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一文讀懂人工智能發(fā)展史:從誕生,到實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)化

Carol Li ? 來源:電子發(fā)燒友網(wǎng) ? 作者:李彎彎 ? 2023-01-22 07:17 ? 次閱讀

電子發(fā)燒友網(wǎng)報(bào)道(文/李彎彎)上個(gè)世紀(jì)50年代,人們提出了人工智能的概念,如今,人工智能已經(jīng)滲透進(jìn)各行各業(yè)。人工智能(Artificial Intelligence),英文縮寫為AI,是一門研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的新技術(shù)學(xué)科。

人工智能可以說是計(jì)算科學(xué)的一個(gè)分支,它要了解的是智能的實(shí)質(zhì),并生產(chǎn)出一種能以人類相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器,研究領(lǐng)域包括機(jī)器人、語言識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。人工智能從誕生以來,經(jīng)歷了初期的探索和發(fā)展低谷,以及后期技術(shù)上不斷突破,并在最近十年左右逐步實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)化。

人工智能的誕生,初期的探索和發(fā)展低谷

1950年,英國數(shù)學(xué)家、邏輯學(xué)家艾倫·圖靈(Alan Turing)發(fā)表了一篇?jiǎng)潟r(shí)代的論文《計(jì)算機(jī)與智能》,文中提出了著名的“圖靈測(cè)試”構(gòu)想,即如果一臺(tái)機(jī)器能夠與人類展開對(duì)話(通過電傳設(shè)備)而不能被辨別出其機(jī)器身份,那么稱這臺(tái)機(jī)器具有智能。

隨后圖靈又發(fā)表了《機(jī)器能思考嗎》論文。兩篇論文及后來的圖靈測(cè)試,強(qiáng)有力地證明了一個(gè)判斷,那就是機(jī)器具有智能的可能性,并對(duì)其后的機(jī)器智能發(fā)展做了大膽預(yù)測(cè)。為此,艾倫·圖靈(Alan Turing)也被稱為“人工智能之父”。

1956年8月,在美國達(dá)特茅斯學(xué)院中,約翰·麥卡錫(語言創(chuàng)始人)、馬文·閔斯基(人工智能與認(rèn)知學(xué)專家)、克勞德·香農(nóng)(信息論創(chuàng)始人)、艾倫·紐厄爾(計(jì)算機(jī)科學(xué)家)、赫伯特·西蒙(諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)得主)等科學(xué)家聚在一起,討論用機(jī)器來模仿人類學(xué)習(xí)以及其他方面的智能等問題。并首次提出了“人工智能”這個(gè)概念。

因此,1956年被公認(rèn)為是人工智能的元年?!白寵C(jī)器來模仿人類學(xué)習(xí)以及其他方面的智能”也成為了人工智能要實(shí)現(xiàn)的根本目標(biāo)。

人工智能概念提出后,相繼取得了一批令人矚目的研究成果,比如,機(jī)器定理證明、跳棋程序等,掀起了人工智能發(fā)展的第一個(gè)高潮。

1966年,美國麻省理工學(xué)院(MIT)的魏澤鮑姆發(fā)布了世界上第一個(gè)聊天機(jī)器人ELIZA,其智能之處在于它能夠通過腳本理解簡單的自然語言,并能產(chǎn)生類似人類的互動(dòng)。

1968年,美國斯坦福研究所(SRI)研發(fā)出了首臺(tái)人工智能機(jī)器人Shakey,它能夠自主感知、分析環(huán)境、規(guī)劃行為并執(zhí)行任務(wù),可以根據(jù)人的指令發(fā)現(xiàn)并抓取積木,這種機(jī)器人擁有類似人類的感覺,比如觸覺、聽覺等。

1970年,美國斯坦福大學(xué)計(jì)算機(jī)教授維諾格拉德開發(fā)出了能夠分析語義、理解語言的人機(jī)對(duì)話系統(tǒng)SHRDLU,它能夠分析指令,理解語義、解釋不明確的句子、并通過虛擬方塊操作來完成任務(wù)。由于SHRDLU能夠正確理解語言,被認(rèn)為是人工智能研究的一次巨大成功。

然而接下來,人工智能的研究就進(jìn)入了瓶頸期。1973年,著名數(shù)學(xué)家萊特希爾向英國政府提交了一份關(guān)于人工智能的研究,對(duì)當(dāng)時(shí)的機(jī)器人技術(shù)、語言處理技術(shù)和圖像識(shí)別技術(shù)進(jìn)行了嚴(yán)厲的批評(píng),指出人工智能那些看上去宏偉的目標(biāo)根本無法實(shí)現(xiàn),研究也缺乏進(jìn)展。

對(duì)人工智能提供資助的機(jī)構(gòu),如英國政府、美國國防部高級(jí)研究計(jì)劃局和美國國家科學(xué)委員會(huì)等,對(duì)沒有方向的人工智能研究逐漸停止資助。

到80年代初的幾年,人工智能的研究有了些許好轉(zhuǎn)。1981年,日本經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)省撥款8.5億美元用以研發(fā)第五代計(jì)算機(jī)項(xiàng)目,在當(dāng)時(shí)被叫做人工智能計(jì)算機(jī)。1984年,在美國人道格拉斯·萊納特的帶領(lǐng)下,啟動(dòng)了Cyc項(xiàng)目,目標(biāo)是使人工智能的應(yīng)用能夠以類似人類推理的方式工作??梢钥吹剑?980年后人工智能產(chǎn)品逐漸多元化,而不僅僅限于機(jī)器人。

經(jīng)歷了幾年的繁榮發(fā)展,人工智能很快又進(jìn)入了低迷期。從80年代中到90年代中。原因很多,比如,隨著人工智能應(yīng)用規(guī)模的不斷擴(kuò)大,專家系統(tǒng)存在的應(yīng)用領(lǐng)域狹窄、缺乏常識(shí)性知識(shí)、知識(shí)獲取困難、推理方法單一、缺乏分布式功能、難以與現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫兼容等問題逐漸暴露出來。

專家系統(tǒng)是一個(gè)智能計(jì)算機(jī)程序系統(tǒng),其內(nèi)部含有大量的某個(gè)領(lǐng)域?qū)<宜降闹R(shí)與經(jīng)驗(yàn),它能夠應(yīng)用人工智能技術(shù)和計(jì)算機(jī)技術(shù),根據(jù)系統(tǒng)中的知識(shí)與經(jīng)驗(yàn),進(jìn)行推理和判斷,模擬人類專家的決策過程,以便解決那些需要人類專家處理的復(fù)雜問題。簡而言之,專家系統(tǒng)是一種模擬人類專家解決領(lǐng)域問題的計(jì)算機(jī)程序系統(tǒng)。

另外,傳統(tǒng)的人工智能知識(shí)庫維護(hù)與更新也十分麻煩,許多企業(yè)無法繼續(xù)接受,人們認(rèn)為人工智能應(yīng)該是真正的實(shí)現(xiàn)智能化,人工智能應(yīng)當(dāng)擁有自己的感知系統(tǒng),并且可以自主學(xué)習(xí),而當(dāng)時(shí)的人工智能與人們憧憬的人工智能存在差距。

技術(shù)上不斷突破,逐步實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)化


上世紀(jì)90年代末,隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展,人工智能的創(chuàng)新研究加速。1997年,IBM公司的國際象棋電腦深藍(lán)DeepBlue戰(zhàn)勝國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫。它的運(yùn)算速度為每秒2億步棋,并存有70萬份大師對(duì)戰(zhàn)的棋局?jǐn)?shù)據(jù),可估計(jì)隨后的12步棋。

深藍(lán)戰(zhàn)勝卡斯帕羅夫?qū)θ斯ぶ悄艿陌l(fā)展具有特殊意義。在隨后的十幾年里,人工智能穩(wěn)步發(fā)展,技術(shù)上不斷突破,并且逐漸有人工智能產(chǎn)品面世。

1998年,戴夫·漢普頓(Dave Hampton)和鐘少男(Caleb Chung)發(fā)明了第一款兒童玩具機(jī)器人Furby。2000年,MIT的西蒂亞·布雷澤爾(Cynthia Breazeal)打造了一款可以識(shí)別和模擬人類情緒的機(jī)器人Kismet。同年,日本本田推出具有人工智能機(jī)器人ASIMO,能像人在餐廳中為顧客上菜。

2006年,奧倫·艾奇奧尼(Oren Etzioni)和米歇爾·班科(Michele Banko )在《Machine Reading》一書中將“機(jī)器閱讀”一詞定義為“一種無監(jiān)督的對(duì)文本的自動(dòng)理解”。2007年,李飛飛(Fei Fei Li )和普林斯頓大學(xué)的同事開始建立ImageNet,這是一個(gè)大型注釋圖像數(shù)據(jù)庫,旨在幫助視覺對(duì)象識(shí)別軟件進(jìn)行研究。

2009年,華裔科學(xué)家吳恩達(dá)及其團(tuán)隊(duì)開始研究使用GPU進(jìn)行大規(guī)模無監(jiān)督式機(jī)器學(xué)習(xí)工作,嘗試讓人工智能程序完全自主的識(shí)別圖形中的內(nèi)容。2012年取得驚人成就,他們給一個(gè)大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)展示1000萬張未標(biāo)記的網(wǎng)絡(luò)圖像,發(fā)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠識(shí)別出一只貓的形象。

接下來的十幾年里,隨著大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)的發(fā)展,以深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為代表的人工智能技術(shù)迅速發(fā)展,圖像分類、語音識(shí)別、知識(shí)問答、無人駕駛等人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)了從“不能用、不好用”到“可以用”的突破。

比如在中國,從2012年到2016年,人工智能開始完成從技術(shù)研發(fā)向成果轉(zhuǎn)化。從2016年至今,逐步實(shí)現(xiàn)從成果轉(zhuǎn)化到賦能應(yīng)用的產(chǎn)業(yè)化發(fā)展階段,基礎(chǔ)建設(shè)建設(shè)不斷強(qiáng)化,應(yīng)用場(chǎng)景不斷拓展,市場(chǎng)規(guī)模迅速增長。

小結(jié)

整體而言,歷經(jīng)過去幾十年的發(fā)展,人工智能逐步從初期探索階段,一路發(fā)展至如今的產(chǎn)業(yè)規(guī)模不斷提升的階段。不管當(dāng)前業(yè)界普遍認(rèn)為,人工智能還處于弱人工智能階段,即機(jī)器不具備任何思考的能力,只是執(zhí)行一組預(yù)設(shè)的功能。而人們期望的人工智能是通用人工智能,也被稱為強(qiáng)人工智能,在這個(gè)階段,機(jī)器將具有像人類一樣的思考和決策能力。

也就是說,雖然如今人工智能技術(shù)已經(jīng)在諸多領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)應(yīng)用,實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)化發(fā)展。不過人工智能技術(shù)仍然有諸多方面需要持續(xù)突破。未來,人工智能在面臨著不斷推進(jìn)規(guī)?;涞貞?yīng)用需求的同時(shí),也面臨著技術(shù)上需要不斷創(chuàng)新和突破的需求。

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