人工智能進(jìn)展與對策人工智能進(jìn)展與對策人工智能進(jìn)展與對策提綱智能技術(shù)的熱點(diǎn)事件人工智能60年人工智能大師介紹智能技術(shù)進(jìn)展與影響智能時(shí)代你準(zhǔn)備好了嗎？”通過閱讀科技書籍，我們能豐富知識，培養(yǎng)邏輯思維能力；人工智能進(jìn)展與對策人工智能進(jìn)展與對策人工智能進(jìn)展與對策提綱智1提綱智能技術(shù)的熱點(diǎn)事件人工智能60年人工智能大師介紹智能技術(shù)進(jìn)展與影響智能時(shí)代你準(zhǔn)備好了嗎？提綱智能技術(shù)的熱點(diǎn)事件1智能技術(shù)成為網(wǎng)紅AlphaGo人機(jī)大戰(zhàn)機(jī)器人代替助教授課高考機(jī)器人中科大美女可佳機(jī)器人蘋果投資嘀嘀10億美元北京車展成為智能車展無人機(jī)熱AI人工智能60年慶1智能技術(shù)成為網(wǎng)紅AlphaGo人機(jī)大戰(zhàn)智能時(shí)代來臨從AlphaGo人機(jī)大戰(zhàn)說起智能時(shí)代來臨從AlphaGo人機(jī)大戰(zhàn)說起計(jì)算機(jī)圍棋2016谷歌的AlphaGo戰(zhàn)勝歐洲冠軍2016年3月9日~15日挑戰(zhàn)韓國棋手李世石，最后結(jié)果是AlphaGo以4：1完勝李世石。計(jì)算機(jī)圍棋2016谷歌的AlphaGo戰(zhàn)勝歐洲冠軍Nature封面論文：MasteringthegameofGowithdeepneuralnetworksandtreesearch（通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和搜索樹，學(xué)會圍棋游戲）Nature封面論文：圍棋人機(jī)對戰(zhàn)史第一階段：2005年以前，初學(xué)者水平基本上是基于規(guī)則的方法第二階段：2006年~2015年，業(yè)余五段水平蒙特卡洛樹方法+上限信心界策略2012年3月，由日本研發(fā)的被認(rèn)為是當(dāng)時(shí)世界上最先進(jìn)的電腦圍棋軟件“ZEN”，在先后受五子和受四子的情況下，均擊敗日本武宮正樹九段，這是電腦圍棋首次被讓四子戰(zhàn)勝第一流職業(yè)棋手。2013年3月，電腦圍棋軟件“Zen”與“CrazyStone”在受四子的情況下，均戰(zhàn)勝日本石田芳夫九段。2014年3月，日本依田紀(jì)基九段在均讓四子的情況下，以1目的優(yōu)勢戰(zhàn)勝“Zen”，以2目半的劣勢不敵“CrazyStone”。圍棋人機(jī)對戰(zhàn)史第一階段：2005年以前，初學(xué)者水平第三階段：2015年~，職業(yè)水平蒙特卡洛樹+深度學(xué)習(xí)+強(qiáng)化學(xué)習(xí)谷歌的AlphaGo，5:0戰(zhàn)勝

歐洲冠軍樊麾（職業(yè)二段）2016年3月完勝李世石第三階段：2015年~，職業(yè)水平“（國際象棋）人機(jī)之戰(zhàn)”簡史1958年，IBM704成為第一臺能同人下棋的計(jì)算機(jī)，名為“思考”，思考速度每秒200步60年代中期，科學(xué)家德里夫斯斷言，計(jì)算機(jī)將無法擊敗一位年僅10歲的棋手1973年，國際象棋軟件4.0被開發(fā)出來，這是未來程序的基礎(chǔ)1979年，國際象棋軟件4.9達(dá)到專家級水平1981年，CRAYBLITZ新的超級計(jì)算機(jī)擁有特殊的集成電路，預(yù)言將可在1995年擊敗世界棋王“（國際象棋）人機(jī)之戰(zhàn)”簡史1958年，IBM704成為第一1983年，BELLEAT＆T開發(fā)了國際象棋硬件，達(dá)到了大師水平80年代中期，皮茲堡的CARNEGIEMELLON大學(xué)開始研究世界級的國際象棋計(jì)算機(jī)程序1987年，“深思”首次以每秒鐘75萬步的思考速度露面，它的水平相當(dāng)于擁有國際等級分為2450的棋手1988年，“深思”擊敗丹麥特級大師拉爾森1989年，“深思”已經(jīng)有6臺信息處理器，每秒思考速度達(dá)200萬步，但在與世界棋王卡斯帕羅夫進(jìn)行的“人機(jī)大戰(zhàn)”中對陣以0比2敗北1983年，BELLEAT＆T開發(fā)了國際象棋硬件，達(dá)到了大師1990年，“深思”第二代產(chǎn)生，使用IBM的硬件，吸引了前世界棋王卡爾波夫與之對抗1991年，“弗里茨”問世1993年，“深思”二代擊敗了丹麥國家隊(duì)，在與世界優(yōu)秀女棋手小波爾加的對抗中獲勝1995年，“深藍(lán)”更新程序，新的集成電路將其思考速度達(dá)到每秒300萬步1996年，“深藍(lán)”在與卡斯帕羅夫的挑戰(zhàn)賽中，以2比4不敵卡斯帕羅夫1997年，“超級深藍(lán)”開發(fā)出了更加高級的“大腦”，4名國際大師參與IBM的挑戰(zhàn)小組為電腦與卡斯帕羅夫重戰(zhàn)出謀劃策，最后“超級深藍(lán)”以3比2擊敗了卡斯帕羅夫，卡斯帕羅夫要求重賽，但沒有得到回應(yīng)1990年，“深思”第二代產(chǎn)生，使用IBM的硬件，吸引了前世1999年，“弗里茨”升級為“更弗里茨”(DeepFritz)2001年，“更弗里茨”更新了程序，擊敗了卡斯帕羅夫和阿南德，以與除了克拉姆尼克之外的所有排名世界前十位的棋手2002年10月，“更弗里茨”與克拉姆尼克在巴林進(jìn)行“人機(jī)大戰(zhàn)”，思考速度為每秒600萬步，雙方4比4戰(zhàn)平2003年1～2月“更年少者”與卡斯帕羅夫舉行人機(jī)對抗，雙方3比3戰(zhàn)平1999年，“弗里茨”升級為“更弗里茨”(DeepFritIBM的“深藍(lán)”

北京時(shí)間1997年5月12日凌晨4點(diǎn)50分，美國紐約公平大廈，當(dāng)IBM公司的“深藍(lán)”超級電腦將棋盤上的一個(gè)兵走到C4的位置上時(shí)，國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫?qū)Α吧钏{(lán)”的人機(jī)大戰(zhàn)落下帷幕，“深藍(lán)”以3.5：2.5的總比分戰(zhàn)勝卡斯帕羅夫。IBM的“深藍(lán)” 北京時(shí)間1997年5月12日凌晨4點(diǎn)IBM的沃森

北京時(shí)間2011年2月17日消息，據(jù)國外媒體報(bào)道，由IBM和美國德克薩斯大學(xué)聯(lián)合研制的超級電腦“沃森”(Watson)今日在美國最受歡迎的智力競猜電視節(jié)目《危險(xiǎn)邊緣》中擊敗該節(jié)目歷史上兩位最成功的選手肯-詹寧斯和布拉德-魯特，成為《危險(xiǎn)邊緣》節(jié)目新的王者。IBM的沃森北京時(shí)間2011年2月17日消息，據(jù)沃森的一些指標(biāo)90個(gè)跑在Linux系統(tǒng)上的POWER750服務(wù)器16T內(nèi)存2800多個(gè)核共10個(gè)機(jī)架總價(jià)大概100萬美元3秒內(nèi)完成一個(gè)答案實(shí)際使用了100多個(gè)技術(shù)沃森的一些指標(biāo)90個(gè)跑在Linux系統(tǒng)上的POWER750提綱智能技術(shù)的熱點(diǎn)事件人工智能60年人工智能大師介紹智能技術(shù)進(jìn)展與影響智能時(shí)代你準(zhǔn)備好了嗎？提綱智能技術(shù)的熱點(diǎn)事件人工智能60年人工智能60年人工智能定義人工智能(ArtificialIntelligence)，英文縮寫為AI。它是研究、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)與應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，它企圖了解智能的實(shí)質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器，該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。人工智能是一門極富挑戰(zhàn)性的科學(xué)，從事這項(xiàng)工作的人須懂得計(jì)算機(jī)知識，心理學(xué)和哲學(xué)。人工智能是包括十分廣泛的科學(xué)，它由不同的領(lǐng)域組成，如機(jī)器學(xué)習(xí)，計(jì)算機(jī)視覺等等，總的說來，人工智能研究的一個(gè)主要目標(biāo)是使機(jī)器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復(fù)雜工作。人工智能定義人工智能(ArtificialIntelliAI的本質(zhì)問題 研究如何制造出人造的智能機(jī)器或系統(tǒng)，來模擬人類智能活動的能力，以延伸人們智能的科學(xué)。AI的本質(zhì)問題 研究如何制造出人造的智能機(jī)器或系統(tǒng)，來模擬人人工智能的提出AI誕生于一次歷史性的研討會

時(shí)間：1956年夏季

地點(diǎn)：達(dá)特莫斯(Dartmouth)大學(xué)

目的：為使計(jì)算機(jī)變得更“聰明”，或者說使計(jì)算機(jī)具有智能

發(fā)起人：

麥卡錫(J.McCarthy），Dartmouth的年輕數(shù)學(xué)家、計(jì)算機(jī)專家，后為MIT教授

明斯基(M.L.Minsky），哈佛大學(xué)數(shù)學(xué)家、神經(jīng)學(xué)家，MIT教授

洛切斯特(N.Lochester)，IBM公司信息中心負(fù)責(zé)人

香農(nóng)(C.E.Shannon)，貝爾實(shí)驗(yàn)室信息部數(shù)學(xué)研究員

參加人：

莫爾(T.more)、塞繆爾(A.L.Samuel)，IBM公司

塞爾夫里奇(O.Selfridge)、索羅蒙夫(R.Solomonff)，MIT

紐厄爾(A.Newell)，蘭德(RAND)公司

西蒙(H.A.Simon)，卡內(nèi)基(Carnagie)工科大學(xué)

會議結(jié)果：

由麥卡錫提議正式采用了“ArtificialIntelligence”這一術(shù)語

人工智能的提出AI誕生于一次歷史性的研討會

時(shí)間：1956年達(dá)特莫斯會議

這些青年學(xué)者的研究專業(yè)包括數(shù)學(xué)、心理學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)、信息論和電腦科學(xué)，分別從不同的角度共同探討人工智能的可能性。達(dá)特莫斯會議歷時(shí)長達(dá)兩個(gè)多月，學(xué)者們在充分討論的基礎(chǔ)上，首次提出了“人工智能”（ArtificialIntelligence）這一術(shù)語，標(biāo)志著人工智能（AI）作為一門新興學(xué)科正式誕生。達(dá)特莫斯會議這些青年學(xué)者的研究專業(yè)包括數(shù)學(xué)、心理學(xué)、達(dá)特莫斯會議會上,紐厄爾和西蒙最為活躍,介紹了他們的推理程序:邏輯理論家盡管這次會議沒有新突破,但聚集了AI的主要人物特別是AI領(lǐng)域的4位著名專家,他們后來所在的大學(xué)也成為了美國AI研究的3大基地:

MIT—明斯基Stanford—麥卡錫(先在MIT后去了Stanford)CMU—紐厄爾和西蒙此外,還有IBM達(dá)特莫斯會議會上,紐厄爾和西蒙最為活躍,介紹了他們的推理達(dá)特莫斯會議這次會議最為長久的貢獻(xiàn)就是麥卡錫為該領(lǐng)域起的名字:人工智能為什么AI有必要成為一個(gè)新領(lǐng)域?目標(biāo)不同：AI從一開始就承載著復(fù)制人的才能如創(chuàng)造性、自我修養(yǎng)、語言功能等思想，沒有任何一個(gè)其他領(lǐng)域涉與這些問題方法論不同：是唯一一個(gè)明確屬于計(jì)算機(jī)科學(xué)的分支，因而不是數(shù)學(xué)或者控制論或其他學(xué)科的分支AI是唯一這樣的領(lǐng)域：它試圖建造在復(fù)雜和變化的環(huán)境中自動發(fā)揮功能的機(jī)器達(dá)特莫斯會議這次會議最為長久的貢獻(xiàn)就是麥卡錫為該領(lǐng)域起的名字早期的熱情,巨大的期望

(1952~1969)(1)當(dāng)時(shí)，主流的思想是“一臺機(jī)器永遠(yuǎn)不能做X”(而不是考慮“看看計(jì)算機(jī)能不能做X？”)AI研究者們就演示一個(gè)接一個(gè)的XCMU:紐厄爾和西蒙完成通用問題求解器(GPS),該系統(tǒng)與其后續(xù)程序的成功導(dǎo)致了他們提出著名的物理符號系統(tǒng)假設(shè)早期的熱情,巨大的期望

(1952~1969)(1)當(dāng)時(shí)，早期的熱情,巨大的期望

(1952~1969)(2)IBM:1959—HerbertGelernter建造了幾何定理證明機(jī);1952年起,塞繆爾寫了一系列西洋跳棋程序,通過學(xué)習(xí)可達(dá)業(yè)余高手的級別MIT:1958年麥卡錫到了以后作出了三項(xiàng)重要貢獻(xiàn)/貢獻(xiàn)1:定義了LISP語言/貢獻(xiàn)2:與MIT其他人發(fā)明了分時(shí)技術(shù)/貢獻(xiàn)3:發(fā)表了題為《ProgramwithCommonSense》的論文,文中描述了“建議采納者”程序.該程序?qū)崿F(xiàn)了知識表示和推理的中心原則:具備明確的知識表示,并能通過演繹過程處理這些表示早期的熱情,巨大的期望

(1952~1969)(2)IBM早期的熱情,巨大的期望

(1952~1969)(3)Stanford:1963年麥卡錫啟動了斯坦福的AI實(shí)驗(yàn)室,著重研究邏輯推理的通用方法(后來如Robinson發(fā)現(xiàn)歸結(jié)方法)/以與機(jī)器人研究MIT:1958年明斯基也到了,不過他對程序如何實(shí)現(xiàn)更感興趣,并最終發(fā)展出反邏輯的觀點(diǎn)/指導(dǎo)了一系列學(xué)生,選擇那些顯然需要智能才能解決的受限問題/貢獻(xiàn):微世界模型MIT:最著名的微世界是積木世界,在此基礎(chǔ)上完成了許多研究工作如:視覺項(xiàng)目、自然語言理解項(xiàng)目(TerryWinograd)、規(guī)劃器等早期的熱情,巨大的期望

(1952~1969)(3)Sta現(xiàn)實(shí)的困難(1966~1973)(1)早期AI研究者過于盲目的樂觀態(tài)度,10年預(yù)見,而實(shí)際上至少40年早期的AI系統(tǒng)在試圖解決更寬范圍和更難的問題時(shí),都悲慘地失敗了/原因何在?第一類困難:缺少主題知識(通用而非專門化)典型例子:機(jī)器翻譯(MT)/最早對AI研究的發(fā)難始于機(jī)器翻譯(1966ALPAC報(bào)告)時(shí)至今日,MT研究仍然不完善但是被廣泛期待，也在作為一種輔助文檔處理工具現(xiàn)實(shí)的困難(1966~1973)(1)早期AI研究者過于盲目現(xiàn)實(shí)的困難(1966~1973)(2)第二類困難：AI試圖解決的很多問題是不可操作的(NP類)在計(jì)算復(fù)雜性理論建立之前,對“問題放大”(從玩具到現(xiàn)實(shí))的認(rèn)識局限于速度和存儲容量例子:包含超過幾十條事實(shí)的定理證明/早期遺傳算法實(shí)驗(yàn)(1958~59)無限計(jì)算能力的幻覺:程序原則上能夠找到解并不意味著程序?qū)嶋H上包含找到解的機(jī)制1973年英國政府在Lighthill報(bào)告之后終止了除2所大學(xué)以外所有的AI研究資助現(xiàn)實(shí)的困難(1966~1973)(2)第二類困難：AI試圖解現(xiàn)實(shí)的困難(1966~1973)(3)第三類困難：用于產(chǎn)生智能行為的基本結(jié)構(gòu)存在某些限制例子：1969年Minsky和Papert證明了感知器—簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所能表示的東西很少(單層感知器對XOR函數(shù))神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究由此沉寂了20年,直到80年代后期多層網(wǎng)絡(luò)的反向傳播算法出現(xiàn)引起了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)興這一算法首次發(fā)現(xiàn)恰恰是在1969年發(fā)現(xiàn)的(Bryson&Ho)現(xiàn)實(shí)的困難(1966~1973)(3)第三類困難：用于產(chǎn)生智基于知識的系統(tǒng):力量的鑰匙?

(1969~1979)(1)早期研究中的通用搜索機(jī)制稱為弱方法,通用但不能擴(kuò)展到大規(guī)模問題或困難問題需要更強(qiáng)有力的、領(lǐng)域相關(guān)的知識DENDRAL是第一個(gè)成功的知識密集型系統(tǒng),1969年在Stanford開發(fā),參與者包括EdFeigenbaum等，根據(jù)質(zhì)譜儀信息推斷分子結(jié)構(gòu)/該系統(tǒng)改進(jìn)后,把知識和推理部分清楚地劃分開—80年代專家系統(tǒng)的典型結(jié)構(gòu)基于知識的系統(tǒng):力量的鑰匙?

(1969~1979)(1基于知識的系統(tǒng):力量的鑰匙?

(1969~1979)(2)由DENDRAL系統(tǒng)開始的專家系統(tǒng)方法論又應(yīng)用到其他需要人類專家知識的領(lǐng)域:MYCIN—檢測血液感染的專家系統(tǒng)MYCIN知識庫的特點(diǎn):直接來自經(jīng)驗(yàn)/反映出知識的不確定性自然語言理解領(lǐng)域的專家系統(tǒng):耶魯大學(xué)RogerSchank和其學(xué)生們開發(fā)的一系列程序(1977~1983)基于知識的系統(tǒng):力量的鑰匙?

(1969~1979)(2AI成為工業(yè)(1980以后)(1)1982年,第一個(gè)成功的商用專家系統(tǒng)R1在DEC公司開始運(yùn)轉(zhuǎn),到1986年為止每年為公司節(jié)省4千萬美元美國主要公司都曾開發(fā)或使用專家系統(tǒng)AI工業(yè)在1980年只是幾百萬美元,1988年漲到數(shù)十億美元但很快又進(jìn)入了“AI的冬天”時(shí)期AI成為工業(yè)(1980以后)(1)1982年,第一個(gè)成功的AI成為工業(yè)(1980以后)(2)在八十年代的AI研究熱潮中,1981年日本提出五代機(jī)計(jì)劃,目的是建造運(yùn)行Prolog程序的智能機(jī)美國則對應(yīng)成立了MCC研究集團(tuán)其中的AI部分從未實(shí)現(xiàn)其野心勃勃的目標(biāo)實(shí)際上，“AI成為工業(yè)”目前在一些家電中可以找到影子(智能洗衣機(jī)等)AI成為工業(yè)(1980以后)(2)在八十年代的AI研究熱潮中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的回歸(1986)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò):FrankRosenblatt1962年提出感知器,證明了感知器收斂定理/但1969年以后沉寂反向傳播算法引起了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的復(fù)興Rumelhart和McClelland的文集引起反響連接主義方法崛起，被認(rèn)為是Newell和Simon提出的符號模型和McCarthy主張的邏輯方法的直接競爭者當(dāng)前的觀點(diǎn)是：連接主義和符號主義方法是互補(bǔ)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的回歸(1986)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò):FrankRosenAI成為科學(xué)(1987~現(xiàn)在)(1)近年來，AI研究在內(nèi)容和方法論方面的特點(diǎn)：在已有的理論基礎(chǔ)上進(jìn)行研究而不是提出嶄新理論理論建立在嚴(yán)格定理或者確鑿實(shí)驗(yàn)證據(jù)基礎(chǔ)上而不是靠直覺顯示與現(xiàn)實(shí)世界應(yīng)用的相關(guān)性而不是與玩具樣例的相關(guān)性AI成為科學(xué)(1987~現(xiàn)在)(1)近年來，AI研究在內(nèi)容和AI成為科學(xué)(1987~現(xiàn)在)(2)從對控制論和統(tǒng)計(jì)學(xué)的某種叛逆到開始接受這些領(lǐng)域的理論和方法通過互連網(wǎng)進(jìn)行測試數(shù)據(jù)和程序代碼的共享典型：語音識別中HMM模型應(yīng)用/貝葉斯網(wǎng)絡(luò)AI成為科學(xué)(1987~現(xiàn)在)(2)從對控制論和統(tǒng)計(jì)學(xué)的某種智能化智能體出現(xiàn)(1995以后)重新審視“完整智能體”：SOAR系統(tǒng)上的工作(1987~1990)環(huán)境約束:目標(biāo)是理解嵌入真實(shí)環(huán)境的智能體的工作/目前最重要的智能化智能體環(huán)境是Internet,AI技術(shù)成為重要的Internet工具為什么要采納智能體觀點(diǎn)?AI目前分離的子領(lǐng)域需要重新組織起來,至少當(dāng)它們的結(jié)果需要聯(lián)系在一起的時(shí)候AI與其他涉與智能體的領(lǐng)域的聯(lián)系被拉近了(如控制論和經(jīng)濟(jì)學(xué))智能化智能體出現(xiàn)(1995以后)重新審視“完整智能體”：S提綱智能技術(shù)的熱點(diǎn)事件人工智能60年人工智能大師介紹智能技術(shù)進(jìn)展與影響智能時(shí)代你準(zhǔn)備好了嗎？提綱智能技術(shù)的熱點(diǎn)事件阿倫?圖靈

（AlanTuring）

計(jì)算機(jī)科學(xué)理論的創(chuàng)始人阿倫?圖靈

（AlanTuring） 計(jì)算機(jī)科學(xué)理論的創(chuàng)始阿倫?圖靈（AlanTuring）1912年出生于英國倫敦，1954年去世1936年發(fā)表論文“論可計(jì)算數(shù)與其在判定問題中的應(yīng)用”，提出圖靈機(jī)理論1950年發(fā)表論文“計(jì)算機(jī)與智能”，闡述了計(jì)算機(jī)可以具有智能的想法，提出圖靈測試1966年為紀(jì)念圖靈的杰出貢獻(xiàn)，ACM設(shè)立圖靈獎(jiǎng)阿倫?圖靈（AlanTuring）1912年出生于英國倫敦馬文?明斯基

（MarnivLeeMinsky）

人工智能之父 框架理論的創(chuàng)立者 首位獲得圖靈獎(jiǎng)的人工智能學(xué)者馬文?明斯基

（MarnivLeeMinsky） 人工馬文?明斯基

（MarnivLeeMinsky）1927年出生于美國紐約1951年提出思維如何萌發(fā)并形成的基本理論1956年達(dá)特茅斯會議的發(fā)起人之一1958年在MIT創(chuàng)建世界上第一個(gè)AI實(shí)驗(yàn)室1969年獲得圖靈獎(jiǎng)1975年首創(chuàng)框架理論馬文?明斯基

（MarnivLeeMinsky）1927約翰?麥卡錫

（JohnMcCarthy）人工智能之父LISP語言的發(fā)明人首次提出AI的概念約翰?麥卡錫

（JohnMcCarthy）人工智能之父約翰?麥卡錫

（JohnMcCarthy）1927年出生于美國波士頓1956年發(fā)起達(dá)特茅斯會議，并提出“人工智能”的概念1958年與明斯基一起創(chuàng)建世界上第一個(gè)人工智能實(shí)驗(yàn)室發(fā)明α－β剪枝算法1959年開發(fā)LISP語言開創(chuàng)邏輯程序研究，用于程序驗(yàn)證和自動程序設(shè)計(jì)1971年獲得圖靈獎(jiǎng)約翰?麥卡錫

（JohnMcCarthy）1927年出生于赫伯特?西蒙(司馬賀)

（HerbertA.Simon）符號主義學(xué)派的創(chuàng)始人愛好廣泛的全能科學(xué)家中國科學(xué)院外籍院士赫伯特?西蒙(司馬賀)

（HerbertA.Simon）赫伯特?西蒙(HerbertA.Simon）1916年出生于美國的威斯康辛州1943年在匹茲堡大學(xué)獲政治學(xué)博士學(xué)位1969年因心理學(xué)方面的貢獻(xiàn)獲得杰出科學(xué)貢獻(xiàn)獎(jiǎng)1975年和他的學(xué)生艾倫?紐厄爾共同獲得圖靈獎(jiǎng)1978年獲得諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)1986年因行為學(xué)方面的成就獲得美國全國科學(xué)家獎(jiǎng)?wù)潞詹?西蒙(HerbertA.Simon）1916年出50年代至60年代初開發(fā)了世界上最早的啟發(fā)式程序“邏輯理論家”LT，證明了《數(shù)學(xué)原理》第二章中的全部52個(gè)定理，開創(chuàng)了機(jī)器定理證明這一新的學(xué)科領(lǐng)域57年開發(fā)了IPL(InformationProcessingLanguage)語言，是最早的AI語言。60年開發(fā)了“通用問題求解系統(tǒng)”GPS66年開發(fā)了最早的下棋程序之一MATER70年發(fā)展與完善了語義網(wǎng)絡(luò)的概念和方法70年代提出了“物理符號系統(tǒng)假說”70年代提出決策過程模型，成為DSS的核心內(nèi)容50年代至60年代初開發(fā)了世界上最早的啟發(fā)式程序“邏輯理論家艾倫?紐厄爾（AllenNewell）符號主義學(xué)派的創(chuàng)始人之一西蒙的學(xué)生與同事1975年與西蒙同獲圖靈獎(jiǎng)艾倫?紐厄爾（AllenNewell）符號主義學(xué)派的創(chuàng)始人查理德?卡普

（RichardM.Karp）

發(fā)明“分枝界限法”的三棲學(xué)者查理德?卡普

（RichardM.Karp） 發(fā)明“分枝查理德?卡普（RichardM.Karp）1935年出生于美國波士頓是加州大學(xué)伯克利分校三個(gè)系的教授：電氣工程和計(jì)算機(jī)系數(shù)學(xué)系工業(yè)工程和運(yùn)籌學(xué)系60年代提出“分枝界限法”，成功求解含有65個(gè)城市的旅行商問題，創(chuàng)當(dāng)時(shí)的記錄1985年獲得圖靈獎(jiǎng)查理德?卡普（RichardM.Karp）1935年出生愛德華?費(fèi)根鮑姆

（EdwardA.Feigenbaum）

知識工程的提出者 大型人工智能系統(tǒng)的開拓者愛德華?費(fèi)根鮑姆

（EdwardA.Feigenbaum愛德華?費(fèi)根鮑姆

（EdwardA.Feigenbaum）1936年出生于美國的新澤西州通過實(shí)驗(yàn)和研究，證明了實(shí)現(xiàn)智能行為的主要手段是知識1977年提出知識工程，使人工智能從理論轉(zhuǎn)向應(yīng)用名言：知識蘊(yùn)藏著力量1994年和勞伊?雷迪共同獲得圖靈獎(jiǎng)愛德華?費(fèi)根鮑姆

（EdwardA.Feigenbaum提綱智能技術(shù)的熱點(diǎn)事件人工智能60年人工智能大師介紹智能技術(shù)進(jìn)展與影響智能時(shí)代你準(zhǔn)備好了嗎？提綱智能技術(shù)的熱點(diǎn)事件智能技術(shù)的研究與應(yīng)用領(lǐng)域問題求解邏輯推理與自動定理證明計(jì)算智能分布式人工智能與真體（Agent）自動程序設(shè)計(jì)專家系統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)自動規(guī)劃智能檢索智能技術(shù)的研究與應(yīng)用領(lǐng)域問題求解人工智能的研究與應(yīng)用領(lǐng)域智能網(wǎng)絡(luò)自然語言理解機(jī)器人學(xué)模式識別機(jī)器視覺人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能控制智能決策系統(tǒng)人工智能語言人工智能的研究與應(yīng)用領(lǐng)域智能網(wǎng)絡(luò)像人一樣思考的系統(tǒng)理性地思考的系統(tǒng)“要使計(jì)算機(jī)能夠思考..….意思就是：有頭腦的機(jī)器”（Haugeland,1985）“與人類的思維相關(guān)的活動，諸如決策、問題求解、學(xué)習(xí)等活動”（Bellman,1978）“通過利用計(jì)算模型來進(jìn)行心智能力的研究”（Chamiak和McDermott,1985）“對使得知覺、推理和行為成為可能的計(jì)算的研究”（Winston,1992）像人一樣行動的系統(tǒng)理性地行動的系統(tǒng)“一種技藝，創(chuàng)造機(jī)器來執(zhí)行人需要智能才能完成的功能”（Kurzweil,1990）“研究如何讓計(jì)算機(jī)能夠做到那些目前人比計(jì)算機(jī)做得更好的事情”（Rich和Knight,1991）“計(jì)算智能是對設(shè)計(jì)智能化智能體的研究”（Poole等，1998）“AI..….關(guān)心的是人工制品中的智能行為”（Nilsson,1998）像人一樣思考的系統(tǒng)理性地思考的系統(tǒng)“要使計(jì)算機(jī)能夠思考..…計(jì)算機(jī)應(yīng)用就是AI問題數(shù)據(jù)平臺應(yīng)用系統(tǒng)AI計(jì)算機(jī)應(yīng)用就是AI問題數(shù)據(jù)平臺應(yīng)用系統(tǒng)AI技術(shù)融合導(dǎo)致指數(shù)發(fā)展云計(jì)算（CloudComputing）物聯(lián)網(wǎng)（InternetofThings）移動計(jì)算（MobileComputing）大數(shù)據(jù)（BigData）人工智能（AI）技術(shù)融合導(dǎo)致指數(shù)發(fā)展云計(jì)算（CloudComputing）深度學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)的概念由Hinton等人于2006年提出?；谏疃戎眯啪W(wǎng)絡(luò)(DBN)提出非監(jiān)督貪心逐層訓(xùn)練算法，為解決深層結(jié)構(gòu)相關(guān)的優(yōu)化難題帶來希望，隨后提出多層自動編碼器深層結(jié)構(gòu)。此外Lecun等人提出的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是第一個(gè)真正多層結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)算法，它利用空間相對關(guān)系減少參數(shù)數(shù)目以提高訓(xùn)練性能。2013年深度學(xué)習(xí)算法在語音和視覺識別方面取得成功。2015年12月10日，微軟亞洲研究院視覺計(jì)算組在2015ImageNet計(jì)算機(jī)識別挑戰(zhàn)賽中憑借深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的突破。深度學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)的概念由Hinton等人于2006年提出。基一些大公司的舉動百度成立深度學(xué)習(xí)研究院（IDL，2013.4）Google與NASA合作，成立量子人工智能實(shí)驗(yàn)室（2013.5）半年內(nèi)收購了8加機(jī)器人公司Facebook成立人工智能實(shí)驗(yàn)室（2013.12）IBM成立沃森業(yè)務(wù)集團(tuán)微軟研究院：小娜、小冰一些大公司的舉動百度成立深度學(xué)習(xí)研究院（IDL，2013.4一個(gè)機(jī)器人的世紀(jì)已經(jīng)來臨

期望人，勝在展望未來一個(gè)機(jī)器人的世紀(jì)已經(jīng)來臨

人工智能對人類的影響–經(jīng)濟(jì)人工智能對經(jīng)濟(jì)的影響成功的專家系統(tǒng)能為它的建造者、擁有者和用戶帶來明顯的經(jīng)濟(jì)效益人工智能推動計(jì)算機(jī)技術(shù)發(fā)展人工智能對人類的影響–經(jīng)濟(jì)人工智能對經(jīng)濟(jì)的影響人工智能對人類的影響–

社會人工智能對社會的影響勞務(wù)就業(yè)問題

撿罐子機(jī)器人人工智能對人類的影響–社會人工智能對社會的影響十大正受到智能系統(tǒng)威脅的職業(yè)波士頓咨詢集團(tuán)已經(jīng)預(yù)測，到2025年，目前人類勝任的1/4工作將被智能軟件或機(jī)器人取代。牛津大學(xué)的研究也顯示，英國目前35%的人類工作未來20年有被自動化取代的危險(xiǎn)?！陡２妓埂冯s志近日列舉出正受到先進(jìn)大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)威脅的10大職業(yè)：醫(yī)生、保險(xiǎn)經(jīng)紀(jì)人、建筑、記者、銀行員工教師、人力資源、市場營銷與廣告人員律師與其助手、執(zhí)法人員十大正受到智能系統(tǒng)威脅的職業(yè)波士頓咨詢集團(tuán)已經(jīng)預(yù)測，到202人工智能對人類的影響–

社會社會結(jié)構(gòu)變化“人-機(jī)器”

→“人-智能機(jī)器-機(jī)器”

人們將不得不學(xué)會與智能機(jī)器相處，并適應(yīng)這種變化了的社會結(jié)構(gòu)。思維方式與觀念的變化人們開始相信智能機(jī)器的判斷和決定。失去對問題與其求解任務(wù)的責(zé)任感和敏感性。認(rèn)知能力下降，變得懶惰。人工智能對人類的影響–社會社會結(jié)構(gòu)變化心理或精神上的威脅引起的法律問題技術(shù)失控的危險(xiǎn)人工智能對人類的影響—社會機(jī)器人三守則機(jī)器人必須不危害人類，也不允許眼看人類受害而袖手旁觀。機(jī)器人必須絕對服從人類，除非這種服從有害于人類。機(jī)器人必須保護(hù)自身不受傷害，除非為了保護(hù)人類或者是人類命令它作出犧牲。

——阿西莫夫，《我是機(jī)器人》，1950人工智能技術(shù)失控有什么危險(xiǎn)？心理或精神上的威脅人工智能對人類的影響—社會機(jī)器人三守則人工人工智能對文化的影響改善人類知識改善人類語言改善文化生活人工智能對人類的影響—文化人工智能對文化的影響人工智能對人類的影響—文化人工智能的影響積極:

如今存在的一個(gè)廣泛共識是，人工智能研究正在穩(wěn)步進(jìn)展之中，它對社會的影響也很可能會逐漸增大。人類文明所能提供的一切都是人類智慧的結(jié)晶。這種智慧被人工智能可能提供的工具放大后，我們能做到什么是我們無法想象的，不過那樣的話根除疾病和貧困將不再是遙不可與的。從這個(gè)意義上說，人工智能有巨大的潛在好處。消極:

這已經(jīng)不是霍金或者馬斯克第一次公開表達(dá)對人工智能或?qū)⒋嬖诘娘L(fēng)險(xiǎn)的擔(dān)憂。在接受媒體記者采訪時(shí)，霍金不止一次地說：“成功創(chuàng)造人工智能將會是