![]() “人工智能”一词最早于1956 年达特茅斯会议上被正式提出 。以下是其起因和发展历程: 起因 - 科学理论基础积累:20世纪上半叶,数理逻辑、控制论、信息论等学科取得重要进展。例如,阿兰·图灵在1936年提出图灵机概念,为现代计算机和人工智能奠定理论基础;诺伯特·维纳于1948年创立控制论,探讨动物和机器中的通信与控制规律,启发人们思考机器模拟智能的可能性。 - 计算机技术兴起:20世纪40年代,电子计算机诞生,其强大计算能力为人工智能实现提供物质基础。计算机能快速处理数据,模拟人类部分智能活动,如简单逻辑运算和数据存储检索。 - 学术交流与愿景推动:当时,一批科学家意识到机器模拟人类智能的潜力,希望通过跨学科合作实现这一目标。达特茅斯学院的青年助教约翰·麦卡锡联合马文·明斯基、克劳德·香农等科学家,发起了达特茅斯会议,旨在用机器来模仿人类学习以及其他方面的智能,会上正式使用“人工智能”术语。 发展历程 1. 诞生与早期热情(1956 - 1974年):达特茅斯会议后,人工智能领域获大量关注与资金支持。研究者开发出逻辑理论家程序,证明《数学原理》部分定理;还诞生了ELIZA聊天机器人,虽仅基于简单模式匹配,却引发公众对智能机器的遐想。 2. 第一次寒冬(1974 - 1980年):初期成果未达预期,计算能力局限、算法复杂度高,使人工智能发展遇瓶颈。政府和企业削减科研经费,领域发展陷入低谷。 3. 专家系统与繁荣(1980 - 1987年):专家系统兴起,它利用领域专家知识解决特定问题,如医疗诊断、地质勘探,在商业领域成功应用,带来新一轮投资和研究热潮。 4. 第二次寒冬(1987 - 1993年):专家系统维护成本高、应用范围窄,硬件发展滞后。1987年,Lisp机市场崩塌,人工智能再遇挫折,资金和关注大幅减少。 5. 复苏与发展(1993 - 2010年):互联网普及提供海量数据,机器学习算法改进,如决策树、神经网络复兴。IBM的深蓝计算机1997年战胜国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫,展示人工智能实力。 6. 深度学习与爆发(2010年至今):数据量增长、计算能力提升(如GPU应用)和算法创新推动深度学习发展。语音识别、图像识别、自然语言处理等领域突破显著,人工智能广泛应用于各行业,成为全球科技竞争焦点。 ![]() |
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