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。
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