ai的發展歷史互動百科

『壹』 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。

『貳』 人工智慧的具體發展歷史是什麼

【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

【1993-現在突破期】
IBM深藍戰勝卡斯帕羅夫1997
斯坦福大學Stanley 贏得無人駕駛汽車挑戰賽2005
深度學習論文發表2006
IBM的沃森機器人問答比賽奪魁2011
谷歌啟動谷歌大腦2011
蘋果公司的Siri上線2012
微軟通用實時翻譯系統2012
微軟Cortana 上線2014
網路度秘2015
IBM發布truenorth晶元2014
阿爾法狗打敗人類棋手2016

『叄』 人工智慧的發展可分為幾個階段

說起當下熱議的人工智慧，不得不提到風光無二的AlphaGo。戰勝世界圍棋冠軍李世石，引起了人類對人工智慧的興趣。而人工智慧的概念，其實早有提出。

3）1993年-至今

之後以神經網路技術為代表的AI技術逐步發展，人工智慧開始進入緩慢發展期。1997年深藍戰勝國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫，使得AI再次被熱議。而隨著現在科技的快速發展，硬體成本不斷降低，數據量積累不斷增大，AI技術不斷成熟，人工智慧又開始進入爆發期。各種人工智慧產品開始如雨後春筍，不斷的發展壯大起來。

『肆』 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。 `

『伍』 AI的發展歷史，有哪些關鍵里程碑

★明代是貴州歷史上發展的一個重要的里程碑。主要體現在以下幾個方面：
（1）行版政省的權建立。朱元璋統一中國以後，為了保持局勢的穩定，仍然用元代的行省制度，但是削弱的地方的權力，集權於中央。
（2）開發進程加快。大興屯田，移民實邊，寓兵於農，注重發展交通。明代在原有的基礎上，對出省驛道干線加以拓寬和改造，增加驛站，是驛道有了較大的發展。此外，在手工業和礦業方面，開設了很多局所。在城鎮建設和文化方面也有了較大的發展。
（3）社會關系發生了重大的變革。原有的生產關系被打破。地主經濟飛速發展。
（4）大規模的進行改土設流
貴州原先是土司統治區。從永樂十一年起，便開始進行大規模的改土設流。 後來又不斷的擴大流官的統治區域。

『陸』 AI是什麼是哪個國家的先開始發明出來的

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。 人工智慧是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，並生產出一種新的能以人類智能相似的方式作出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。「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。

『柒』 人工智慧的發展階段都有哪些

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，版共同研究和探討權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。IBM公司「深藍」電腦擊敗了人類的世界國際象棋冠軍更是人工智慧技術的一個完美表現。

『捌』 人工智慧誰發明的

中國人工智慧發展抄迅猛，政府對人工智慧也是很重視的。人工智慧的專業方向有科學研究、工程開發、計算機方向、軟體工程、應用數學、電氣自動化、通信、機械製造，人工智慧的前景雖然很好，但是它的難度系數很高，目前人工智慧的人才需求量很大，相比於其他技術崗位，競爭度降低，薪資相對來說是較高的，因此，現在是進入人工智慧領域的大好時機。人工智慧的發展前景還是很不錯的，原因有幾點，智能化是未來的重要趨勢之一、產業互聯網的發展必然帶動人工智慧的發展、人工智慧技術將成為職場人的必備技能之一。

目前，人工智慧在計算機領域得到了廣泛的重視，我相信在未來的應用前景也會更加廣泛。

『玖』 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