智能赋码平台人工智能简单定义人工智能的5个阶段

　　人工智能可以说是计算科学的一个分支，它要了解的是智能的实质，并生产出一种能以人类相似的方式做出反应的智能机器，研究领域包括、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等

　　人工智能可以说是计算科学的一个分支，它要了解的是智能的实质，并生产出一种能以人类相似的方式做出反应的智能机器，研究领域包括、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，经历了初期的探索和发展低谷，以及后期技术上不断突破，并在最近十年左右逐步实现产业化。

　　1950年，英国数学家、逻辑学家艾伦·图灵（Alan Turing）发表了一篇划时代的论文《计算机与智能》，文中提出了著名的“图灵测试”构想，即如果一台机器能够与人类展开对话（通过电传设备）而不能被辨别出其机器身份，那么称这台机器具有智能。

　　随后图灵又发表了《机器能思考吗》论文。两篇论文及后来的图灵测试，强有力地证明了一个判断，那就是机器具有智能的可能性，并对其后的机器智能发展做了大胆预测。为此，艾伦·图灵（Alan Turing）也被称为“人工智能之父”。

　　1956年8月人工智能简单定义，在美国达特茅斯学院中，约翰·麦卡锡（语言创始人）、马文·闵斯基（人工智能与认知学专家）、克劳德·香农（信息论创始人）、艾伦·纽厄尔（计算机科学家）人工智能的5个阶段、赫伯特·西蒙（诺贝尔经济学奖得主）等科学家聚在一起，讨论用机器来模仿人类学习以及其他方面的智能等问题。并首次提出了“人工智能”这个概念。

　　因此智能赋码平台，1956年被公认为是人工智能的元年。“让机器来模仿人类学习以及其他方面的智能”也成为了人工智能要实现的根本目标。

　　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，比如，机器定理证明、跳棋程序等，掀起了人工智能发展的第一个。

　　1966年，美国麻省理工学院（MIT）的魏泽鲍姆发布了世界上第一个聊天机器人ELIZA，其智能之处在于它能够通过脚本理解简单的自然语言，并能产生类似人类的互动。

　　1968年，美国斯坦福研究所（SRI）研发出了首台人工智能机器人Shakey，它能够自主感知、分析环境、规划行为并执行任务，可以根据人的指令发现并抓取积木，这种机器人拥有类似人类的感觉，比如触觉人工智能的5个阶段、听觉等。

　　1970年，美国斯坦福大学计算机教授维诺格拉德开发出了能够分析语义、理解语言的人机对话系统SHRDLU，它能够分析指令，理解语义、解释不明确的句子、并通过虚拟方块操作来完成任务。由于SHRDLU能够正确理解语言，被认为是人工智能研究的一次巨大成功。

　　然而接下来，人工智能的研究就进入了瓶颈期。1973年，著名数学家莱特希尔向英国政府提交了一份关于人工智能的研究，对当时的机器人技术、语言处理技术和图像识别技术进行了严厉的批评，指出人工智能那些看上去宏伟的目标根本无法实现，研究也缺乏进展。

　　对人工智能提供资助的机构，如英国政府、美国国防部高级研究计划局和美国国家科学委员会等，对没有方向的人工智能研究逐渐停止资助。

　　到80年代初的几年，人工智能的研究有了些许好转。1981年，日本经济产业省拨款8.5亿美元用以研发第五代计算机项目智能赋码平台，在当时被叫做人工智能计算机。1984年人工智能的5个阶段，在美国人道格拉斯·莱纳特的带领下，启动了Cyc项目，目标是使人工智能的应用能够以类似人类推理的方式工作。可以看到，1980年后人工智能产品逐渐多元化，而不仅仅限于机器人。

　　经历了几年的繁荣发展，人工智能很快又进入了低迷期。从80年代中到90年代中。原因很多，比如，随着人工智能应用规模的不断扩大人工智能的5个阶段，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。

　　专家系统是一个智能计算机程序系统，其内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验人工智能简单定义，它能够应用人工智能技术和计算机技术，根据系统中的知识与经验智能赋码平台，进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以便解决那些需要人类专家处理的复杂问题。简而言之，专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。

　　另外人工智能的5个阶段，传统的人工智能知识库维护与更新也十分麻烦，许多企业无法继续接受人工智能简单定义人工智能简单定义，人们认为人工智能应该是真正的实现智能化，人工智能应当拥有自己的感知系统，并且可以自主学习，而当时的人工智能与人们憧憬的人工智能存在差距。

　　上世纪90年代末，随着互联网技术的发展，人工智能的创新研究加速。1997年，IBM公司的国际象棋电脑深蓝DeepBlue战胜国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫。它的运算速度为每秒2亿步棋，并存有70万份大师对战的棋局数据，可估计随后的12步棋。

　　深蓝战胜卡斯帕罗夫对人工智能的发展具有特殊意义。在随后的十几年里，人工智能稳步发展人工智能简单定义，技术上不断突破，并且逐渐有人工智能产品面世。

　　1998年，戴夫·汉普顿（Dave Hampton）和钟少男（Caleb Chung）发明了第一款儿童玩具机器人Furby。2000年，MIT的西蒂亚·布雷泽尔（Cynthia Breazeal）打造了一款可以识别和模拟人类情绪的机器人Kismet。同年，日本本田推出具有人工智能机器人ASIMO，能像人在餐厅中为顾客上菜。

　　2006年，奥伦·艾奇奥尼（Oren Etzioni）和米歇尔·班科（Michele Banko ）在《Machine Reading》一书中将“机器阅读”一词定义为“一种无监督的对文本的自动理解”。2007年，李飞飞（Fei Fei Li ）和普林斯顿大学的同事开始建立ImageNet，这是一个大型注释图像数据库，旨在帮助视觉对象识别软件进行研究。

　　2009年，华裔科学家吴恩达及其团队开始研究使用GPU进行大规模无监督式机器学习工作人工智能简单定义，尝试让人工智能程序完全自主的识别图形中的内容。2012年取得惊人成就，他们给一个大型神经网络展示1000万张未标记的网络图像智能赋码平台，发现神经网络能够识别出一只猫的形象。

　　接下来的十几年里，随着大数据、云计算物联网信息技术的发展，以深度神经网络为代表的人工智能技术迅速发展，图像分类、语音识别、知识问答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”的突破。

　　比如在中国，从2012年到2016年，人工智能开始完成从技术研发向成果转化。从2016年至今，逐步实现从成果转化到赋能应用的产业化发展阶段，基础建设建设不断强化，应用场景不断拓展，市场规模迅速增长。

　　整体而言，历经过去几十年的发展，人工智能逐步从初期探索阶段，一路发展至如今的产业规模不断提升的阶段。不管当前业界普遍认为，人工智能还处于弱人工智能阶段，即机器不具备任何思考的能力，只是执行一组预设的功能。而人们期望的人工智能是通用人工智能，也被称为强人工智能，在这个阶段，机器将具有像人类一样的思考和决策能力。

　　也就是说，虽然如今人工智能技术已经在诸多领域实现应用，实现产业化发展。不过人工智能技术仍然有诸多方面需要持续突破人工智能的5个阶段。未来，人工智能在面临着不断推进规模化落地应用需求的同时，也面临着技术上需要不断创新和突破的需求。

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