人工智慧的發展歷史

1. 人工智慧計算機的發展歷史是怎樣的呢

【1950-1956年是人工智慧的誕生年】
圖靈測試1950
Dartmouth 會議1956
（1956年夏季，以麥卡賽、明斯基、羅切斯特和申農等為首的一批有遠見卓識的年輕科學家在一起聚會，共同研究和探討用機器模擬智能的一系列有關問題，並首次提出了「人工智慧」這一術語，它標志著「人工智慧」這門新興學科的正式誕生。）

【1956-1974 年是人工智慧的黃金年】
第一個人工智慧程序LT邏輯理論家1958（西蒙和紐維爾）
LISP編程語言1958（約翰麥卡錫）
用於機器翻譯的語義網1960（馬斯特曼和劍橋大學同事）
模式識別-第一個機器學習論文發表（1963）
Dendral 專家系統1965
基於規則的Mycin醫學診斷程序1974

【1974-1980年是人工智慧第一個冬天】
人工智慧：綜合調查1973（來特希爾）
項目失敗，列強削減科研經費

【1980-1987年是人工智慧繁榮期】
AAAI在斯坦福大學召開第一屆全國大會1980
日本啟動第五代計算機用於知識處理1982
決策樹模型帶動機器學習復甦1980中期
ANN及多層神經網路1980中期

【1987-1993年是人工智慧第二個冬天】
Lisp機市場崩潰1987
列強再次取消科研經費1988
專家系統滑翔谷底1993
日本第五代機退場1990年代

2. 什麼是人工智慧發展過程中經歷了哪些階段

人工智慧指通過計算機實現人的頭腦思維，是對能夠從環境中感知並執行行動的智能體的描述與構建。
一是起步發展期：20世紀50年代—20世紀60年代初。人工智慧概念提出後，相繼取得了一批令人矚目的研究成果，如機器定理證明、跳棋程序等，掀起人工智慧發展的第一個高潮。
二是反思發展期：20世紀60年代—20世紀70年代初。人工智慧發展初期的突破性進展大大提升了人們對人工智慧的期望，人們開始嘗試更具挑戰性的任務，並提出了一些不切實際的研發目標。然而，接二連三的失敗和預期目標的落空，例如無法用機器證明兩個連續函數之和還是連續函數、機器翻譯鬧出笑話等，使人工智慧的發展跌入低谷。
三是應用發展期：20世紀70年代初—20世紀80年代中。20世紀70年代出現的專家系統模擬人類專家的知識和經驗解決特定領域的問題，實現了人工智慧從理論研究走向實際應用、從一般推理策略探討轉向運用專門知識的重大突破。專家系統在醫療、化學、地質等領域取得成功，推動人工智慧走入應用發展的新高潮。
四是低迷發展期：20世紀80年代中期—20世紀90年代中期。隨著人工智慧的應用規模不斷擴大，專家系統存在的應用領域狹窄、缺乏常識性知識、知識獲取困難、推理方法單一、缺乏分布式功能、難以與現有資料庫兼容等問題逐漸暴露出來。
五是穩步發展期：20世紀90年代中—21世紀初。由於網路技術特別是互聯網技術的發展，加速了人工智慧的創新研究，推動人工智慧技術進一步走向實用化。1997年國際商業機器公司(簡稱IBM)深藍超級計算機戰勝了國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫，2008年IBM提出「智慧地球」的概念。以上都是這一時期的標志性事件。
六是蓬勃發展期：2011年至今。隨著大數據、雲計算、互聯網、物聯網等信息技術的發展，泛在感知數據和圖形處理器等計算平台推動以深度神經網路為代表的人工智慧技術飛速發展，大幅跨越了科學與應用之間的「技術鴻溝」，諸如圖像分類、語音識別、知識問答、人機對弈、無人駕駛等人工智慧技術實現了從「不能用、不好用」到「可以用」的技術突破，迎來爆發式增長的新高潮。

3. 人工智慧的六大發展階段是什麼設想第七階段，還有人工智慧誕生的標志是什麼

人工智慧的歷復史與未來制劃分為了三個階段：

1.手工知識（HandcraftedKnowledge）階段，代表是形式邏輯理論

2.統計學習（StatisticalLearning）階段
，代表是機器學習理論
3.語境順應（ContextualAdaptation）階段，代表是深度學習技術

第七階段是全面智能感知

1956年，在由達特茅斯學院舉辦的一次會議上，計算機專家約翰·麥卡錫提出了「人工智慧」一詞。後來，這被人們看做是人工智慧正式誕生的標志。

4. 人工智慧的發展歷程可分為形成期和發展期

1950-1970年代，人工智慧的」推理時代「。這一時期，一般認為只要機器被賦予邏輯推理能力就可以實現人工智慧。不過此後人們發現，只是具備了邏輯推理能力，機器還遠遠達不到智能化的水平。1970-1990年代，人工智慧的」知識工程「時代。這一時期，人們認為要讓機器變得有智能，就應該設法讓機器學習知識，於是專家系統得到了大量的開發。後來人們發現，把知識總結出來再灌輸給計算機相當困難。舉個例子來說，想要開發一個疾病診斷的人工智慧系統，首先要找好多有經驗的醫生總結出疾病的規律和知識，隨後讓機器進行學習，但是在知識總結的階段已經花費了大量的人工成本，機器只不過是一台執行知識庫的自動化工具而已，無法達到真正意義上的智能水平進而取代人力工作。2000年至今，人工智慧的」數據挖掘「時代。隨著各種機器學習演算法的提出和應用，特別是深度學習技術的發展，人們希望機器能夠通過大量數據分析，從而自動學習出知識並實現智能化水平。這一時期，隨著計算機硬體水平的提升，大數據分析技術的發展，機器採集、存儲、處理數據的水平有了大幅提高。特別是深度學習技術對知識的理解比之前淺層學習有了很大的進步，Alpha Go和中韓圍棋高手過招大幅領先就是目前人工智慧的高水平代表之一。

5. 人工智慧的歷史

AI(Artificial Intelligence，人工智慧) 。
「人工智慧」一詞最初是在1956 年Dartmouth學會上提出的。從那以後,研究者們發展了眾多理論和原理,人工智慧的概念也隨之擴展。人工智慧是一門極富挑戰性的科學，從事這項工作的人必須懂得計算機知識，心理學和哲學。人工智慧是包括十分廣泛的科學，它由不同的領域組成，如機器學習，計算機視覺等等，總的說來，人工智慧研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復雜工作。但不同的時代、不同的人對這種「復雜工作」的理解是不同的。例如繁重的科學和工程計算本來是要人腦來承擔的, 現在計算機不但能完成這種計算, 而且能夠比人腦做得更快、更准確, 因之當代人已不再把這種計算看作是「需要人類智能才能完成的復雜任務」, 可見復雜工作的定義是隨著時代的發展和技術的進步而變化的, 人工智慧這門科學的具體目標也自然隨著時代的變化而發展。它一方面不斷獲得新的進展, 一方面又轉向更有意義、更加困難的目標。目前能夠用來研究人工智慧的主要物質手段以及能夠實現人工智慧技術的機器就是計算機, 人工智慧的發展歷史是和計算機科學與技術的發展史聯系在一起的。除了計算機科學以外, 人工智慧還涉及資訊理論、控制論、自動化、仿生學、生物學、心理學、數理邏輯、語言學、醫學和哲學等多門學科。

人工智慧學科研究的主要內容包括：知識表示、自動推理和搜索方法、機器學習和知識獲取、知識處理系統、自然語言理解、計算機視覺、智能機器人、自動程序設計等方面。

知識表示是人工智慧的基本問題之一，推理和搜索都與表示方法密切相關。常用的知識表示方法有：邏輯表示法、產生式表示法、語義網路表示法和框架表示法等。

常識，自然為人們所關注，已提出多種方法，如非單調推理、定性推理就是從不同角度來表達常識和處理常識的。

問題求解中的自動推理是知識的使用過程，由於有多種知識表示方法，相應地有多種推理方法。推理過程一般可分為演繹推理和非演繹推理。謂詞邏輯是演繹推理的基礎。結構化表示下的繼承性能推理是非演繹性的。由於知識處理的需要，近幾年來提出了多種非演澤的推理方法，如連接機制推理、類比推理、基於示例的推理、反繹推理和受限推理等。

搜索是人工智慧的一種問題求解方法，搜索策略決定著問題求解的一個推理步驟中知識被使用的優先關系。可分為無信息導引的盲目搜索和利用經驗知識導引的啟發式搜索。啟發式知識常由啟發式函數來表示，啟發式知識利用得越充分，求解問題的搜索空間就越小。典型的啟發式搜索方法有A*、AO*演算法等。近幾年搜索方法研究開始注意那些具有百萬節點的超大規模的搜索問題。

機器學習是人工智慧的另一重要課題。機器學習是指在一定的知識表示意義下獲取新知識的過程，按照學習機制的不同，主要有歸納學習、分析學習、連接機制學習和遺傳學習等。

知識處理系統主要由知識庫和推理機組成。知識庫存儲系統所需要的知識，當知識量較大而又有多種表示方法時，知識的合理組織與管理是重要的。推理機在問題求解時，規定使用知識的基本方法和策略，推理過程中為記錄結果或通信需設資料庫或採用黑板機制。如果在知識庫中存儲的是某一領域(如醫療診斷)的專家知識，則這樣的知識系統稱為專家系統。為適應復雜問題的求解需要，單一的專家系統向多主體的分布式人工智慧系統發展，這時知識共享、主體間的協作、矛盾的出現和處理將是研究的關鍵問題。 `

6. 人工智慧進化史揭密 人工智慧進化史如何

人工智慧進化史揭密 人工智慧進化史如何？

人工智慧進化史揭密 人工智慧進化史如何？

特斯拉及SpaceX首席執行官艾倫·馬斯克在談論人工智慧即將崛起時說我認為我們應該對人工智慧採取非常謹慎的態度。如果我不得不猜測我們最大的生存威脅是什麼，那很可能就是人工智慧。所以，我們需要非常謹慎。我越來越傾向於認為應該有一些監管監督，也許是在國家和國際層面上的監管，這只是為了確保我們不會做一些非常愚蠢的事情。

自從科幻小說將其吹捧為有史以來最偉大的創新之後，人工智慧就進入了公共領域。不過，它的歷史要低調得多。

一、小開端：從無到有的人工智慧

1950年時，圍繞人工智慧(AI)的討論就被認為是人類智能和機器之間缺失的一環。直到1946年第一台電子計算機誕生，1949年計算機才擁有存儲能力的十年之後，才有了這種討論和辯論。計算機科學家當時對這個想法非常感興趣，而同樣水平的前瞻性思維也一直在激勵著幾代人。

諾伯特·維納是一位數學家和哲學家，他提出了人工智慧的想法，並成為第一批提出理論的人之一，認為所有的智能行為都是反饋機制的結果。舉個例子，如果我教你一些東西，我對你學習的反饋會讓你變得聰明。

這適用於幾乎所有人類活動，無論是針線工作還是製造手機。據說諾伯特是計算機科學家艾倫·紐維爾、赫伯特·西蒙和克利夫·肖的靈感來源之一，他們設計了首個名為邏輯理論家(1955-56)的人工智慧程序。

人工智慧進化史：從麥卡錫到索菲亞

然而，第一個提出人工智慧一詞的人是約翰·麥卡錫，他也被吹捧為人工智慧之父。1956年，他組織了一個名為關於人工智慧的達特茅斯夏季研究項目的會議，並讓有才華的程序員和設計師參與到這項研究中來。

在人工智慧的聖地達特茅斯的項目取得成功之後，其他一些大學也開始關注這一問題，麻省理工學院、基爾大學、密歇根大學以及其他一些大學加快了相關的研究進程。由於人人都想破解人工智慧的密碼，其他常春藤盟校也開始成立研究中心。

理由很簡單。人工智慧將有助於創建能夠更有效地解決問題的系統，以及可以自行學習的系統的構建。因此，計算機科學家們開始設計一款軟體，將這兩個因素結合在一起，形成一個連貫的機器，這預示著下一個人工智慧領域的突破。

在20世紀50年代，艾倫·圖靈在機器理論化方面也起了重要作用，他在1950年出版的重要論文《機器與智力》中，認為機器能像人類一樣思考和下棋。人工智慧的概念正逐漸成為一種主流現象。

接著，在20世紀90年代，圍繞人工智慧的話題又出現了。這項技術最終達到了該領域的要求，人們開始開發機器學習和演算法，這些演算法可以在非常基礎的水平上進行自學。人工智慧再次成為人們關注的焦點，因為研究人員、科學家和大型科技巨頭開始突破其界限。

真正的人工智慧抓住了世界的想像力，甚至進入了流行文化，就連主流電影也開始加入這一元素。接管地球的機器人開始成為一場巨大的文化運動。

1995年，發明家理查德·華萊士(Richard？Wallace)開發了聊天機器人A.L.I.C.E(人工語言互聯網計算機實體)，在其中加入了自然語言，並抽取了數千個數據點，最終創造出類似人工智慧的機器。這是一個設計精美的模型，AILICE表現出了簡單的初期生命的特徵。

兩年後，計算機深藍使用人工智慧在比賽中擊敗了國際象棋冠軍加里·卡斯帕羅夫。這是人工智慧和研究領域的一個分水嶺時刻。隨著開發人員創造出更好的模型和更多功能的機器，人工智慧領域也會有更多進步。

有人記得菲爾比嗎？這是一款非常棒的玩具，它在美國掀起了一場風暴，它內設人工智慧，可在其幫助下識別問題並做出相應回答。這發生在1998年，在這一點上，人工智慧得到了更多關注。

2000年，本田製造了阿西莫機器人，它可以表現出與人類類似的某些功能，並擁有基本的智能水平。這是一種幾乎與人類相似的實體，它是最早出現或模仿人類互動的技術之一。

就在第二年，史蒂文·斯皮爾伯格推出了一部名為《人工智慧》的電影，講述的是一個編程製造的男孩體驗人間情感的故事。這是人工智慧進入流行文化的首批例子之一，世界各地的觀眾突然意識到，科技正進入他們的家庭。

在科技泡沫破裂、市場在千禧年到來之際陷入瘋狂之後，美國國防部高級研究計劃局(DARPA)在2004年發起了一項全球性挑戰，創造出一種可以在沙漠中行駛150英里的自動機器人。這為人工智慧游戲打了另一隻強心劑，越來越多的人們對開發與人工智慧相關的技術感興趣。然而，這項技術很費時費力，需要很多硬體，卻又收效甚微。盡管如此，仍有一些人對人工智慧的未來及其潛力持樂觀態度。

人工智慧將在2029年左右達到人類的智力水平。再進一步說，比如2045年，我們將把人類文明創造出的人類生物機器的智能翻倍，也許是十億倍。——雷·科茲威爾(作家兼創始人，奇點大學)

然而，像史蒂芬·霍金這樣的天才卻公開反對人工智慧，反對它進入現實世界。他曾說過，完全人工智慧的發展可能意味著人類的終結。它會脫離控制，以越來越快的速度重新設計自己。人類受到緩慢的生物進化的限制，無法與之競爭，並將被人工智慧取代。

二、今天的人工智慧世界

人工智慧進化史：從麥卡錫到索菲亞

如今，每一家科技公司都決心盡快將人工智慧引入主流。谷歌的拉里·佩奇對這項技術持樂觀態度，並希望將其商業化。他之前曾說過，人工智慧將是谷歌的最終版本。最終版本的搜索引擎可以理解網路上的一切。它會確切地知道你想要什麼，它會給你正確的選擇。我們離這一天還很遠。然而，我們可以逐漸朝這一方向努力，這基本上就是我們正在做的工作。

7. 人工智慧的發展概況

探討人工智慧，就要回答什麼是智能的問題，綜合各類定義，智能是一種知識與思維的合成,是人類認識世界和改造世界過程中的一種分析問題和解決問題的綜合能力。對於人工智慧，美國麻省理工學院的溫斯頓教授提出「人工智慧就是研究如何使計算機去做過去只有人才能做的智能工作」，斯坦福大學人工智慧研究中心尼爾遜教授提出「人工智慧是關於知識的學科――怎樣表示知識以及怎樣獲得知識並使用知識的科學」。綜合來看人工智慧是相對人的智能而言的。其本質是對人思維的信息過程的模擬，是人的智能的物化。是研究、開發模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。
（一）感知、處理和反饋構成人工智慧的三個關鍵環節
人工智慧經過信息採集、處理和反饋三個核心環節，綜合表現出智能感知、精確性計算、智能反饋控制，即感知、思考、行動三個層層遞進的特徵。
智能感知：智能的產生首先需要收集到足夠多的結構化數據去表述場景，因此智能感知是實現人工智慧的第一步。智能感知技術的目的是使計算機能 「聽」、會「看」,目前相應的計算機視覺技術和自然語言處理技術均已經初步成熟，開始商業化嘗試。
智能處理：產生智能的第二步是使計算機具備足夠的計算能力模擬人的某些思維過程和行為對分析收集來的數據信息做出判斷，即對感知的信息進行自我學習、信息檢索、邏輯判斷、決策，並產生相應反映。具體的研究領域包括知識表達、自動推理、機器學習等，與精確性計算及編程技術、存儲技術、網路技術等密切相關，是大數據技術發展的遠期目標，目前該領域研究還處於實驗室研究階段，其中機器學習是人工智慧領域目前熱度最高，科研成果最密集的領域。
智能反饋：智能反饋控制將前期處理和判斷的結果轉譯為肢體運動和媒介信息傳輸給人機交互界面或外部設備，實現人機、機物的信息交流和物理互動。智能反饋控制是人工智慧最直觀的表現形式，其表達能力展現了系統整體的智能水平。智能反饋控制領域與機械技術、控制技術和感知技術密切相關，整體表現為機器人學，目前機械技術受制於材料學發展緩慢，控制技術受益於工業機器人領域的積累相對成熟。
（二）深度學習是當前最熱的人工智慧研究領域
在學術界，實現人工智慧有三種路線，一是基於邏輯方法進行功能模擬的符號主義路線，代表領域有專家系統和知識工程。二是基於統計方法的仿生模擬的連接主義路線，代表領域有機器學習和人腦仿生，三是行為主義，希望從進化的角度出發，基於智能控制系統的理論、方法和技術，研究擬人的智能控制行為。
當前，基於人工神經網路的深度學習技術是當前最熱的研究領域，被Google，Facebook，IBM，網路，NEC以及其他互聯網公司廣泛使用，來進行圖像和語音識別。人工神經網路從上個世紀80年代起步，科學家不斷優化和推進演算法的研究，同時受益於計算機技術的快速提升，目前科學家可以利用GPU（圖形處理器）模擬超大型的人工神經網路；互聯網業務的快速發展，為深度學習提供了上百萬的樣本進行訓練，上述三個因素共同作用下使語音識別技術和圖像識別技術能夠達到90%以上的准確率。
（三）主要發達國家積極布局人工智慧技術，搶占戰略制高點。
各國政府高度重視人工智慧相關產業的發展。自人工智慧誕生至今，各國都紛紛加大對人工智慧的科研投入，其中美國政府主要通過公共投資的方式牽引人工智慧產業的發展，2013財年美國政府將22億美元的國家預算投入到了先進製造業，投入方向之一便是「國家機器人計劃」。
在技術方向上，美國將機器人技術列為警惕技術，主攻軍用機器人技術，歐洲主攻服務和醫療機器人技術，日本主攻仿人和娛樂機器人。
現階段的技術突破的重點一是雲機器人技術，二是人腦仿生計算技術。美國、日本、巴西等國家均將雲機器人作為機器人技術的未來研究方向之一。伴隨著寬頻網路設施的普及，雲計算、大數據等技術的不斷發展，未來機器人技術成本的進一步降低和機器人量產化目標實現，機器人通過網路獲得數據或者進行處理將成為可能。目前國外相關研究的方向包括：建立開放系統機器人架構（包括通用的硬體與軟體平台）、網路互聯機器人系統平台、機器人網路平台的演算法和圖像處理系統開發、雲機器人相關網路基礎設施的研究等。
由於深度學習的成功，學術界進一步沿著連接主義的路線提升計算機對人腦的模擬程度。人腦仿生計算技術的發展，將使電腦可以模仿人類大腦的運算並能夠實現學習和記憶，同時可以觸類旁通並實現對知識的創造，這種具有創新能力的設計將會讓電腦擁有自我學習和創造的能力，與人類大腦的功能幾無二致。在2013年初的國情咨文中，美國總統奧巴馬特別提到為人腦繪圖的計劃，宣布投入30億美元在10年內繪制出「人類大腦圖譜」，以了解人腦的運行機理。歐盟委員會也在2013年初宣布，石墨烯和人腦工程兩大科技入選「未來新興旗艦技術項目」，並為此設立專項研發計劃，每項計劃將在未來10年內分別獲得10億歐元的經費。美國IBM公司正在研究一種新型的仿生晶元，利用這些晶元，人類可以實現電腦模仿人腦的運算過程，預計最快到2019年可完全模擬出人類大腦。
（四）高科技企業普遍將人工智慧視為下一代產業革命和互聯網革命的技術引爆點進行投資，加快產業化進程。
谷歌在2013年完成了8 家機器人相關企業的收購，在機器學習方面也大肆搜羅企業和人才，收購了DeepMind和計算機視覺領軍企業Andrew Zisserman，又聘請DARPA原負責人 Regina Dugan負責顛覆性創新項目的研究，並安排構建Google基礎演算法和開發平台的著名計算機科學家Jeff Dean轉戰深度學習領域。蘋果2014 年在自動化上的資本支出預算高達110 億美元。蘋果手機中採用的Siri智能助理脫胎於美國先進研究項目局（DARPA）投資1.5億美元，歷時5年的CALO（ Cognitive Assistant that Learns and Organizes）項目，是美國首個得到大規模產業化應用的人工智慧項目。Amazon計劃在2015 年能夠使用自己的機器人飛行器進行快遞服務。韓國和日本的各家公司也紛紛把機器人技術移植到製造業新領域並嘗試進入服務業
（五）人工智慧的實際應用
人工智慧概念從1956年提出，到今天初步具備產品化的可能性經歷了58年的演進，各個重要組成部分的研究進度和產品化水平各不相同。人工智慧產品的發展是一個漸進性的過程，是一個從單一功能設備向通用設備，從單一場景到復雜場景，從簡單行為到復雜行為的發展過程，具有多種表現形式。
人工智慧產品近期仍將作為輔助人類工作的工具出現，多表現為傳統設備的升級版本，如智能/無人駕駛汽車，掃地機器人，醫療機器人等。汽車、吸塵器等產品和人類已經有成熟的物理交互模式，人工智慧技術通過賦予上述產品一定的機器智能來提升其自動工作的能力。但未來將會出現在各類環境中模擬人類思維模式去執行各類任務的真正意義的智能機器人，這類產品沒有成熟的人機介面可以借鑒，需要從機械、控制、交互各個層面進行全新研發。

希望我的回答可以幫到您哦

8. 人工智慧的發展歷史

人工智慧（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。