 感知:理解视觉和语音
  • 机器学习和神经网络
  • 机器人
  • 自然语义理解
  • 推理和决策:知识表征、推理、决策
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