写一篇一千五百字的人工智能发展历程

时间: 2024-05-25 21:14:31 浏览: 219
人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)是一种计算机科学的领域,涉及创建智能机器,使其能够像人类一样思考、学习、理解和行动。自从20世纪50年代以来,AI已经经历了多个发展阶段。本文将以时间为线索,介绍人工智能的发展历程。 1950年代-1970年代: 开端和早期发展 1950年代,AI的概念首次被引入,计算机科学家们开始尝试用机器来模拟人的思维过程。1956年,达特茅斯会议(Dartmouth Conference)召开,AI正式成为一个独立的学科。这一时期的主要任务是开发出基于符号逻辑的推理、规划和学习算法。然而,由于计算机性能和数据量的限制,这些算法往往只能处理非常简单的问题,无法应用于实际场景。 1980年代-1990年代: 知识库和专家系统 在这个时期,AI的发展重点转向了知识表示和推理。专家系统应运而生,这是一种基于知识库的AI系统,它们使用规则和推理来解决特定领域的问题。专家系统在医疗、金融、法律等领域得到了广泛应用,但是由于知识库的维护和更新成本高昂,这些系统在实际应用中存在一定的局限性。 2000年代-2010年代: 数据驱动和机器学习 这一时期,随着计算机硬件性能的提升和数据量的爆炸式增长,AI的发展进入了一个新阶段。机器学习成为了AI的主要技术手段,它可以让机器通过学习数据来完成复杂的任务。支持向量机(SVM)和决策树等机器学习算法得到了广泛应用。此外,深度学习技术的出现,使得人工神经网络能够处理更加复杂的任务,比如图像识别、语音识别和自然语言处理等。 2010年代-至今: 智能化和未来 AI的发展已经进入了一个全新的阶段。随着新兴技术的不断涌现,包括增强学习、对抗生成网络(GAN)等技术,AI的应用场景也在不断扩展。在智能制造、医疗、金融等领域,AI正在发挥着越来越重要的作用。此外,AI对人类社会的影响也在不断扩大,如自动驾驶汽车、智能家居等。 未来,AI的发展将更加智能化和人性化。AI系统将更好地理解人类语言和情感,进一步提高自己的智能水平。同时,AI的应用场景也将更加广泛,为人类创造更多的价值。
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人工智能的发展历程 人工智能与虚拟现实技术在教育领域中的研究成果和应用情况 人工智能也称机器智能,它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、 语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。从计算机应用系统的角度出 发,人工智能是研究如何制造出人造的智能机器或智能系统,来模拟人类智能活动的能 力,以延伸人们智能的科学。 人工智能发展简史 1. 萌芽期(1956年以前) 自古以来,人类就力图根据认识水平和当时的技术条件,企图用机器来代替人的部分 脑力劳动,以提高征服自然的能力。公元850年,古希腊就有制造机器人帮助人们劳动的 神话传说。在我国公元前900多年,也有歌舞机器人传说的记载,这说明古代人就有人工 智能的幻想。 随着历史的发展,到十二世纪末至十三世纪初年间,西班牙的神学家和逻辑学家Rome n Luee试图制造能解决各种问题的通用逻辑机。十七世纪法国物理学家和数学家B.Pascal 制成了世界上第一台会演算的机械加法器并获得实际应用。随后德国数学家和哲学家G. W.Leibniz在这台加法器的基础上发展并制成了进行全部四则运算的计算器。他还提出了 逻辑机的设计思想,即通过符号体系,对对象的特征进行推理,这种"万能符号"和"推理 计算"的思想是现代化"思考"机器的萌芽,因而他曾被后人誉为数理逻辑的第一个奠基人 。十九世纪英国数学和力学家C.Babbage致力于差分机和分析机的研究,虽因条件限制未 能完全实现,但其设计思想不愧为当时人工智能最高成就。 进入本世纪后,人工智能相继出现若干开创性的工作。1936年,年仅24岁的英国数学 家A.M.Turing在他的一篇"理想计算机"的论文中,就提出了著名的图林机模型,1945年 他进一步论述了电子数字计算机设计思想,1950年他又在"计算机能思维吗,"一文中提出 了机器能够思维的论述,可以说这些都是图灵为人工智能所作的杰出贡献。1938年德国 青年工程师Zuse研制成了第一台累计数字计算机Z- 1,后来又进行了改进,到1945年他又发明了Planka.kel程序语言。此外,1946年美国科 学家J.W.Mauchly等人制成了世界上第一台电子数字计算机ENIAC。还有同一时代美国数 学家N.Wiener控制论的创立,美国数学家C.E.Shannon信息论的创立,英国生物学家W.R .Ashby所设计的脑等,这一切都为人工智能学科的诞生作了理论和实验工具的巨大贡献 。 2. 形成时期(1956-1961) 1956年在美国的Dartmouth大学的一次历史性的聚会被认为是人工智能学科正式诞生的 标志,从此在美国开始形成了以人工智能为研究目标的几个研究组:如Newell和Simon的 Carnegie- RAND协作组;Samuel和Gelernter的IBM公司工程课题研究组;Minsky和McCarthy的MIT研究 组等,这一时期人工智能的研究工作主要在下述几个方面。 1957年A.Newell、J.Shaw和H.Simon等人的心理学小组编制出一个称为逻辑理论机LT( The Logic Theory Machine)的数学定理证明程序,当时该程序证明了B.A.W.Russell和A.N.Whitehead的"数 学原理"一书第二章中的38个定理(1963年修订的程序在大机器上终于证完了该章中全部 52个定理)。后来他们又揭示了人在解题时的思维过程大致可归结为三个阶段: (1)先想出大致的解题计划; (2) 根据记忆中的公理、定理和推理规则组织解题过程; (3) 进行方法和目的分析,修正解题计划。 这种思维活动不仅解数学题时如此,解决其他问题时也大致如此。基于这一思想,他 们于1960年又编制了能解十种类型不同课题的通用问题求解程序GPS(General Problem Solving)。另外他们还发明了编程的表处理技术和NSS国际象棋机。和这些工作有联系的 Newell关于自适应象棋机的论文和Simon关于问题求解和决策过程中合理选择和环境影响 的行为理论的论文,也是当时信息处理研究方面的巨大成就。后来他们的学生还做了许 多工作,如人的口语学习和记忆的EPAM模型(1959年)、早期自然语言理解程序SAD- SAM等。此外他们还对启发式求解方法进行了探讨。 1956年Samuel研究的具有自学习、自组织、自适应能力的西洋跳棋程序是IBM小组有影 响的工作,这个程序可以像一个优秀棋手那样,向前看几步来下棋。它还能学习棋谱, 在分析大约175000幅不同棋局后,可猜测出书上所有推荐的走步,准确度达48,,这是机 器模拟人类学习过程卓有成就的探索。1959年这个程序曾战胜设计者本人,1962年还击 败了美国一个州的跳棋大师。 在MIT小组,1959年McCarthy
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⼈⼯智能的发展历程 ⽬录 ⼀. 政策 ⼆. 主要发展阶段 三. 60年历程关键事件 ⼀. 政策 为推动我国⼈⼯智能规模化应⽤,全⾯提升产业发展智能化⽔平,2017年7⽉20⽇,国务院印发了《新⼀代⼈⼯智能发展规划》,并 将在制造、⾦融、农业、物流、商务、家居等重点⾏业和领域开展⼈⼯智能应⽤试点⽰范⼯作。就⾦融⾏业⽽⾔,《规划》指出,要在智能 ⾦融⽅⾯,建⽴⾦融⼤数据系统,提升⾦融多媒体数据处理与理解能⼒;创新智能⾦融产品和服务,发展⾦融新业态;⿎励⾦融⾏业应⽤智 能客服、智能监控等技术和装备;建⽴⾦融风险智能预警与防控系统。 ⼆. 主要发展阶段 ⼈⼯智能的起源:⼈⼯智能在五六⼗年代时正式提出,1950年,⼀位名叫马⽂·明斯基(后被⼈称为"⼈⼯智能之⽗")的⼤四学⽣与他的 同学邓恩·埃德蒙⼀起,建造了世界上第⼀台神经⽹络计算机。这也被看做是⼈⼯智能的⼀个起点。巧合的是,同样是在1950年,被称 为"计算机之⽗"的阿兰·图灵提出了⼀个举世瞩⽬的想法——图灵测试。按照图灵的设想: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。⽽就在这⼀年,图灵还⼤胆预⾔了真正具备智能机器的可⾏性。1956年,在由达特茅斯学院举 办的⼀次会议上,计算机专家约翰·麦卡锡提出了"⼈⼯智能"⼀词。后来,这被⼈们看做是⼈⼯智能正式诞⽣的标志。就在这次会议后不 久,麦卡锡从达特茅斯搬到了MIT。同年,明斯基也搬到了这⾥,之后两⼈共同创建了世界上第⼀座⼈⼯智能实验室——MIT AI LAB实验 室。值得追的是,茅斯会议正式确⽴了AI这⼀术语,并且开始从学术⾓度对AI展开了严肃⽽精专的研究。在那之后不久,最早的⼀批⼈⼯智 能学者和技术开始涌现。达特茅斯会议被⼴泛认为是⼈⼯智能诞⽣的标志,从此⼈⼯智能⾛上了快速发展的道路。 ⼈⼯智能的第⼀次⾼峰:在1956年的这次会议之后,⼈⼯智能迎来了属于它的第⼀段Happy Time。在这段长达⼗余年的时间⾥,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。这让很多研究学者看到了机器向⼈⼯智能发展的信⼼。甚⾄在当时, 有很多学者认为:"⼆⼗年内,机器将能完成⼈能做到的⼀切。" ⼈⼯智能第⼀次低⾕: 70年代,⼈⼯智能进⼊了⼀段痛苦⽽艰难岁⽉。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,还让⼤家对⼈⼯智能的前景蒙上了⼀层阴影。与此同时,社会舆论的压⼒也开始慢慢压向⼈⼯ 智能这边,导致很多研究经费被转移到了其他项⽬上。 在当时,⼈⼯智能⾯临的技术瓶颈主要是三个⽅⾯,第⼀,计算机性能不⾜,导致早期很多程序⽆法在⼈⼯智能领域得到应⽤;第⼆,问题的 复杂性,早期⼈⼯智能程序主要是解决特定的问题,因为特定的问题对象少,复杂性低,可⼀旦问题上升维度,程序⽴马就不堪重负了;第 三,数据量严重缺失,在当时不可能找到⾜够⼤的数据库来⽀撑程序进⾏深度学习,这很容易导致机器⽆法读取⾜够量的数据进⾏智能化。 因此,⼈⼯智能项⽬停滞不前,但却让⼀些⼈有机可乘,1973年Lighthill针对英国AI研究状况的报告。批评了AI在实现"宏伟⽬标"上的失 败。由此,⼈⼯智能遭遇了长达6年的科研深渊。 **⼈⼯智能的崛起:**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,可以简单的理解为"知识库+推理机"的组合,XCON是⼀套具有完整专业知识和经验的计算机智能系统。这套系统在1986年之前 能为公司每年节省下来超过四千美元经费。有了这种商业模式后,衍⽣出了像Symbolics、Lisp Machines等和IntelliCorp、Aion等这样 的硬件,软件公司。在这个时期,仅专家系统产业的价值就⾼达5亿美元。 ⼈⼯智能第⼆次低⾕:可怜的是,命运的车轮再⼀次碾过⼈⼯智能,让其回到原点。仅仅在维持了7年之后,这个曾经轰动⼀时的⼈⼯智能 系统就宣告结束历史进程。到1987年时,苹果和IBM公司⽣产的台式机性能都超过了Symbolics等⼚商⽣产的通⽤计算机。从此,专家系 统风光不再。 ⼈⼯智能再次崛起:上世纪九⼗年代中期开始,随着AI技术尤其是神经⽹络技术的逐步发展,以及⼈们对AI开始抱有客观理性的认知,⼈⼯ 智能技术开始进⼊平稳发展时期。1997年5⽉11⽇,IBM的计算机系统"深蓝"战胜了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫,⼜⼀次在公众领域 引发了现象级的AI话题讨论。这是⼈⼯智能发展的⼀个重要⾥程。 2006年,Hinton在神经⽹络的深度学习领域取得突破,⼈类⼜⼀次看到机器赶超⼈类的希望,也是标志性的技术进步。 【注】Geoffrey Hinton的论⽂ 在最近三年引爆了⼀场商业⾰命。⾕歌、微
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⼈⼯智能发展历程 ⼀、⼈⼯智能的起源 ⼀、⼈⼯智能的起源 1.1 图灵测试 图灵测试 测试者与被测试者(⼀个⼈和⼀台机器)隔开的情况下,通过⼀些装置(如键盘)向被测试者随意提问。 多次测试(⼀般为5min之内),如果有超过30%的测试者不能确定被测试者是⼈还是机器,那么这台机器就通过了测试,并被认为具有⼈ 类智能。 1.2 达特茅斯会议 达特茅斯会议 1956年8⽉,在美国汉诺斯⼩镇宁静的达特茅斯学院中, 约翰·麦卡锡(John McCarthy) 马⽂·闵斯基(Marvin Minsky,⼈⼯智能与认知学专家) 克劳德·⾹农(Claude Shannon,信息论的创始⼈) 艾伦·纽厄尔(Allen Newell,计算机科学家) 赫伯特·西蒙(Herbert Simon,诺贝尔经济学奖得主)等科学家正聚在⼀起,讨论着⼀个完全不⾷⼈间烟⽕的主题: ⽤机器来模仿⼈类学习以及其他⽅⾯的智能。 会议⾜⾜开了两个⽉的时间,虽然⼤家没有达成普遍的共识,但是却为会议讨论的内容起了⼀个名字: ⼈⼯智能 因此,1956年也就成为了⼈⼯智能元年。 2 发展历程 发展历程 ⼈⼯智能充满未知的探索道路曲折起伏。如何描述⼈⼯智能⾃1956年以来60余年的发展历程,学术界可谓仁者见仁、智者见智。我们将⼈ ⼯智能的发展历程划分为以下6个阶段: 第⼀是起步发展期:1956年—20世纪60年代初。 ⼈⼯智能概念提出后,相继取得了⼀批令⼈瞩⽬的研究成果,如机器定理证明、跳棋程序等,掀起⼈⼯智能发展的第⼀个⾼潮。 第⼆是反思发展期:20世纪60年代—70年代初。 ⼈⼯智能发展初期的突破性进展⼤⼤提升了⼈们对⼈⼯智能的期望,⼈们开始尝试更具挑战性的任务,并提出了⼀些不切实际的研发⽬ 标。然⽽,接⼆连三的失败和预期⽬标的落空(例如,⽆法⽤机器证明两个连续函数之和还是连续函数、机器翻译闹出笑话等),使⼈ ⼯智能的发展⾛⼊低⾕。 第三是应⽤发展期:20世纪70年代初—80年代中。 20世纪70年代出现的专家系统模拟⼈类专家的知识和经验解决特定领域的问题,实现了⼈⼯智能从理论研究⾛向实际应⽤、从⼀般推 理策略探讨转向运⽤专门知识的重⼤突破。专家系统在医疗、化学、地质等领域取得成功,推动⼈⼯智能⾛⼊应⽤发展的新⾼潮。 第四是低迷发展期:20世纪80年代中—90年代中。 随着⼈⼯智能的应⽤规模不断扩⼤,专家系统存在的应⽤领域狭窄、缺乏常识性知识、知识获取困难、推理⽅法单⼀、缺乏分布式功 能、难以与现有数据库兼容等问题逐渐暴露出来。 第五是稳步发展期:20世纪90年代中—2010年。 由于⽹络技术特别是互联⽹技术的发展,加速了⼈⼯智能的创新研究,促使⼈⼯智能技术进⼀步⾛向实⽤化。1997年国际商业机器公 司(简称IBM)深蓝超级计算机战胜了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫,2008年IBM提出"智慧地球"的概念。以上都是这⼀时期的标 志性事件。 第六是蓬勃发展期:2011年⾄今。 随着⼤数据、云计算、互联⽹、物联⽹等信息技术的发展,泛在感知数据和图形处理器等计算平台推动以深度神经⽹络为代表的⼈⼯智 能技术飞速发展,⼤幅跨越了科学与应⽤之间的"技术鸿沟",诸如图像分类、语⾳识别、知识问答、⼈机对弈、⽆⼈驾驶等⼈⼯智能 技术实现了从"不能⽤、不好⽤"到"可以⽤"的技术突破,迎来爆发式增长的新⾼潮。

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Windows Phone 7简易记事本的开发涉及到多个关键知识点,这些知识涵盖了从开发环境的搭建、开发工具的使用到应用的设计和功能实现。以下是关于标题、描述和标签中提到的知识点的详细说明: ### 开发环境搭建与工具使用 #### Windows Phone SDK 7.1 RC Windows Phone SDK(Software Development Kit)是微软发布的用于开发Windows Phone应用程序的工具包。SDK 7.1 RC版本是Windows Phone 7的最后一个公开测试版本,为开发者提供了开发环境、模拟器以及一系列用于调试和测试Windows Phone应用的工具。开发者需要下载并安装SDK,以开始Windows Phone 7应用的开发。 ### 开发平台与编程语言 #### 开发平台:Windows Phone Windows Phone是微软推出的智能手机操作系统。Windows Phone 7系列是该系统的一个重要版本,该版本引入了全新的Metro风格用户界面,也就是后来在Windows 8/10上看到的现代界面的前身。 #### 编程语言:C# C#(读作“看”)是微软公司开发的一种面向对象的、运行于.NET Framework之上的高级编程语言。在开发Windows Phone 7应用时,通常使用C#语言来编写应用程序的逻辑。C#具备强大的语言特性和丰富的库支持,适合快速开发具有复杂逻辑的应用程序。 ### 应用功能开发 #### 记事本功能 简易记事本作为一种基础文本编辑器,具备以下核心功能: - 文本输入:用户能够在应用界面上输入文本。 - 文本保存:应用能够将用户输入的文本保存到设备存储中。 - 文本查看:用户能够查看之前保存的笔记。 - 文本编辑:用户可以对已有的笔记进行编辑。 - 文本删除:用户能够删除不再需要的笔记。 ### 开发技术细节 #### XAML与界面设计 XAML(Extensible Application Markup Language)是.NET框架中用于描述用户界面的一种标记语言。它允许开发者通过声明的方式来设计用户界面。在Windows Phone应用开发中,XAML通常用来定义界面布局和控件的外观。 #### 后台代码编写 在C#中编写逻辑代码,处理用户交互事件,如点击按钮保存笔记、打开笔记查看等。后台代码负责调用相应的API来实现功能,例如文件的读写、文件存储路径的获取等。 #### 文件存储机制 Windows Phone应用通过IsolatedStorage(隔离存储)来存储数据。IsolatedStorage提供了一种方式,让应用能够存储数据到设备上,但数据只能被该应用访问,保证了数据的安全性。 #### 设备模拟器 Windows Phone SDK 7.1 RC包含一个模拟器,它模拟了Windows Phone设备,允许开发者在没有实际设备的情况下测试他们的应用程序。通过模拟器,开发者可以体验应用在不同设备上的表现,并进行调试。 ### 总结 整个Windows Phone 7简易记事本的开发流程涵盖了从开发环境的搭建(Windows Phone SDK 7.1 RC),到选择合适的开发语言(C#)和设计工具(XAML),再到具体实现应用的核心功能(文本输入、保存、查看、编辑和删除),最终通过设备模拟器进行测试和调试。这些知识点不仅为初学者提供了一个入门级的项目框架,也对有经验的开发者回顾基础技能有所帮助。开发一个简易的记事本应用是学习移动应用开发的绝佳方式,有助于掌握应用开发的全过程,包括设计、编码、测试和优化。
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