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本节我们会以生动有趣的漫画来介绍关于人工智能(AI)相关的故事,你将会学习到:人工智能的历史
1.2 人工智能的诞生
人工智能是最近才有的吗? 其实人工智能很早就有了,都快63岁了呢。 让我们进入历史的长河,一起沿着时间的足迹探究人工智能。
1.2.1 达特茅斯会议
人工智能(Artificial Intelligence)这个名词是1956年夏天,在美国东部的达特茅斯会议中初步登场。 会议从7月持续到8月,是一场为期一个月以上的会议。对于人工智能的研究者来说,这个会议是一场划时代的会议,会议将“像人一样思考的计算机”称为“人工智能”,于是“人工智能”这个词,诞生了!
这场会议中,有许多著名的计算机科学家参加,包括约翰.麦卡锡,马文.闵斯基,艾伦.纽维尔。许多研究者当时发布了最新的研究成果。 其中马文.闵斯基曾在1951年,利用硬件实现了类神经网络。 这是世界上第一个可以进行自我学习的网络。
1.2.2 第一次人工智能(AI)浪潮
达特茅斯会议之后,到了50年代后期到60年代,整个人工智能领域流行的用计算机进行演算法,以解决特殊的问题。
以走迷宫为例,目标就是从迷宫的起点走到终点。 人类走迷宫,碰到死路时候稍微后退,再找其他路径,一步一步向终点靠近。
如果让计算机去走迷宫,不会真的按照真实的道路前进,而是从起点开始分类,分成往A走的情况和往B走的情况等。接着往A走碰到的情况,以及往B走的情况,进行分类。在不断分类的情况下,最后能找到终点。这就是初期人工智能所使用的方法。
近些年,由于计算机的优异表现,广受媒体注意的国际象棋(IBM 深蓝)等棋类竞赛,用的都是这种演算法。
乍一看这种演算法处理问题似乎不是那么“聪明”,但是由于计算机处理的速度的提升,机器相对于人类慢慢体现出了压倒性优势。(围棋除外)
为什么我一直把围棋要除外呢,因为围棋的走法有10的360次方,数量要比天上的星星还要多,但是近期AlphaGo攻克的围棋,并不是第一次AI浪潮的产物哦。
好多人在问我IBM深蓝和AlphaGo的区别,我的回答是深蓝用的是演算法,目的是证明IBM大型服务器的能力,而AlphaGo用的是深度强化学习,证明机器可以有智能(我们在后续的文章会解释)。
我们言归正传,到了60年代,以演算法解决棋类竞赛的问题为核心的第一次AI浪潮,由于没有解决亟待解决的现实问题,美国政府切断了一切资金的供给,直接导致第一次AI浪潮的结束。20世纪70年代末成了人工智能的寒冬。
1.2.3 第二次人工智能浪潮
在第一次AI浪潮中,人工智能无法为疾病治疗等人类实际问题做出贡献,使相关研究进入严冬。但是20世纪70年代开始,研究人员利用计算机的存储功能,将“知识”存入电脑让它变得更加聪明。
斯坦福大学开发的MYCIN就是一个著名的例子。
Mycin可以将过去所有病人诊断为细菌感染的症状与其他情况等知识,记录在数据库中。当有新的患者出现时,输入患者症状和其他情况,就能够推测患者感染某种细菌的概率。
如“输入:发烧,头疼,口干 ;输出:这种症状的病人有69%的几率感染 * * 细菌”。 然而,要让计算机具有这些知识,需要采纳许多专家的相关知识,并进行许多调查研究,以积累资料,相当耗费时间和精力。
为了让这项技术实用化,需要搜集和整理许多领域的资料,其中包括“觉得头重脚轻”这种含糊不清的症状描述。 但是想让这些全部记录下来,实在是一件不容易的事情。
这时,有些计划将所有人类具有的知识全部输入计算机。比较著名的是1984年美国新创公司发起的CYC计划。但是世界的知识实在是太庞杂了。这个计划到目前为止,还在进行中… 人工智能面临不知道该如何理解文字意义,以什么方式描述知识,才能让计算机容易处理的问题(我们会在后面详细说明)。于是,必须以人工一条一条输入知识,才能构建人工智能的第二次AI浪潮,在90年代中期再次进入寒冬。
冬天肿么又到了…
1.2.4 第三次人工智能浪潮
时间到了20世纪90年代中期,互联网和搜索引擎相继诞生,到了2000年,随着网站的数量的增加,人类的知识、资料在互联网呈现指数增长。到了2008年,随着智能手机的兴起和4G网络的普及,几乎全世界一半的人都成为了网民,为互联网贡献自己的数据。
能够让计算机自主学习,便进入了第三次AI浪潮。
从人工智能诞生到现在的历史,可以整理为下图:
当我们介绍人工智能浪潮的时候,总会有人问“第三次人工智能浪潮”会很快结束吗? 我的回答是:“至少从现在看,人工智能已经是大势所趋,在未来社会中,是不可或缺的技术。”
2019-05-04 10:06:15
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