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人工智能的历史由来 它存在的意义什么?

2019年03月21日 16:22来源:未知手机版

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中国质量新闻网讯(通讯员 张彬彬)科技高速发展的今天,似乎万物都在谈人工智能,很多数码硬件产品如果不加上智能,就好似天生低人一头。当下整个科技行业都在谈人工智能+自动驾驶、人工智能+智能语音、人工智能+智慧家庭,似乎方方面面面都离不开人工智能,那么整个行业都在谈的人工智能是如何被定义的,它的发展起源又是如何呢?

人工智能名字的由来

如果想要知道人工智能这个名字是怎么来的,那么就要追溯到1955年8月31日了。当时,研究人员JohnMcCarthy、MarvinMinsky、NathanielRochester和ClaudeShannon提交了一份《2个月,10个人的人工智能研究》的提案,第一次提出了“人工智能”的概念。而其中JohnMcCarthy被后人尊称为“人工智能之父”。

1956年,会议在达特茅斯学院占地269英亩的庄园举行。会议的召集人是达特茅斯学院的数学系助理教授约翰·麦卡锡(JohnMcCarthy),他邀请了几位大神和新秀一起到达特茅斯学院开一个“人工智能夏季研讨会”。

参会者还包括信息论的创始人香农、天才学者赫伯特·西蒙(他曾经获得过图灵奖和诺贝尔经济学奖)等。有人说人工智能这个名字就是麦卡锡提出来的,麦卡锡自己说他是从别人那里听来的。严格意义上来讲人工智能的概念最早是在1955年被提出的,1956年才正式以人工智能为核心展开业内的研讨会。

人工智能到底是什么?

早期的人工智能发展并不是很顺利,甚至一度从兴起到没落。刚开始的时候涉及计算机领域的最多的还是以编程为主,提出人工智能甚至涉足其中的人在当时是很难被理解的。后来,编程逐渐变得过时了,研究人员转而研究“经验法则”。原理其实参考人们在决策中大多凭借的是经验,那么计算机在处理问题时也要在计算范围内尽快找出答案,但却不必穷尽所有的选项,这个过程被称为“修剪搜索空间”。

很难想象,在人工智能的早期就已经有激进的学者引入了所谓的神经网络方法。要知道这是时至今日人工智能再度兴起的重要因素之一,可却在当时就已经被提出了,只当时技术还不足以实现罢了。

那么什么是神经网络呢?

简单地讲,就是把尽可能多的数据输入一个模仿神经元结构的系统,程序会自动调整权重,直到系统逐渐稳定下来。

这就比传统的编程更像人的思维过程了,你不必预先告诉计算机该怎么做,只要告诉计算机足够多的例子,它自己就会学会怎么做。

遗憾的是,神经网络方法受到学术界的批评,很快就衰落下去,直到近年来才东山再起,也就是我们现在常常提到的机器学习和大数据。

神经网络延伸出的深度学习

在人工智能行业另一个热度最高的词汇莫过于深度学习了。深度学习是一个近几年备受关注的研究领域,在机器学习中起着重要的作用。 深度学习通过建立、模拟人脑的分层结构来实现对外部输入的数据进行从低级到高级的特征提取,从而能够解释外部数据。

深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。 深度学习也称为深度结构学习、层次学习或者是深度机器学习是一类算法集合,是机器学习的一个分支。

机器学习通过算法,让机器可以从外界输入的大量的数据中学习到规律,从而进行识别判断。机器学习的发展经历了浅层学习和深度学习两次浪潮。深度学习可以理解为神经网络的发展,神经网络是对人脑或生物神经网络基本特征进行抽象和建模,可以从外界环境中学习,并以与生物类似的交互方式适应环境。神经网络是智能学科的重要部分,为解决复杂问题和智能控制提供了有效 的途径。神经网络曾一度成为机器学习领域备受关注的方向。

从根本上说,深度学习和所有机器学习方法一样,是一种用数学模型对真实世界中的特定问题进行建模,以解决该领域内相似问题的过程。如果举个简单易懂的例子,比如要教计算机认字,差不多就是同样的道理。计算机也要先把每一个字的图案反复看很多很多遍,然后,在计算机的处理器和存储器里,总结出一个规律来,以后计算机再看到类似的图案,只要符合之前总结的规律,计算机就能知道这图案到底是什么字。

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