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从诞生到商用,人工智能发展的十个里程碑你知道多少?【独家视频讲解】


讲解嘉宾:

中国人民大学法学院副教授

人大法学院未来法治研究院执行院长

张吉豫老师

亚太网络法律研究中心研究员,中韩交流部

司春磊主任


人工智能是一个非常重要和复杂的领域。关于人工智能的里程碑式事件,这里小编盘点了你最应该知道的十个。

将人工智能(AI)压缩到10个“需要记忆的时刻”并不容易。在数以百计的研究实验室和数千名计算机科学家的帮助下,编制一份每一项具有里程碑意义的成就的清单,都将是一份智能算法的工作。然而,通过仔细研究历史书籍,能够总结出人工智能历史上最重要的10个里程碑式的发展。

一、神经网络的诞生


你可能已经听说过神经网络,在当今最先进的人工智能背后,是大脑激发的人工智能工具。你可能已经听说过神经网络,这是一种当今前沿人工智能背后受大脑启发的人工智能工具。虽然像深度学习这样的概念是比较新的,但它们背后的理论体系可以追溯到1943年的一个数学理论。

Warren McCulloch和Walter Pitts的《 神经活动内在想法的逻辑演算 》可能听起来非常的普通,但它与计算机科学一样重要(甚至超过计算机科学)。其中,《 PageRank引文排名 》一文,催生了谷歌的诞生。在在《逻辑微积分》中, McCulloch和Pitts描述了如何让人造神经元网络实现逻辑功能。至此,AI的大门正式打开。

二、人工智能的名字由来


如果要提到人工智能的真正开端,那就要追溯到1955年8月31日。当时,研究人员John McCarthy、Marvin Minsky、Nathaniel Rochester和Claude Shannon提交了一份《2个月,10个人的人工智能研究》的提案,第一次提出了“人工智能”的概念。而其中John McCarthy被后人尊称为“人工智能之父”。

1956年,会议在达特茅斯学院占地269英亩的庄园举行。不幸的是,他们对于人工智能的发展有点过于乐观了。他们写到:“我们认为,如果一个精心挑选的科学家团队努力工作一个夏天,那我们就能取得重大进展。”然而事实证明,时间花得远比想象中的要多很多。

三、反向传播算法(BACKPROP)的出现


反向传播(英语:Backpropagation,缩写为BP),有时缩写为“BP”,是机器学习历史上最重要的算法之一。尽管该算法成为机器学习的主流算法是在20世纪80年代,但该算法第一次被提出是在1969年。这是一种与最优化方法(如梯度下降法)结合使用的,用来训练人工神经网络的常见方法。该方法计算对网络中所有权重计算损失函数的梯度。这个梯度会反馈给最优化方法,用来更新权值以最小化损失函数。

反向传播要求有对每个输入值想得到的已知输出,来计算损失函数梯度。因此,它通常被认为是一种监督式学习方法,虽然它也用在一些无监督网络(如自动编码器)中。它是多层前馈网络的Delta规则的推广,可以用链式法则对每层迭代计算梯度。反向传播要求人工神经元(或“节点”)的激励函数可微。简而言之,这意味着创作者可以通过在犯错时纠正错误来训练他们的网络。完成后,道具会修改神经网络中的不同连接,确保下次遇到同样问题时能得到正确的答案。

四、语言助手的诞生


提及亚马逊的Alexa、谷歌助手和苹果的Siri大家一定都不陌生。早在20世纪60年代中期,麻省理工学院的一名研究人员就发明了一个名为ELIZA的计算机心理治疗师,可以实现与用户之间的“智能”对话。在当时,ELIZA的发明者就指出,用户如此愿意以这种方式与机器交谈,这让他们感到非常惊讶。

五、科技奇点的提出


1993年,作家兼计算机科学家Vernor Vinge发表了一篇文章,这篇文章首次提到了人工智能的“奇点”。而这里所指的“奇点”并不是广义上的,而是指未来某一天机器将变得比人类更聪明,甚至会取代人类,主宰人类世界。但在1993年,作家兼计算机科学家Vernor Vinge发表了一篇文章,这篇文章推广了这个想法。

被称为“即将到来的技术奇点”,Vinge预测,在未来30年内,人类将拥有创造超级人工智能的能力。他写到:“不久之后,人类时代就会结束。”这是一个警告,和现如今特斯拉CEO马斯克所担心的一样。


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从诞生到商用,人工智能发展的十个里程碑你知道多少?【独家视频讲解】

A+


讲解嘉宾:

中国人民大学法学院副教授

人大法学院未来法治研究院执行院长

张吉豫老师

亚太网络法律研究中心研究员,中韩交流部

司春磊主任


人工智能是一个非常重要和复杂的领域。关于人工智能的里程碑式事件,这里小编盘点了你最应该知道的十个。

将人工智能(AI)压缩到10个“需要记忆的时刻”并不容易。在数以百计的研究实验室和数千名计算机科学家的帮助下,编制一份每一项具有里程碑意义的成就的清单,都将是一份智能算法的工作。然而,通过仔细研究历史书籍,能够总结出人工智能历史上最重要的10个里程碑式的发展。

一、神经网络的诞生


你可能已经听说过神经网络,在当今最先进的人工智能背后,是大脑激发的人工智能工具。你可能已经听说过神经网络,这是一种当今前沿人工智能背后受大脑启发的人工智能工具。虽然像深度学习这样的概念是比较新的,但它们背后的理论体系可以追溯到1943年的一个数学理论。

Warren McCulloch和Walter Pitts的《 神经活动内在想法的逻辑演算 》可能听起来非常的普通,但它与计算机科学一样重要(甚至超过计算机科学)。其中,《 PageRank引文排名 》一文,催生了谷歌的诞生。在在《逻辑微积分》中, McCulloch和Pitts描述了如何让人造神经元网络实现逻辑功能。至此,AI的大门正式打开。

二、人工智能的名字由来


如果要提到人工智能的真正开端,那就要追溯到1955年8月31日。当时,研究人员John McCarthy、Marvin Minsky、Nathaniel Rochester和Claude Shannon提交了一份《2个月,10个人的人工智能研究》的提案,第一次提出了“人工智能”的概念。而其中John McCarthy被后人尊称为“人工智能之父”。

1956年,会议在达特茅斯学院占地269英亩的庄园举行。不幸的是,他们对于人工智能的发展有点过于乐观了。他们写到:“我们认为,如果一个精心挑选的科学家团队努力工作一个夏天,那我们就能取得重大进展。”然而事实证明,时间花得远比想象中的要多很多。

三、反向传播算法(BACKPROP)的出现


反向传播(英语:Backpropagation,缩写为BP),有时缩写为“BP”,是机器学习历史上最重要的算法之一。尽管该算法成为机器学习的主流算法是在20世纪80年代,但该算法第一次被提出是在1969年。这是一种与最优化方法(如梯度下降法)结合使用的,用来训练人工神经网络的常见方法。该方法计算对网络中所有权重计算损失函数的梯度。这个梯度会反馈给最优化方法,用来更新权值以最小化损失函数。

反向传播要求有对每个输入值想得到的已知输出,来计算损失函数梯度。因此,它通常被认为是一种监督式学习方法,虽然它也用在一些无监督网络(如自动编码器)中。它是多层前馈网络的Delta规则的推广,可以用链式法则对每层迭代计算梯度。反向传播要求人工神经元(或“节点”)的激励函数可微。简而言之,这意味着创作者可以通过在犯错时纠正错误来训练他们的网络。完成后,道具会修改神经网络中的不同连接,确保下次遇到同样问题时能得到正确的答案。

四、语言助手的诞生


提及亚马逊的Alexa、谷歌助手和苹果的Siri大家一定都不陌生。早在20世纪60年代中期,麻省理工学院的一名研究人员就发明了一个名为ELIZA的计算机心理治疗师,可以实现与用户之间的“智能”对话。在当时,ELIZA的发明者就指出,用户如此愿意以这种方式与机器交谈,这让他们感到非常惊讶。

五、科技奇点的提出


1993年,作家兼计算机科学家Vernor Vinge发表了一篇文章,这篇文章首次提到了人工智能的“奇点”。而这里所指的“奇点”并不是广义上的,而是指未来某一天机器将变得比人类更聪明,甚至会取代人类,主宰人类世界。但在1993年,作家兼计算机科学家Vernor Vinge发表了一篇文章,这篇文章推广了这个想法。

被称为“即将到来的技术奇点”,Vinge预测,在未来30年内,人类将拥有创造超级人工智能的能力。他写到:“不久之后,人类时代就会结束。”这是一个警告,和现如今特斯拉CEO马斯克所担心的一样。


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