人工智能的发展史和概念-人工智能的发展史和概念是什么

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能的发展史和概念的问题，于是小编就整理了3个相关介绍人工智能的发展史和概念的解答，让我们一起看看吧。

1. 人工智能是怎样起源的？
2. 何为人工智能、机器学习和深度学习？三者间的关系又是如何？
3. AI是什么，人工智能的简称吗？

人工智能是怎样起源的？

人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）的起源可以追溯到上世纪50年代。当时，一位名叫约翰·麦卡锡（John McCarthy）的数学家和计算机科学家提出了“人工智能”这个术语，并开始着手开发与之相关的算法和技术。

在此之后，随着计算机硬件性能的不断提高以及人工智能理论的不断深入，人工智能开始被广泛地应用于各个领域。例如，在自然语言处理、图像识别、机器人控制等方面已经取得了许多令人惊叹的成果。

如今，随着深度学习、强化学习等技术的不断发展和革新，人工智能正在呈现出越来越广阔的前景，并为我们带来了无限可能。

何为人工智能、机器学习和深度学习？三者间的关系又是如何？

1. 人工智能 (Artificial Intelligence, AI)：它是一个广泛的领域，目的是创建能够执行通常需要人类智能的任务的机器。这涵盖了从简单的计算器到复杂的自动驾驶汽车的所有内容。例子：想象一个自动扫地机器人。你不需要告诉它如何移动或避开障碍，它自己就知道。这就是 AI 的一种形式。
2. 机器学习 (Machine Learning, ML)：机器学习是 AI 的一个分支，核心思想是，不是直接编程机器去执行某个任务，而是让机器从大量的数据中学习如何执行任务。例子：***设你有很多关于房屋的数据（例如大小、位置、卧室数量等）和它们的售价。使用机器学习，你可以“教”一个计算机模型预测给定数据下的房屋售价。
3. 深度学习 (Deep Learning)：深度学习是机器学习的一个子领域，它使用所谓的“深度神经网络”从大量数据中学习复杂模式。例子：当你说“这是一只猫”的时候，你怎么知道那是一只猫呢？因为你从小看到了很多猫，你的大脑学会了识别猫的特征。深度学习的网络也是这样——例如，通过看成千上万的猫的图片，它可以学会识别新的猫的图片。
4. 三者间的关系：可以想象一个套娃。人工智能是最大的娃，机器学习是中间的娃，而深度学习则是最里面的娃。机器学习是实现 AI 的方法之一，而深度学习是实现机器学习的方法之一。

人工智能的概念非常广，它可以涵盖非常多的方面，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等。

任何具备智慧的人造之物，我们都可以称之为人工智能，甚至我们的搜索引擎如百度，谷歌等都可以称之为人工智能，你的手机，你的电脑，你的计算器，都可以被看作是人工智能。

但深度学习，是属于人工智能领域里面的机器学习子领域里面的一种机器学习方法。

机器学习方法，比较主流的有SVM(支持向量机，向量机的一种)，以及深度学习等，而深度学习是经历过起起落落，最终在近年来流行且火起来的，并且今后将作为人工智能领域的一个重要的机器学习技术，很有可能长期火下去。

深度学习它模仿的是人脑的学习机制，通过自我学习，以达到智能的目的，相比早期的人工智能而言，它具备更高一级的智慧能力，它具备自我学习能力。

所以说，人工智能包含深度学习，是属于包含与被包含的关系。

这么给你举个栗子吧，你认识一个姑娘，想把她追到手，你所***用的方法叫人工智能。

方法很多，其中一个就叫做欲擒故纵，那这个就称之为机器学习。

欲擒故纵又会有很多实施方式，那其中一个实施方式就叫深度学习。

再进一步说，深度学习算法有多种语言来实现，常用的有Python，J***a等，这就相当于你是送朵花，还是买个包。

J***a和Python也只是一种工具，核心还是算法思想，也就是你追女孩子的思路。

所以你该明白，学习人工智能，需要从总体上了解人工智能的全貌，然后选准一个方向，深入[_a***_]，人工智能面太广了，一个人不可能全部搞明白，需要深入到某个分支细细研究，足以!

谢谢邀请。三者的关系可以说是层层递进的关系，就象一个普通人，一个大学生，一个科学家一样的关系。

任何事物的出现都有一个产生、发展、乃至繁荣的过程，人工智能也不例外。最初人工智能的先驱们，想着依据刚刚出现的计算机来构造象人类一样有理性，有思考的机器来代替人类，但他短时间内能实现吗？不能。这就需要给机器"学习”。

一个成材的大学生，需要从小努力，十几年的克苦，方能成功。现在的人工智能，只能说是弱的人工智能，象一个刚出生的娃娃。通过机器学习，使用算法来分析数据，从中学习然后对真实世界中的事物做出预测，决策。当然这种学习还没有实现通用的人工智能的最终目的，还需要深度学习。

深度学习，是实现机器学习的一种技术，赋予人工智能美好的未来，使得任何机器的协助看上去成为可能，在深度学习的帮助下，人工智能可能甚至达到我们一直以来幻想的科幻状态。

以上是个人浅见。谢谢。

人工智能是一个大的领域，而实现这个领域的功能需要技术。

机器学习就是其中之一。

而深度学习是机器学习的子集，在硬件设施计算能力等方面有了大幅度提高后，得到了快速发展。

大概就是这样。

AI是什么，人工智能的简称吗？

人工智能（AI）这个概念是1956年那个著名的达特茅斯会议上正式提出来的。到底是什么是人工智能呢，其实学界尚未有统一一致定义，目前可以归纳为从两个维度来认识这个事情：一是思考，一是行动。组合起来就是四种情况来定义智能：就是机器是否能像人一样思考，机器是否可以合理的思考，机器是否能像人一样行动，机器是否可以合理的行动。这四种定义派生出了人工智能四个流派，首先是像人一样思考派，代表就是图灵，他提出了人工智能的一种操作型的定义—图灵测试，认为通过图灵测试的机器就具备了智能。所以机器要能够通过图灵测试就需要具备：自然语言处理、知识表示、自动推理、机器学习的能力，后来完全图灵测试加上了与机器交互的要求又增加了机器视觉、机器人技术，上述这些领域构成了人工智能绝大多数的子领域。其次是像人一样思考流派，就是认知模型化方法，比较典型的是通用问题解决器GPS，核心是希望模拟人解决问题的过程。第三个流派是合理思考派，鼻祖就是亚里士多德，他提出了逻辑的方法期望通过逻辑的方法得到最合理的结论，期望通过形式化模型表达这个世界，借助严格的规则完成推理，但我们这个世界实在是太复杂，一个看上去很简单的问题的形式化描述也可能是一个极其困难的问题，需要经过大量的简化，并且很多知识并不是百分之百确定的，这是逻辑派遇到的主要困难。最后就是合理的行动派，它其实融合了逻辑派和图灵派的优势，是目前人工智能研究和工程的主要方法。

因为我自己是学软件的，所以可能对AI比较熟悉一点，AI是人工智能的简称，许多人喜欢把AI理解为机器人，其实这样是不准确的。我们可以把人工智能拆开来解释为“人工”和“智能”，简单来讲就是由我们人类创造出来的智能。换句话说，只要是人类创造出来的，能提高人类的生产生活的效率，降低重复性操作，或者能够代替人类工作的都可以称作AI（人工智能）

人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

作为一名科技从业者，我来回答一下这个问题。

首先，我们通常所说的AI是Artificial intelligence的缩写，翻译为“人工智能”，虽然这个概念在半个多世纪以前就出现了，但是直到今天为止，要想为人工智能下一个确切的定义，还是非常困难的，一方面原因是人工智能本身的技术体系还远没有成熟，另一方面原因是人工智能概念本身也是一个动态的概念，今天的人工智能已经被赋予了很多新的含义。

人工智能概念从提出的那天开始，就吸引着大量的科学家，比如图灵就被广泛认为是人工智能领域的开创者之一，实际上在20世纪，有很多伟大的科学家都对人工智能概念表现出了极大的兴趣，这也在很大程度上推动了人工智能领域的发展。

人工智能的发展历程经历了多次波折，在互联网的推动下，人工智能再次成为了整个科技领域关注的重点，伴随着算力（云计算）的不断提升和数据量（大数据）的不断增大，人工智能领域也获得了一定的突破，一系列人工智能产品也正处在落地应用的初期，相信在5G通信和产业互联网的联合推动下，未来人工智能领域很有可能会打开一个巨大的价值空间。

虽然当前要想给人工智能下一个明确的定义依然比较困难，但是当前人工智能的研究领域还是相对比较集中的，主要集中在机器学习、自然语言处理、计算机视觉、自动推理、知识表示和机器人学等六大领域。当前计算机视觉和自然语言处理这两个领域已经有了不少较为成熟的产品（特定场景下），一部分大型科技公司也基于这两个领域，推出了自己的人工智能平台。

当前在谈到人工智能时，一定离不开应用场景，因为当前的人工智能尚处在“弱人工智能时代”，所以人工智能产品对于应用场景依然有比较高的要求，当前脱离场景来探讨人工智能往往也并没有太大的意义。目前人工智能技术在自动驾驶领域的应用前景还是比较广阔的，自动驾驶也很有可能会为人工智能技术的全面落地应用打开一个突破口。

除了自动驾驶之外，当前人工智能基于很多行业领域都有比较多的结合点，比如与医疗领域、教育领域、装备制造领域等，都有比较多的结合点，这些领域对于人工智能产品的诉求也比较高。实际上，相对于医疗、教育等高附加值领域来说，很多低附加值领域对于人工智能产品的诉求同样非常高，这些领域往往存在招聘难的问题，而人工智能技术很有可能会从根本上解决这些行业的可持续发展问题。

从当前的社会发展趋势来看，未来社会全面进入智能化时代将是一个比较明显的发展趋势，所以对于当前的学生和职场人来说，掌握一定的人工智能技术还是很有必要的。从当前的人工智能技术体系结构来看，普通人学习人工智能技术，可以从编程语言开始学起，比如从Python开始学习就是不错的选择。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！

到此，以上就是小编对于人工智能的发展史和概念的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能的发展史和概念的3点解答对大家有用。

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