AI(Artificial Intelligence,人工智能)现在是一个红到发紫的词语。国家层面正在大力发展人工智能,各大公司也积极布局AI,我们程序员也在不断地学习AI新技术。目前,AI正处于爆发期,很多领域已经进入实用阶段,但是我们知道AI是什么时候诞生的吗?AI又经历了怎样的发展阶段吗?本文将从1956年的达特茅斯会议开始,向大家介绍AI三起两落的发展历史。

AI诞生

Artificial Intelligence这个词真正提出来,以及AI真正成为行业里或者学术界非常关注的一个事情,从1956年的达特茅斯会议开始的。

达特茅斯会议,全称为达特矛斯夏季人工智能研究计划(Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence)。由约翰·麦卡锡等人于1956年8月31日发起,旨在召集志同道合的人共同讨论“人工智能”(此定义正是在那时提出的)。会议持续了一个月,基本上以大范围的集思广益为主,这催生了后来人所共知的人工智能革命。

会议的参与者如下图:
AI简史
麦卡锡:第一排第一位,会议的主要发起人,后来被称作“人工智能之父”;
香农:第一排第三位,信息论之父;
司马贺:第二排第一位,他发明了一套理论,成就了人工智能初期的符号派;

AI发展阶段

从1956年开始,AI一共经历了三个发展阶段,分别是符号推理阶段、专家系统阶段、机器学习阶段。这三个阶段都有其繁荣和没落期,所以AI的发展大致可以归为三起两落,如下图:
AI简史

符号推理阶段

这一阶段包括起步发展期反思发展期

起步发展期指的是AI刚刚萌芽,此时AI主要用来做一些推理,包括做机器定理的证明等,这一时期的AI基本上都是基于规则来做的;

随后,到了六十年代,受限于当时的计算能力,人们对AI的很多设想远没有实现,所以AI此时进入了反思发挥期,也称作AI的初冬

专家系统阶段

经过了AI初冬,人们开始反思,很多人将AI遇到的困难归因于规则的不完备,人之所以会思考不仅仅是因为人懂得规则,还因为人有各种各样的知识。所以这个时期,大家开始在知识领域不断地攒各种规则,希望建立一个专家系统,让它包含人类已知的所有知识。

专家系统是一类具有专门知识和经验的计算机智能程序系统,通过对人类专家的问题求解能力的建模,采用人工智能中的知识表示和知识推理技术来模拟通常由专家才能解决的复杂问题,达到具有与专家同等解决问题能力的水平。

专家系统的出现让AI出现了第二春,进入了应用发展期。这一时期各种垂直领域的专家系统层出不穷,比如医疗专家系统、化学专家系统等。

然而,到了80年代末,专家系统的发展进入了低迷期,因为结果并不像大家预期的那样,给它很多知识它就能比较好地完成很多任务。主要原因就是人们无法保证知识库的完备性,人工去建立知识库是很难实现的事情。

随后,AI发展进入了低迷发展期,进入了寒冬

机器学习阶段

AI发展经历了寒冬之后,人们开始了新的摸索:既然人工地建立知识库是很难的,那么为什么不让机器来帮助我们建立知识库?

人类从90年代开始,随着电脑和互联网的普及,人类的很多知识都是由机器产生的,所以九十年代开始,人工智能开启了一个蓬勃发展的阶段,开始进入稳步发展期

这一阶段可以以2010年做一个分界线;

2010年以前,AI领域主要还是传统的机器学习方法。这种方式有个致命的弊端,对图形、声音等多媒体信息的感知,机器没有抓手,不知道从这些信息的什么特征去做学习。尽管如此,在1997年, IBM的超级计算机“深蓝”依旧战胜了当时的国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫,这一事件给AI的发展打了一剂强心针。

2010年之后,深度学习的兴起使得AI进一步爆发,进入了蓬勃发展期。深度学习无需再去提取具体的特征,而是让机器自动寻找用什么样的数据特征去做学习。因为深度学习的发展,使得AI在越来越多的领域开始进入实用阶段。

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