人工智能发展进化历史(人工智能发展进化历史论文)

mandy 0 2023-11-25

大家好,感谢邀请,今天来为大家分享一下人工智能发展进化历史的问题,以及和人工智能发展进化历史论文的一些困惑,大家要是还不太明白的话,也没有关系,因为接下来将为大家分享,希望可以帮助到大家,解决大家的问题,下面就开始吧!

本文目录

  1. 人工智能为什么能自我进化
  2. 人工智能最开始是什么
  3. 人工智能的发展历史,说得具体点?
  4. 人工智能进化的基本原理

人工智能为什么能自我进化

人工智能(ArtificialIntelligence,AI)之所以能够自我进化,主要是因为其基于机器学习和深度学习等技术,可以不断学习和积累知识,自主地优化和改进自身的算法和模型。具体来说,有以下几个原因:

1.大量数据的积累:人工智能需要大量的数据来训练模型,而随着数据的不断积累,AI可以自主发现其中的规律和模式,进而调整和改进自身的算法和模型。

2.自我学习和优化:机器学习和深度学习等技术可以让AI自主学习和优化自身的算法和模型,从而提高其预测准确性和效率。

3.自适应的架构:AI系统的架构设计可以使其具有自适应性,即在不同环境下自动适应和调整自身的算法和模型,以适应不同的任务和应用场景。

4.遗传算法的应用:遗传算法可以模拟自然界的进化过程,对AI的算法和模型进行优化和改进,从而使其能够更好地适应不同的环境和任务。

总之,人工智能之所以能够自我进化,是因为它基于机器学习和深度学习等技术,可以不断学习和积累知识,自主地优化和改进自身的算法和模型,从而不断提高其性能和效率。

人工智能最开始是什么

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,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

同年,“计算机之父”阿兰·图灵提出设想: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。

1956年,计算机专家约翰·麦卡锡提出“人工智能”一词。这被人们看做是人工智能正式诞生的标志。麦卡锡与明斯基两人共同创建了世界上第一座人工智能实验室——MITAILAB实验室。

人工智能经历了一次又一次的高峰期、低谷期,方才有了今天这样的辉煌。人工智能已经进入我们的每家每户中,并且成为了我们人类生活中不可缺少的一部分

回顾人工智能几十年的发展历程,科研人员不断地突破障碍,闯过难关,为我们带来了美好生活的今天。而以后,人工智能也同样是我们的伙伴,我们的好助手

人工智能的发展历史,说得具体点?

长文预警。

一、孕育期

1.1943年WarrenMcCulloch和WalterPitts利用三种资源:基础生理学知识和脑神经元的功能、罗素和怀特海德对命题逻辑的形势分析、图灵的计算理论,提出了人工神经元模型。

2.1949年DonaldHebb提出用于修改神经元之间的连接强度的更新规则,即赫布型学习。

3.1950年MarvinMinsky和DeanEdmonds建造了第一台神经网络计算机SNARC,使用3000个真空管和自动指示装置模拟40个神经元构成的网络。

4.1950年阿兰.图灵提出图灵测试、机器学习、遗传算法和强化学习。

5.1952年阿瑟.萨穆尔的西洋跳棋程序,可以通过学习达到业余高手的水平。

二、诞生

1956年约翰.麦卡锡(johnMcCarthy)等人召开了达特茅斯研讨会,标志着人工智能的诞生。

此后20年,人工智能领域被这10个人以及他们所在的MIT、CMU、斯坦福和IBM的学生和同事支配了。

1.艾伦.纽厄尔和赫伯特.西蒙推出了一个推理程序"逻辑理论家",能证明罗素和怀特海德的《数学原理》。

2.1958年麦卡锡定义了长期霸占人工智能编程统治地位的Lisp语言,发明了分时技术、提出了"有常识的程序"。

后者被认为是第一个完整的人工智能系统。

3.明斯基指导学生研究求解需要智能的有限问题,这些有限域称为微观世界,比如积木世界。

这直接引发了1970年学习理论、1971年的视觉项目、1972年的自然语言理解程序、1974年的规划器、1975年的视觉与约束传播工作、

4.1962年FrankRosenblatt用感知机加强了赫布的学习方法。Block等也提出了感知机收敛定理。

5.1969年Bryson和Ho首次提出反向传播算法。

三、第一次低谷(1974-1980)

1.由于准确的翻译需要背景知识来消除歧义并建立句子的内容,导致机器翻译迟迟没有进展。

2.微观世界能求解的问题,放大之后迟迟没有任何进展。

3.感知机被嘲讽无法解决最简单的异或问题,导致神经网络几乎销声匿迹。

四、第二次兴起(1980-1987):专家系统的流行

1.1969年Buchanan等开发了第一个成功的知识密集系统DENDRAL,引发了专家系统的研究。

2.1982年第一个成功的商用专家系统RI在数据设备公司(DEC)运转,该程序帮助为新计算机系统配置订单,到1986年为公司节省了4000万美元。

这个期间几乎每个主要的美国公司都正在使用或者研究专家系统。

五、第二次AI寒冬1987-1995

1.XCON等最初大获成功的专家系统维护费用居高不下。

2.专家系统的实用性仅仅局限于某些特定情景。

3.1981年日本提出的"第五代计算机",以研制运行Prolog语言的智能计算,始终无法实现。

4.美国AI研究计划中的芯片设计和人机接口研究始终无法实现目标。

六、第三次兴起(1995-现在)

1.80年代中期,至少4个不同的研究组重新发明了反向传播学习算法,导致神经网络的重新引起人们的注意。

2.智能Agent的出现。Agent是指驻留在某一环境下,能持续自主地发挥作用,具备驻留性、反应性、社会性、主动性等特征的计算实体。

3.九十年代中期,以支持向量机(SVM)、贝叶斯为代表的统计学习迅速占据主流舞台。

4.2006年Hinton提出了深度学习;

5.2012年Hinton课题组在ImageNet图像识别比赛,以CNN网络AlexNet一举夺得冠军,且碾压第二名(SVM方法)的分类性能。

错误率逐年降低,超越人类,导致2017年ImageNet图像识别比赛中止。

6.2016年阿尔法围棋以4比1的总比分碾压李世石,从此引发了人工智能的热潮。

7.2017年10月19日,DeepMind团队重磅发布AlphaGoZero,从空白状态学起,在无任何人类输入的条件下,迅速自学围棋,并以100:0的战绩击败“前辈”。

如果对您有帮助,请您点赞支持。谢谢

人工智能进化的基本原理

多数人认为人工智能就是机器人,机器人就是人工智能,其实这个想法只对了一半,机器人的确就是人工智能,而人工智能不只是机器人,机器人只是一种最直观的体现而已,只是人工智能的一个分类,不能说是全部。大家可以将人工智能当作是一种具备人类思考模式的机器,但是这个机器在运算方面比人类更快更精准,能够快速处理复杂的数据。

人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,但没有一个统一的定义。人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能,但能像人那样思考、也可能超过人的智能。但是这种会自我思考的高级人工智能还需要科学理论和工程上的突破。

其原理是:计算机会通过传感器(或人工输入的方式)来收集关于某个情景的事实。计算机将此信息与已存储的信息进行比较,以确定它的含义。计算机会根据收集来的信息计算各种可能的动作,然后预测哪种动作的效果最好。计算机只能解决程序允许解决的问题,不具备一般意义上的分析能力。

OK,关于人工智能发展进化历史和人工智能发展进化历史论文的内容到此结束了,希望对大家有所帮助。

上一篇: 人工智能技术的进步,人工智能技术的进步和普及
下一篇: 人工智能发展及算法,人工智能算法工程师
猜你喜欢