人工智能发展史 4张图看尽AI重大里程碑
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来源 | 大数据DT
1. 人工智能发展历程
图1展示了人工智能的发展历程概览。自1950年阿兰·图灵提出图灵测试机以来，人工智能便开始了其漫长的历史。图灵测试的提出，标志着机器智能与人类智能比较的可能性。1956年，在达特茅斯会议上，“人工智能”一词正式诞生。在接下来的十年里，人工智能领域取得了一系列显著成就，包括1959年的第一台工业机器人和1964年的首台聊天机器人的诞生。
然而，由于当时的计算能力有限，20世纪70年代，人工智能遭遇了第一次寒冬。早期的人工智能主要依靠固定指令执行任务，缺乏真正的学习和思考能力，面对复杂问题显得力不从心。尽管如此，学者们并未放弃，1980年，卡内基梅隆大学设计的专家系统XCON，标志着机器学习的兴起和专家系统在多个领域的广泛应用。不幸的是，专家系统的局限性导致了人工智能的第二次寒冬。
1997年，IBM的“深蓝”计算机击败了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，成为人工智能史上的一个里程碑。2006年，李飞飞教授意识到数据的重要性，并开始构建ImageNet大型图像数据集，推动了图像识别领域的发展。同年，深度学习的概念被提出，引领了人工智能领域的新一波研究热潮。
2. 下一代人工智能
图3回顾了人工智能的发展历程。到目前为止，人工智能的发展可以分为四个阶段：诞生期、产业期、爆发期和以AutoML及AutoDL为趋势的未来发展期。早期的机器学习由于计算机算力的限制而发展缓慢，但随着计算机硬件的进步，特别是GPU在机器学习中的应用，人工智能可以从大量数据中学习并完成各种任务。
深度学习在语音、图像等领域取得了巨大成功，神经网络的准确率不断提升。2012年，AlexNet创新性地将深度神经网络设计成两部分，以利用多个GPU的计算能力。2013年，ZFNet解决了Feature Map可视化问题，2014年，VGGNet增加了网络深度以提高准确率，而GoogLeNet引入了Inception Module。2015年，ResNet通过重复模块实现了超越人类的分辨能力。2017年，DenceNet为减少参数个数而生。
随着神经网络的不断发展，人们开始思考如何让机器自主创建适合特定业务的神经网络。2017年，Google推出了AutoML，随后在2018年1月发布了第一个产品，作为云服务开放，即Cloud AutoML。这标志着人工智能的发展进入了一个新阶段，自主搭建神经网络的能力为人工智能的应用带来了更多可能性。
索岭玉屏： 人工智能现状:人工智能在普通的模式识别、专家系统等方面正在不断发展,进步,比如语音识别、手写识别,都已经在普遍使用,谷歌的阿尔法狗更是在围棋领域超过人类冠军,自动驾驶也正在研发中.但是人工智能系统还是需要人类专家大量的工作,目前还没有成熟的人工智能系统,可以通过自己学习,修改自己的算法,程序以提升自我,人工智能可以说是处于2岁小孩的智力阶段.
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