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人工智能的历史

智能机器人和人造生物最早出现在古希腊古代的神话中。亚里斯多德对三段论的发展及其对演绎推理的运用,是人类寻求了解自身智慧的关键时刻。尽管其根源已经很长很深,但是我们今天所想到的人工智能的历史却跨越了不到一个世纪的时间。以下是AI中一些最重要事件的快速浏览。 

人工智能的历史

1943

  • 沃伦·麦卡洛(Warren McCullough)和沃尔特·皮特斯(Walter Pitts)出版了“神经活动中固有的思想的逻辑演算”。本文提出了第一个用于构建神经网络的数学模型。 

1949

  • 唐纳德·赫布 Donald Hebb)在他的《行为的组织:一种神经心理学理论》一书中 提出了这样一种理论,即神经通路是从经验中创造出来的,并且神经元之间的联系越频繁,它们就会变得越牢固。Hebbian学习仍然是AI中的重要模型。

1950

  • 艾伦·图灵(Alan Turing)出版了《计算机械与智能》,提出了现在称为图灵测试的方法,该方法用于确定机器是否为智能计算机。 
  • 哈佛大学的学生Marvin Minsky和Dean Edmonds构建了第一台神经网络计算机SNARC。
  • 克劳德·香农(Claude Shannon)发表论文“为象棋编程计算机”。
  • 艾萨克·阿西莫夫(Isaac Asimov)出版了《机器人三定律》。  

1952

  • 亚瑟·塞缪尔(Arthur Samuel)开发了一个自学程序来玩跳棋。 

1954

  • Georgetown-IBM机器翻译实验会自动将60个经过精心选择的俄语句子翻译成英语。 

1956

  • 人工智能一词是在“达特茅斯夏季人工智能研究计划”中创造的。由约翰·麦卡锡(John McCarthy)领导的会议,定义了AI的范围和目标,被广泛认为是今天我们所知道的人工智能的诞生。 
  • 艾伦·纽厄尔(Allen Newell)和赫伯特·西蒙(Herbert Simon)演示了第一个推理程序Logic Theorist(LT)。 

1958

  • 约翰·麦卡锡(John McCarthy)开发了AI编程语言Lisp,并发表了论文“具有常识的程序”。该论文提出了假设的Advice Takeer,这是一个完整的AI系统,具有像人类一样有效地学习经验的能力。  

1959

  • Allen Newell,Herbert Simon和JC Shaw开发了通用问题解决器(GPS),该程序旨在模仿人类的问题解决方案。 
  • 赫伯特·盖伦特(Herbert Gelernter)开发了几何定理证明程序。
  • Arthur Samuel在IBM期间创造了术语“机器学习”。
  • 约翰·麦卡锡(John McCarthy)和马文·明斯基(Marvin Minsky)创立了MIT人工智能项目。

1963

  • 约翰·麦卡锡(John McCarthy)在斯坦福开设AI实验室。

1966

  • 美国政府的自动语言处理咨询委员会(ALPAC)的报告详细介绍了机器翻译研究方面缺乏进展的情况,机器翻译研究是冷战的一项主要举措,并有望实现俄语的自动和即时翻译。ALPAC报告导致所有政府资助的机器翻译项目被取消。 

1969

  • 在XX程序DENDRAL中开发了第一个成功的专家系统,并在斯坦福大学创建了用于诊断血液感染的MYCIN。

1972

  • 逻辑编程语言PROLOG已创建。

1973

  • 英国政府发布的“ Lighthill报告”详细介绍了人工智能研究的失望之处,并导致对人工智能项目的资金大量削减。 

1974-1980

  • 对AI开发进度的不满导致DARPA大幅削减了学术补助金。结合早期的ALPAC报告和上一年的“ Lighthill报告”,人工智能资金枯竭,研究停滞。这个时期被称为“第一个AI冬季”。 

1980

  • Digital Equipment Corporations开发了第一个成功的商业专家系统R1(也称为XCON)。设计用于配置新计算机系统的订单的R1引发了长达十年的大部分时间的专家系统投资热潮,有效地结束了第一个“ AI Winter”。

1982

  • 日本国际贸易产业省启动了雄心勃勃的第五代计算机系统项目。FGCS的目标是开发类似超级计算机的性能和AI开发平台。

1983

  • 为了响应日本的FGCS,美国政府启动了战略计算计划,以提供DARPA资助的高级计算和人工智能研究。 

1985

  • 公司每年在专家系统上的花费超过10亿美元,整个被称为Lisp机器市场的产业应运而生。像Symbolics和Lisp Machines Inc.这样的公司都构建了专门的计算机,以在AI编程语言Lisp上运行。 

1987-1993

  • 随着计算技术的改进,更便宜的替代产品应运而生,Lisp机器市场在1987年崩溃,迎来了“第二次AI冬季”。在此期间,专家系统被证明过于昂贵,无法维护和更新,最终失宠。
  • 日本以未能实现十年前概述的宏伟目标为由,于1992年终止了FGCS项目。
  • DARPA在花费近10亿美元并且远远没有达到预期之后,于1993年结束了战略计算计划。 

1991

  • 在海湾战争期间,美军部署了DART,这是一种自动化的后勤计划和调度工具。

1997

  • IBM深蓝战胜国际象棋冠军加里·卡斯帕罗夫(Gary Kasparov)

2005

  • 自动驾驶汽车STANLEY赢得了DARPA大挑战赛。
  • 美国军方开始投资自主机器人,例如Boston Dynamic的“ Big Dog”和iRobot的“ PackBot”。

2008

  • Google在语音识别方面取得了突破,并在其iPhone应用程序中引入了该功能。 

2011

  • IBM的Watson在Jeopardy!上击败了竞争对手 。 

2012

  • Google Brain深度学习项目的创始人安德鲁·伍(Andrew Ng)使用深度学习算法为1000万个YouTube视频提供了神经网络作为训练集。神经网络学会了识别猫而不被告知猫是什么,从而开启了神经网络和深度学习资金的突破时代。

2014

  • 谷歌生产的第一款自动驾驶汽车通过了国家驾驶测试。 

2016

  • Google DeepMind的AlphaGo击败了世界冠军围棋选手Lee Sedol。中国古代游戏的复杂性被视为清除AI的主要障碍。
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