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一文看懂70年的人工智能簡史

電子工程師 ? 來源:工程師李察 ? 2019-05-11 10:16 ? 次閱讀
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如果從阿蘭·圖靈1943年首次提出“圖靈機”的概念算起,AI已經(jīng)經(jīng)歷了86年的發(fā)展史。本文以信息圖的形式回顧了這70多年的標志性事件,并歸納出AI發(fā)展的幾個方向和技術(shù)應(yīng)用,以及10大AI企業(yè)和國家排行榜。

這篇AI“圖文簡史”涵蓋了AI從概念起源到誕生、發(fā)展過程中的重要里程碑和技術(shù)節(jié)點,對AI技術(shù)的主要分類方式和重要技術(shù)應(yīng)用方向。70年AI發(fā)展史,一文縱覽。

AI大事年表(1943-2014)

1943年,阿蘭·圖靈發(fā)明了“圖靈機“,為智能機器的判定設(shè)置了基準:”能夠成功騙過人類,讓后者以為自己是人類的機器,稱為智能機器。”

1950年,科幻作家阿西莫夫發(fā)表短篇科幻小說集《我,機器人》,書中提出了影響深遠的“機器人三原則”。

1956年,約翰·麥卡錫首次提出“人工智能”的概念,當(dāng)時盛行“由上至下“的思路。即由預(yù)編程的計算機來管治人類的行為。

1968年,首個通用式移動機器人誕生,能夠通過周圍環(huán)境來決定自己的行動。

1969年,MIT人工實驗室創(chuàng)始人馬文·明斯基為導(dǎo)演斯坦利·庫布里克的電影《2001漫游太空》擔(dān)任顧問,塑造了片中超級智能計算機HAL9000的銀幕形象。

1973年 AI“寒冬“論開始出現(xiàn)。在AI上的巨額投入幾乎未收到任何回報和成果,對AI行業(yè)的資助開始大幅滑坡。

1981年,“窄AI”的概念誕生。更多的研究不在尋求通用智能,而轉(zhuǎn)向了面向更小范圍專業(yè)任務(wù)的“窄AI“領(lǐng)域。

1990年,RodneyBrooks提出了“由下自上”的研究思路,開發(fā)能夠模擬人腦細胞運作方式的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),并學(xué)習(xí)新的行為。

1997年,超級計算機“深藍”問世,并在國際象棋人機大戰(zhàn)中擊敗人類頂尖棋手、特級大師加里·卡斯帕羅夫

2002年,iRobot公司打造出全球首款家用自動化掃地機器人。

2005年,美國軍方開始投資自動機器人,波士頓動力的"機器狗"是首批產(chǎn)品之一。

2008年,谷歌在iPhone上發(fā)布了一款語音識別應(yīng)用,開啟了后來數(shù)字化語音助手(Siri、Alexa、Cortana)的浪潮。

2010年,上海世博會上,來自NAO公司的20個跳舞機器人獻上了一段長達8分鐘的完美舞蹈。

2011年,IBM Watson在Jeopardy答題競賽中戰(zhàn)勝了表現(xiàn)最優(yōu)秀的人類選手。

2014年,在圖靈測試誕生64年后,一臺名為Eugene Goostman的聊天機器人通過了圖靈測試。谷歌向自動駕駛技術(shù)投入重金,Skype推出實時語音翻譯功能。

第一種AI分類方式:強AI和弱AI

強AI,又稱“通用AI”,具備通用化的人類認知能力,具備足夠的智能解決不熟悉的問題。

弱AI,又稱“窄AI”,指專門針對特定任務(wù)而設(shè)計和訓(xùn)練的AI,比如蘋果的虛擬語音助手Siri。

第二種AI分類方式:從反應(yīng)式機器到自我意識

反應(yīng)式機器。代表性范例:深藍。能夠識別棋盤上的形勢,并做出預(yù)測,但沒有記憶。

有限記憶。能利用過去的記憶為未來決策提供幫助。代表性范例:自動駕駛

意志理論:能夠理解影響自身決策的觀點、欲求和目的。目前這類AI尚不存在。

自我意識:具有自我意識的機器,能夠理解自身目前的狀態(tài),并能利用現(xiàn)有信息推測他人的感覺。目前這類AI也不存在。

AI技術(shù)應(yīng)用舉例:

自動化機器人:對機器進行編程,使其高質(zhì)量地完成一般由人完成的重復(fù)性任務(wù),同時具備對不同任務(wù)條件的適應(yīng)性。

機器視覺:讓計算機能夠“看見”的技術(shù),利用攝像頭捕獲并分析視覺信息,完成模-數(shù)轉(zhuǎn)換與數(shù)字信號處理。

機器學(xué)習(xí):讓計算機在未經(jīng)編程的情況下運行。機器學(xué)習(xí)的子領(lǐng)域之一是深度學(xué)習(xí),其目標是實現(xiàn)自動化的預(yù)測性分析。

自然語言處理:利用計算機程序處理人類語言。垃圾郵件檢測、文本翻譯、語義分析和語音識別等都屬于該領(lǐng)域。

機器人技術(shù):機器人能夠比人類更精確、更持久地完成困難的重復(fù)性任務(wù)。

全球AI技術(shù)競爭中最具優(yōu)勢的10大企業(yè)

1、DeepMind:目前居于AI研究企業(yè)第一位

2、谷歌:旗下設(shè)谷歌大腦團隊,在每個可能的領(lǐng)域聚焦長期AI研發(fā)。

3、Facebook:主要關(guān)注語言領(lǐng)域的問題,如動態(tài)記憶,問答系統(tǒng)開發(fā)等。

4、OpenAI:團隊規(guī)模雖然不大,配置屬于全明星級別。

5、百度:在語音交互、自動駕駛等領(lǐng)域表現(xiàn)出色。

6、微軟:在AI領(lǐng)域耕耘多年,目前聚焦實時翻譯。

7、蘋果:正在研發(fā)面部識別技術(shù),分析用戶面對設(shè)備上出現(xiàn)廣告的面部反應(yīng)

8、IBM:利用AI技術(shù)從照片、視頻、語音和文本中提取語義。

9、亞馬遜:目前多個部門業(yè)務(wù)向AI傾斜,比如無人商店、無人機貨物配送,以及Alexa語音助理等業(yè)務(wù)。

10、英偉達:機器學(xué)習(xí)計算資源和硬件領(lǐng)域的領(lǐng)軍者。

全球10大AI國家

1、美國:每年有100億風(fēng)投資金進入AI領(lǐng)域

2、中國:在過去5年中,中國與AI相關(guān)的專利數(shù)量上漲了190%。

3、日本:制造業(yè)部門的自動化程度可能高達71%。

4、英國:英國政府每年資助1000位AI專業(yè)的博士

5、德國:首都柏林的AI初創(chuàng)公司數(shù)量位居世界第四。

6、法國:到2022年,法國政府對AI行業(yè)的投資將達18億美元。

7、加拿大:正在興建價值1.27億美元的AI研究設(shè)施。

8、俄羅斯:到2025年,俄羅斯30%的軍事裝備將實現(xiàn)機器人化。

9、以色列:自2014年以來,AI初創(chuàng)公司的數(shù)量增長了3倍。

10、愛沙尼亞:在處理與解決與AI相關(guān)的法律問題上走在世界前列。

AI 的未來

全面自動化的交通:AI技術(shù)將讓未來的交通走向全面智能化和自動化。

賽博技術(shù):AI和機器人技術(shù)將成功助我們超越認知和身體上的極限。

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
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原文標題:一文看懂70年的人工智能簡史

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