人工智能到目前为止经历怎样的发展历程
《智能时代》第二期：人工智能的发展历程，什么是大数据
《智能时代》第二期：人工智能的发展历程，什么是大数据
二是反思发展期：20世纪60年代—20世纪70年代初。人工智能发展初期的突破性进展大大提升了人们对人工智能的期望，人们开始尝试更具挑战性的任务，并提出了一些不切实际的研发目标。然而，接二连三的失败和预期目标的落空，例如无法用机器证明两个连续函数之和还是连续函数、机器翻译闹出笑话等，使人工智能的发展跌入低谷。
三是应用发展期：20世纪70年代初—20世纪80年代中。20世纪70年代出现的专家系统模拟人类专家的知识和经验解决特定领域的问题，实现了人工智能从理论研究走向实际应用、从一般推理策略探讨转向运用专门知识的重大突破。专家系统在医疗、化学、地质等领域取得成功，推动人工智能走入应用发展的新高潮。
四是低迷发展期：20世纪80年代中期—20世纪90年代中期。随着人工智能的应用规模不断扩大，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。
五是稳步发展期：20世纪90年代中—21世纪初。由于网络技术特别是互联网技术的发展，加速了人工智能的创新研究，推动人工智能技术进一步走向实用化。1997年国际商业机器公司(简称IBM)深蓝超级计算机战胜了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，2008年IBM提出“智慧地球”的概念。以上都是这一时期的标志性事件。
六是蓬勃发展期：2011年至今。随着大数据、云计算、互联网、物联网等信息技术的发展，泛在感知数据和图形处理器等计算平台推动以深度神经网络为代表的人工智能技术飞速发展，大幅跨越了科学与应用之间的“技术鸿沟”，诸如图像分类、语音识别、知识问答、人机对弈、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”的技术突破，迎来爆发式增长的新高潮。
我们大脑由200多亿个神经元相互连接组成一个庞大的神经网结构，这是智能的基础——高度复杂的结构；因此要想计算机模拟智能，必须在复杂度上要跟人的大脑的复杂度数量级上要相当，如果用一个字节来模拟一个神经元，那么就会有20G的容量，但事实上1字节的容量能储存一个神经元（包括与周围神经元的连接状态，一个神经元可能会与周围几百个神经元有链接）的信息吗？答案是不行的！即使就算是20G，这只是储存而已，还没运算，一但运算这20G的数据，能模拟的了吗？人思考一秒大脑的数据就已经发生了巨大的变化，计算机能一秒处理20G的数据吗？很难！另一方面，智能的体现不仅仅是高度复杂的结构就行得通的，还得看结构的高度有序，虎鲸2000亿神经元，人类860亿（包括全身），为什么智能反而是倒过来的，因为人类的神经结构更加发达，更加有序，更加优化，这么优秀的神经网络结构怎么来的，是千百万年甚至上亿年的进化而来的，用另一种说法就是，人的进化史上的阅历更丰富，是阅历改变了神经结构，想要重蹈这些阅历是不可能的，因此对人工智能的训练是个难点。综上所述，个人认为目前人工智能的两大艰难，一个是硬件技术水平上无法实现庞大的计算量，另一个是无法把人工智能训练到接近人的水平。
《智能时代》第二期：人工智能的发展历程，什么是大数据
人工智能的发展现状处于成长期，由于相关人才的数量比较少，人工智能的人才市场处于空缺，出现了供不应求的状况。加之国家发布相关政策促进人工智能的发展；一些省份也比较重视人工智能的发展
人工智能到目前为止经历怎样的发展历程
一是起步发展期：20世纪50年代—20世纪60年代初。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，如机器定理证明、跳棋程序等，掀起人工智能发展的第一个高潮。二是反思发展期：20世纪60年代—20世纪70年代初。人工智能发展初期的突破性进展大大提升了人们对人工智能的期望，人们开始尝试更具挑战性...
人工智能发展史 4张图看尽AI重大里程碑
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...
身边的人都劝退了人工智能,原因是什么呢?
人工智能到目前为止已经发展的比较完善，而且人工智能岗位现在也比较的少，因为在职的人员特别多，如果重新招收岗位确实很费成本，同时目前人工智能需求的公司已经逐渐达到饱和状态，而且想要从事人工智能工作，要学习的内容非常大。所以身边也不时会有很多人劝退。实际上前些年学习人工智能还非常香，因为很多人...
人工智能未来的发展前景怎么样?
至于人工智能非常核心的问题，也就是关于“认知”的问题，我认为到目前为止还没有任何方法论上的突破，也更谈不上解决，不过扯到这个话题就太大了，我们找其他机会再聊。
人工智能的应用现状
从AI项目的实施效果来看，97.6%的企业AI技术转化应用带动了企业收入增长：34.1%的企业认为AI技术应用带动收入的长在5%以内;认为带动收入增长能达到20%-50%的企业占比为4.9%。就目前而言，AI项目实施对企业收入增长能够起到一定作用。2、 计算机视觉为目前主要应用技术 目前在企业中应用最多的AI项目技术...
讲真,你是否看好人工智能的发展?
到目前为止连基础理论都还没有发现和突破，更何谈工程应用，因此没必要担心。此外汪华也表示，以前人类发明的工具大部分都是降低人在体力上的机械重复运动，而现在则是人类历史上第一次有可能发明出一种能降低人类在脑力方面的机械重复劳动的工具，因此他认为对于基础技术的研发不应该在它还没有真正出来的...
在棋牌领域,人类是不是被人工智能全面超越了?
确确实实人工智能到目前为止超越了人类，可也不能完全代表把人类全面超越了，从另一方面看来，人类制造的人工智能，可以让它变得很聪明，可是，人类也可以不让它变得很聪明，人工智能怎样也不能和人类相提并论，毕竟是人类创造的人工智能，也不可能人工智能比人类更强，更不可能人工智能管制世界，这一点...
人工智能在生活中使用,主要表现在什么方面?
一、交通方面随着人工智能技术的发展，人工智能也深入地应用到了我们日常交通。然而，在现在我们的生活中的日常交通出现的一种叫做智能交通系统，然而所谓的智能交通系统就是一种新管理模式。而这种新管理模式比我们以前的交通运输管理模式要更先进一些。从科学的角度上看，所谓的智能交通系统就是人类现在利用...
未来“人工智能”能达到什么程度?
到目前为止，人工智能在工业领域的具体应用大致可以分为两类：一类是与传统自动控制相关的商业和技术领域，是指利用设备或装置使机器达到一定的工作状态或参数，设备或生产过程按照预定的规则自动运行；二是利用企业生产和服务过程中积累的历史数据进行深入学习等人工智能模型算法能够发现数据的内在规律和新的...
用哲学原理谈谈你对思维模拟(人工智能)的看法?
人工智能到目前为止还没有一个统一的，明确的定义，其原因大致有以下两点：(一)人工智能不是一种单纯属于某一个学科的知识而是众多学科相互渗透，融合的复杂综合体，它涉及计算机科学、数学、语言学、心理学、哲学、系统科学、信息科学、神经生理学等诸多学科。这些学科从不同的角度来看待人工智能自然就会...
殳清海伦： 人工智能涉及的方面太多了,有的人从软件方面想要去解决.但都失败. 人工智能的关键是学习,记忆,思考(不是简单的联想能力)三大点. 学习能力,可以说,到现在为止,没有能力解决. 记忆能力,机械记忆已经广泛应用,但模糊记忆仍然没有解决. 思考能力,这是关键中的关键,首先,科学家到目前为止都没有一套另人信服的关于思考的理论.为什么产生思考,生物学家也是众说纷纭. 我想,本世纪是解决不了人工智能了.除非上面三条有重大突破.期待科学的发展.
伊宁县17266686111： 人工智能是什么? - ？
殳清海伦： 希望对你有帮助 望采纳 人工智能, 英文单词 artilect ,来源于 雨果·德·加里斯 的著作 . “人工智能”一词最初是在1956 年Dartmouth学会上提出的.从那以后,研究者们发展了众多理论和原理,人工智能的概念也随之扩展.人工智能是一门...
伊宁县17266686111： 人工智能的利与弊分别是什么,该如何看待? - ？
殳清海伦： 的利与弊分别如下:利: 1. 提高生产力和效率,通过自动化生产和流程,提高工作效率2. 帮助我们更好地理解和控制复杂系统,例如交通系统、医疗系统等3. 能够自动化执行重复性和危险性高的任务,例如无人机技术、自动驾驶等4. 使得人们...
伊宁县17266686111： 简述计算机发展历程 - ？
殳清海伦： 第一代是电子管计算机,特征是以电子管为元器件;第二代是晶体管计算机,特征是以半导体为元器件;第三代是集成电路计算机,;第四代是大规模和超大规模集成电路计算机.到目前为止主要经历了这四代
伊宁县17266686111： 计算机的产生与发展? - ？
殳清海伦： 计算机的产生与发展计算机的产生是20世纪最重要的科学技术大事件之一.世界上的第一台计算机(ENIAC)于1946年诞生在美国宾夕法尼亚大学,到目前为止,计算机的发展大致经历了四代: 第一代电子管计算机,始于1946年,结构上以CPU为中心,使用计算机语言,速度慢,存储量小,主要用于数值计算; 第二代晶体管计算机,始于1958年,结构上以存储器为中心,使用高级语言,应用范围扩大到数据处理和工业控制; 业.计算机网络的出现,改变了人们的工作方式、学习方式、思维方式和生活方式.
伊宁县17266686111： 南京大学成立人工智能学院有什么意义? ？
殳清海伦： 个人认为有点跟风.人工智能很难成为独立学科,它是计算理论的一部分.目前为止,其发展程度还是炼金术水平,其核心理论的体量很小,这种情况下让学生作为专业完全进入是不太负责的.人工智能对绝大多数领域而言只是工具,只有AI理论的研究才是真专业.恐怕能进入理论研究的学生是极少数.而那些将太多精力放到AI应用的学生将来可能会后悔.还是将其作为计算机的一个研究方向更合适.当前AI热有部分是资本炒作,对相关人才的需求和薪资也不尽理性,在可见的未来可能要洗牌回归,到时候对学生的未来不见得有利.
