人工智能应用历史-人工智能技术历史

大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于人工智能应用历史的问题,于是小编就整理了4个相关介绍人工智能应用历史的解答,让我们一起看看吧。
人工智能的发展历史?
人工智能最早的探索也许可以追溯到莱布尼茨,他试图制造能够进行自动符号计算的机器,但现代意义上人工智能这个术语诞生于1956年的达特茅斯会议。
黄金时期(1956-1***4)
这是人工智能的一个黄金时期,大量的资金用于支持这个学科的研究和发展。这一时期有影响力的研究包括通用问题求解器(General Problem Solver),以及最早的聊天机器人ELIZA。
第一次寒冬(1***4-1980)
到了这一时期,之前的断言并没有兑现,因此各种批评之声涌现出来,国家(美国)也不再投入更多经费,人工智能进入第一次寒冬。
人工智能的发展历史分为哪三 深度学习阶段?
1.人工智能的推理阶段(1950-1***0)
这一阶段,大多数人认为,实现人工智能只需要赋予机器逻辑推理能力就可以,因此,机器只是具备了逻辑推理能力,并未达到智能化水平。
这一阶段,人们普遍认为,只有让机器学习知识之后才可以实现人工智能。在这种情况下,大量的专家系统被开发出来。但人们发现,给机器灌输已经总结好的知识并不是一件容易的事。
3.人工智能的数据挖掘阶段(2000-)
目前,已经提出的机器学习算法都得到了非常好的应用。深度学习技术获得了迅猛的进展。人们希望机器可以通过海量数据分析自动总结学习到知识,从而实现自身的智能化。
人工智能选历史可以选吗?
人工智能是一个涵盖了多个学科和领域的专业,其中包括计算机科学、数学、工程学、心理学、经济学和哲学等。虽然历史并不是人工智能的核心学科,但历史学科可以为人工智能专业提供一些背景知识和素养,例如对于历史***和数据的分析、处理和解释能力。
因此,如果个人对于人工智能有浓厚的兴趣,并且希望在这个领域内发展,那么选择历史作为辅助学科也是一个不错的选择。历史学科可以为个人提供更广泛的知识背景,帮助个人更好地理解人工智能在现实世界中的应用和影响。
需要注意的是,不同学校对于人工智能专业的课程设置和要求可能不同,因此需要仔细了解目标学校的专业设置和培养方案,以确定是否适合个人兴趣和职业规划。同时,如果个人想要在人工智能领域中具有竞争力,除了历史学科外,还需要掌握数学、[_a***_]和其他相关技能。
人工智能的发展历史,说得具体点?
长文预警。
一、孕育期
1.1943年 Warren McCulloch和Walter Pitts利用三种***:基础生理学知识和脑神经元的功能、罗素和怀特海德对命题逻辑的形势分析、图灵的计算理论,提出了人工神经元模型。
2.1949年Donald Hebb提出用于修改神经元之间的连接强度的更新规则,即赫布型学习。
3.1950年Marvin Minsky和Dean Edmonds建造了第一台神经网络计算机SNARC,使用3000个真空管和自动指示装置模拟40个神经元构成的网络。
4.1950年阿兰.图灵提出图灵测试、机器学习、遗传算法和强化学习。
5.1952年阿瑟.萨穆尔的西洋跳棋程序,可以通过学习达到业余高手的水平。
二、诞生
这里具体介绍一下人工智能的发展历史,从几个关键节点入手:
1956年夏天,美国东部的达特茅斯学院校园,一群年轻的科学家聚集一起,他们试图利用整个暑***时间,讨论如何建造一台会思考的机器。
会议上,他们决定把“像人类思考的机器”称为“人工智能/Artificial Intelligence“,至此,AI这个称谓沿用至今。而这次会议,被认为是人工智能正式诞生的标志。
1950年,英国数学家图灵发表了跨时代论文《计算机器与智能》,这篇文章后来被改名为《机器能思维吗?》,提出了著名的图灵测试。
“将人与机器隔开,人向机器随意提问,多次问答后,如果有超过30%的人不能确定出被测试者是人还是机器,那么这台机器就通过了测试,并被认为具有人类智能。”
图灵曾经乐观预言,在2000年就会出现这样的机器(超过30%比例),至今为止,通过图灵测试,依然是所有人工智能科学家的最高目标。
最让人遗憾的,图灵在1954年英年早逝,计算机领域最高奖“图灵奖”就是为他而设立的。
1957年,心理学家赫伯特·西蒙和计算机学家艾伦·纽厄尔,发明了逻辑机,使机器迈出了逻辑推理的第一步。
1958年,约翰·麦卡锡发明了表处理语言LISP,使计算机不仅可以处理数据,还可以处理符号,这是人工智能界第一个最广泛流行的语言,至今仍有着广泛应用。
至此,基于物理符号研究人工智能的“符号主义”学派,在世界各地风生水起。
到此,以上就是小编对于人工智能应用历史的问题就介绍到这了,希望介绍关于人工智能应用历史的4点解答对大家有用。
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