尊龙凯时人生就是博z6com|校长也风流|人工智能简史

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　　这件事发生于阿西莫夫设计他的机器人三大定律之后几年★✿★，更贴切的说是图灵在1950年发表他那篇最著名的论文之后校长也风流尊龙凯时人生就是博z6com★✿★，论文第一次提出会思考的机器的说法★✿★，而且更著名的是用以测试机器是否具备智能的图灵测试法★✿★。

　　在达特茅斯大学的夏季会议的内容和思想一发表★✿★，便赢得了大量的政府资助★✿★，用于对非生物智能的研究★✿★。

　　在那时候尊龙凯时人生就是博z6com★✿★，人工智能看似非常容易实现校长也风流★✿★，但是结果表明并非如此★✿★。在60年代末★✿★，一些研究者发现实现人工智能是非常困难的★✿★，这使得相关的基金开始撤资尊龙凯时人生就是博z6com★✿★。

　　在美国★✿★，美国国防高级研究计划局的为人工智能研究出资主要是为了建立一个完美的翻译机器★✿★，但是两件连续的事故破坏了该提议★✿★，起因于之后被称之为的第一个“人工智能之冬”★✿★；

　　事实上★✿★，1966年的语言自动处理委员会报告以及紧接着1973年的莱特希尔报告尊龙凯时人生就是博z6com★✿★，评估了在当前发展状况下的人工智能发展的合理性尊龙凯时人生就是博z6com★✿★，并对于创建一个智能思考的机器的可能性做出了消极预测★✿★。

　　这两个报告联合地指出了有限的设计算法的数据和现阶段稀缺的计算引擎资源★✿★，从而使得该领域研究的坍塌★✿★，人工智能成为整个时间段都非常不光彩的事尊龙凯时人生就是博z6com★✿★。

　　在80年代★✿★，尽管有一些英国和日本的资金在支持着“专家系统”★✿★，也就是一种狭义的人工智能★✿★，被定义为早期AI★✿★。

　　这些程序可以模拟在某些特定领域的人类的专家尊龙凯时人生就是博z6com★✿★，但是并没有激起新的投资趋势尊龙凯时人生就是博z6com★✿★。那些年最活跃的参与者是日本政府★✿★，并且其对于创建第五代计算机的迫切性迫使美国和英国来继续在人工智能的投资★✿★。

　　但是这个黄金时代没有持续很长时间★✿★，当投资的目标没有达成后★✿★，一个新的危机开始了★✿★。1987年★✿★，个人电脑成为比LISP机更有力的工具★✿★，也就是多年研究人工智能的产物★✿★。这些歹势“第二次人工智能之冬”的开始★✿★，美国国防部高级研究计划局明确表明立场反对人工智能的探究和投资★✿★。

　　幸运的是★✿★，该阶段结束于MIT的Cog项目建造了一个仿人类的机器人和动态分析和规划工具——该工具偿还了美国政府自1950年以来的所有投资★✿★。1997年的时候深蓝打败世界棋王★✿★，显然此时人工智能重新回到世界舞台★✿★。

　　在过去的二十年中出现了很多学术突破校长也风流★✿★，为人工智能领域做出了贡献★✿★。但为什么只有在近年才广泛进入了大众视角★✿★，被捧为了学术典范？有许多原因可以让我们理解为什么我们要这么深入的研究人工智能★✿★，但是我们认为有一个具体事件可以解释过去五年来的趋势★✿★。

　　如果我们看下图★✿★，就可以注意到尽管现在实现了较大的发展★✿★，但是人工智能直到2012年年末才真的被大众认识校长也风流★✿★。该图由CBInsights创建★✿★，他们是根据一些特定的词汇或者主题来产生发展趋势图（本图中就是人工智能和机器学习）★✿★。

　　在这里★✿★，我进一步细节地画出了具体的引发新的人工智能研究浪潮的日期★✿★，2012年12月4日(Krizhevskyet al., 2012)★✿★。在那个周四★✿★，一些研究者在神经信息处理大会上展示了一些卷积神经网络的细节问题★✿★，该方法使得他们在ImageNet图像分类大赛中保持优异的成绩★✿★，该算法将图像分类正确率从72%提高到85%★✿★，并将神经网络确立为人工智能的基础★✿★。

　　在不到两年间★✿★，该领域的发展将ImageNet的比赛图像分类精度提高到96%校长也风流★✿★，甚至比人类肉眼识别率（95%）还略高★✿★。

　　人工智能是一个高度依赖于基金的研究因为他是个长期研究过程★✿★，并且需要不计其数的精力和资源投入才能够完全实现★✿★。

　　2. 技术革新★✿★，由于存储能力★✿★、计算能力★✿★、算法理解★✿★，更好的带宽★✿★、更低的技术成本★✿★，这些允许模型得到他们需要的信息★✿★；

　　3. 由于Uber和Airbnb等商业模型所引入的资源民主化和更有效地分配★✿★，也就是表现于云服务(Silveret al., 2016) ★✿★，和GPU的同步计算★✿★。