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人工智能简史(下)

文章来源:未知         发布时间:2021-06-03

(接上文)

风雨无阻:人工智能2.0时代
在人工智能1.0时代,人工智能主要通过推理和搜索等规则来处理问题,因此只能解决走迷宫、下跳棋等简单问題,并没有太多商业化的空间。到了2.0时代,人工智能转向以知识工程为主导,专家系统的出现使人工智能更加实用,很快实现了商业化,人工智能进入第二次发展高峰。
1965年-1970年,斯坦福的研究学者们创建了第一个专家系统——DENDRAL,并在当时取得巨大的成功,它可以帮助化学家判断某待定物质的分子结构。
1970年-1980年,越来越多的专家系统出现,并广泛应用于生物、医药、建筑工程、军事等领域。
专家系统是人工智能的一个研究领域,可以看作是一类具有专业知识和经验的计算机智能程序系统,能够模拟人类专家的知识和思维来处理该领域的问题,比如医疗专家系统可以辅助医生推理出治疗方案。
一般来说,专家系统=知识库+推理机,因此专家系统也被叫做基于知识的系统。
虽然专家系统在快速发展,但是好景不长。由于专家系统难以升级维护,其实用性仅仅局限于某些特定的领域,并且当时的计算机水平难以模拟复杂度更高规模更大的人工神经网络,人们已经意识到理想和现实的差距。自此,人工智能领域的研究经费大幅缩水,寒冬再一次降临。
而与此同时,连接主义一派取得了重大的理论突破,为人工智能3.0时代到来奠定了基础。
再领风潮:人工智能3.0时代
自20世纪90年代以来,随着计算机硬件的升级以及互联网迅速发展,一个高性能计算、大数据爆发的时代己悄然来临。在海量数据的强烈驱动下,人工智能方法论由前期的推理、演绎,逐渐变到了归纳、综合。于是,人工智能的发展从知识工程时代进入到机器学习时代。
1997年,IBM研制的超级计算机“深蓝”在国际象棋比赛中击败了当时排名世界第一的棋手加里·卡斯帕罗夫。
2005年,塞巴斯蒂安·特龙(Sebastian Thrun)和来自斯坦福人工智能实验室的团队制造一辆名为Stanley的无人驾驶汽车,并参加了在莫哈韦沙漠上举行的无人驾驶汽车挑战赛,在比赛中,Stanley成为第一辆完成132英里项目的无人驾驶汽车,获得了无人驾驶汽车比赛的冠军。
2012年,加拿大多伦多大学教授杰弗里·辛顿带领学生研发的深度学习模型AlexNet在IamgeNet图像识别大赛获得冠军,并将错误率从26%降到15%。深度学习算法在世界大赛的脱颖而出,也再一次吸引了学术界和工业界对于深度学习领域的广泛关注。
2017年5月,在中国乌镇围棋峰会上,谷歌公司基于深度学习开发的AlphaGo与排名世界第一的世界围棋冠军柯洁对战,以3:0的总比分获胜。
这一系列的研究成果再一次点燃全世界对人工智能的热情,各国政府、企业和研机构都纷纷加入人工智能研发行列,人工智能在技术上的突破和商业成就都达到了历史新高,掀起了新一轮的人工智能浪潮。幸运的是,我们正处于这一次人工智能浪潮中,现在,让我们脚踏浪尖,带着对未来的期许,迎接人工智能带给我们的崭新时代吧。

拓展阅读

如何才能判断机器是否具有智能?
1950年,艾伦·图灵(Alan Turing)发明了一个迄今为止仍被称为智能终极测试的思想实验一一图灵测试。图灵测试指就是让测试者与被测试者(一个人和一台机器)隔开,通过一些装置(如键盘)向被测试者前意提问。进行多次测试后,如果有超过30%的测试者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,并被认为具有智能。

 

作者:谢明佐

作者简介:北京勤牛创智科技有限公司联合创始人

文章节选自北京勤牛创智科技有限公司《人工智能入门》,有删减改动。

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