人工智能充满未知的探索道路曲折起伏,其发展历程基本划分为孕育期、形成期和发展期,如图1-9所示。在60多年的发展历程中,无论是基础理论创新、关键技术突破,还是规模产业应用,人工智能技术都取得了突破性的发展。从其发展历程可以看出,尊重科学发展规律是推动科技持续发展的前提,基础性研究是科技可持续发展的基石,需求应用是科技创新的不竭动力,学科交叉是创新突破的“捷径”。
图1-9 人工智能发展历程
1.人工智能的孕育期
1956年,达特茅斯学院助教约翰·麦卡锡(John McCarthy)、哈佛大学马文·明斯基(Marvin Minsky)、贝尔电话实验室克劳德·香农(Claude Shannon)、IBM公司信息研究中心纳撒尼尔·罗切斯特(Nathaniel Rochester)、卡内基梅隆大学艾伦·纽厄尔(Allen Newell)和赫伯特·西蒙(Herbert Simon)等先驱在美国达特茅斯学院从不同学科的角度探讨用机器模拟人类智能等问题,并首次提出了人工智能的概念,如图1-10所示。达特茅斯会议上人工智能的名称和任务得以确定,同时出现最早的一批研究者,由此标志着人工智能学科的诞生。
图1-10 人工智能先驱
2.人工智能的形成期
(1)1956年—20世纪60年代初:人工智能的第一次大发展
1956年达特茅斯会议之后的十几年是人工智能的黄金年代。从50年代后期到60年代涌现了大批成功的AI程序和新的研究方向,其中最有影响力的包括搜索式推理、自然语言、微世界等。人工智能概念提出后,相继取得了一批令人瞩目的研究成果,如机器定理证明、跳棋程序等,掀起人工智能发展的第一个高潮。
(2)20世纪60年代初—70年代初:人工智能的第一次低谷
70年代初,人工智能遭遇了瓶颈。由于计算机性能的瓶颈、计算复杂性的指数级增长、数据量缺失等问题,AI研究者们遭遇了无法克服的基础性障碍。例如,比较常见的机器视觉功能在当时找不到足够大的数据库来支撑程序学习,机器无法吸收足够的数据量,因此很难实现视觉方面的智能化。
(3)20世纪70年代初—80年代中:人工智能的第二次大发展(www.xing528.com)
专家系统模拟人类专家的知识和经验来解决特定领域的问题,实现了人工智能从理论研究走向实际应用、从一般推理策略探讨转向运用专门知识的重大突破。专家系统在医疗、化学、地质等领域取得成功,推动人工智能走入应用发展的新高潮。
(4)20世纪80年代中—90年代中:人工智能的第二次低谷
1987年,AI硬件市场需求突然下跌,尤其是人工智能专用硬件LISP机器的发展显得混乱且缓慢。IBM、苹果在这个时机发起了计算机革命,生产的台式机性能不断提升。随着人工智能的应用规模不断扩大,专家系统存在的应用领域狭窄、缺乏常识性知识、知识获取困难、推理方法单一、缺乏分布式功能、难以与现有数据库兼容等问题逐渐暴露出来。
3.人工智能的发展期
(1)20世纪90年代中—2010年:人工智能复苏期
1993年到2010年这一阶段,人工智能处于稳步发展时期,互联网推动人工智能不断创新和使用。
由于网络技术特别是互联网技术的发展,加速了人工智能的创新研究,促使人工智能技术进一步走向实用化。1997年,国际商业机器公司(简称IBM)深蓝超级计算机战胜了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫,2008年,IBM提出“智慧地球”的概念,如图1-11所示。以上都是这一时期的标志性事件。被公认为是未来社会发展的大趋势,而与“智慧地球”密切相关的物联网、云计算等,更成为科技发达国家制定本国发展战略的重点。自2009年以来,美国、欧盟、日本和韩国等纷纷推出本国的物联网、云计算相关发展战略。
图1-11 智慧地球概念
(2)2010年到现在:人工智能进入蓬勃发展期
随着大数据、云计算、互联网、物联网等信息技术的发展,泛在感知数据和图形处理器等计算平台推动以深度神经网络为代表的人工智能技术飞速发展,大幅跨越了科学与应用之间的“技术鸿沟”,如图1-12所示。诸如图像分类、语音识别、知识问答、人机对弈、无人驾驶等人工智能技术实现了从“不能用、不好用”到“可以用”的技术突破,迎来爆发式增长的新高潮。
图1-12 人工智能三个核心要素
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