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　　人工智能可以说是计算科学的一个分支★★✿，它要了解的是智能的实质★★✿，并生产出一种能以人类相似的方式做出反应的智能机器★★✿，研究领域包括★★✿、语言识别尊龙凯时★★✿、图像识别★★✿、自然语言处理和专家系统等★★✿。人工智能从诞生以来★★✿，经历了初期的探索和发展低谷★★✿，以及后期技术上不断突破★★✿，并在最近十年左右逐步实现产业化★★✿。

　　1950年★★✿，英国数学家★★✿、逻辑学家艾伦·图灵（Alan Turing）发表了一篇划时代的论文《计算机与智能》★★✿，文中提出了著名的“图灵测试”构想★★✿，即如果一台机器能够与人类展开对话（通过电传设备）而不能被辨别出其机器身份★★✿，那么称这台机器具有智能★★✿。

　　随后图灵又发表了《机器能思考吗》论文★★✿。两篇论文及后来的图灵测试尊龙凯时★★✿，强有力地证明了一个判断★★✿，那就是机器具有智能的可能性★★✿，并对其后的机器智能发展做了大胆预测★★✿。为此★★✿，艾伦·图灵（Alan Turing）也被称为“人工智能之父”★★✿。

　　1956年8月★★✿，在美国达特茅斯学院中★★✿，约翰·麦卡锡（语言创始人）★★✿、马文·闵斯基（人工智能与认知学专家）★★✿、克劳德·香农（信息论创始人）★★✿、艾伦·纽厄尔（计算机科学家）★★✿、赫伯特·西蒙（诺贝尔经济学奖得主）等科学家聚在一起★★✿，讨论用机器来模仿人类学习以及其他方面的智能等问题★★✿。并首次提出了“人工智能”这个概念★★✿。

　　因此★★✿，1956年被公认为是人工智能的元年★★✿。“让机器来模仿人类学习以及其他方面的智能”也成为了人工智能要实现的根本目标★★✿。

　　人工智能概念提出后尊龙凯时★★✿，相继取得了一批令人瞩目的研究成果★★✿，比如★★✿，机器定理证明★★✿、跳棋程序等★★✿，掀起了人工智能发展的第一个高潮★★✿。

　　1966年最新国自产拍短视频★★✿，美国麻省理工学院（MIT）的魏泽鲍姆发布了世界上第一个聊天机器人ELIZA★★✿，其智能之处在于它能够通过脚本理解简单的自然语言★★✿，并能产生类似人类的互动★★✿。

　　1968年★★✿，美国斯坦福研究所（SRI）研发出了首台人工智能机器人Shakey尊龙凯时★★✿，它能够自主感知★★✿、分析环境★★✿、规划行为并执行任务★★✿，可以根据人的指令发现并抓取积木★★✿，这种机器人拥有类似人类的感觉★★✿，比如触觉★★✿、听觉等★★✿。

　　1970年★★✿，美国斯坦福大学计算机教授维诺格拉德开发出了能够分析语义★★✿、理解语言的人机对话系统SHRDLU★★✿，它能够分析指令★★✿，理解语义★★✿、解释不明确的句子★★✿、并通过虚拟方块操作来完成任务尊龙凯时★★✿。由于SHRDLU能够正确理解语言最新国自产拍短视频★★✿，被认为是人工智能研究的一次巨大成功★★✿。

　　然而接下来★★✿，人工智能的研究就进入了瓶颈期★★✿。1973年★★✿，著名数学家莱特希尔向英国政府提交了一份关于人工智能的研究★★✿，对当时的机器人技术尊龙凯时人生就是搏★★✿、语言处理技术和图像识别技术进行了严厉的批评★★✿，指出人工智能那些看上去宏伟的目标根本无法实现★★✿，研究也缺乏进展★★✿。

　　对人工智能提供资助的机构★★✿，如英国政府★★✿、美国国防部高级研究计划局和美国国家科学委员会等★★✿，对没有方向的人工智能研究逐渐停止资助★★✿。

　　到80年代初的几年★★✿，人工智能的研究有了些许好转★★✿。1981年★★✿，日本经济产业省拨款8.5亿美元用以研发第五代计算机项目★★✿，在当时被叫做人工智能计算机★★✿。1984年★★✿，在美国人道格拉斯·莱纳特的带领下★★✿，启动了Cyc项目★★✿，目标是使人工智能的应用能够以类似人类推理的方式工作★★✿。可以看到★★✿，1980年后人工智能产品逐渐多元化★★✿，而不仅仅限于机器人★★✿。

　　经历了几年的繁荣发展★★✿，人工智能很快又进入了低迷期卫浴装修★★✿。★★✿。从80年代中到90年代中★★✿。原因很多★★✿，比如★★✿，随着人工智能应用规模的不断扩大★★✿，专家系统存在的应用领域狭窄★★✿、缺乏常识性知识★★✿、知识获取困难尊龙凯时人生就是搏★★✿，★★✿、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★★✿。

　　专家系统是一个智能计算机程序系统★★✿，其内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验★★✿，它能够应用人工智能技术和计算机技术尊龙凯时★★✿，根据系统中的知识与经验★★✿，进行推理和判断★★✿，模拟人类专家的决策过程★★✿，以便解决那些需要人类专家处理的复杂问题★★✿。简而言之★★✿，专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统★★✿。

　　另外★★✿，传统的人工智能知识库维护与更新也十分麻烦★★✿，许多企业无法继续接受★★✿，人们认为人工智能应该是真正的实现智能化★★✿，人工智能应当拥有自己的感知系统★★✿，并且可以自主学习★★✿，而当时的人工智能与人们憧憬的人工智能存在差距★★✿。

　　上世纪90年代末★★✿，随着互联网技术的发展★★✿，人工智能的创新研究加速★★✿。1997年最新国自产拍短视频★★✿，IBM公司的国际象棋电脑深蓝DeepBlue战胜国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫★★✿。它的运算速度为每秒2亿步棋★★✿，并存有70万份大师对战的棋局数据★★✿，可估计随后的12步棋★★✿。

　　深蓝战胜卡斯帕罗夫对人工智能的发展具有特殊意义人工智能★★✿。在随后的十几年里★★✿，人工智能稳步发展★★✿，技术上不断突破★★✿，并且逐渐有人工智能产品面世★★✿。

　　1998年★★✿，戴夫·汉普顿（Dave Hampton）和钟少男（Caleb Chung）发明了第一款儿童玩具机器人Furby★★✿。2000年★★✿，MIT的西蒂亚·布雷泽尔（Cynthia Breazeal）打造了一款可以识别和模拟人类情绪的机器人Kismet★★✿。同年★★✿，日本本田推出具有人工智能机器人ASIMO★★✿，能像人在餐厅中为顾客上菜★★✿。

　　2006年★★✿，奥伦·艾奇奥尼（Oren Etzioni）和米歇尔·班科（Michele Banko ）在《Machine Reading》一书中将“机器阅读”一词定义为“一种无监督的对文本的自动理解”★★✿。2007年★★✿，李飞飞（Fei Fei Li ）和普林斯顿大学的同事开始建立ImageNet★★✿，这是一个大型注释图像数据库最新国自产拍短视频★★✿，旨在帮助视觉对象识别软件进行研究★★✿。

　　2009年★★✿，华裔科学家吴恩达及其团队开始研究使用GPU进行大规模无监督式机器学习工作★★✿，尝试让人工智能程序完全自主的识别图形中的内容★★✿。2012年取得惊人成就★★✿，他们给一个大型神经网络展示1000万张未标记的网络图像★★✿，发现神经网络能够识别出一只猫的形象★★✿。

　　接下来的十几年里★★✿，随着大数据★★✿、云计算物联网信息技术的发展★★✿，以深度神经网络为代表的人工智能技术迅速发展★★✿，图像分类★★✿、语音识别★★✿、知识问答无人驾驶等人工智能技术实现了从“不能用尊龙凯时★★✿、不好用”到“可以用”的突破★★✿。

　　比如在中国★★✿，从2012年到2016年★★✿，人工智能开始完成从技术研发向成果转化★★✿。从2016年至今★★✿，逐步实现从成果转化到赋能应用的产业化发展阶段★★✿，基础建设建设不断强化★★✿，应用场景不断拓展★★✿，市场规模迅速增长★★✿。

　　整体而言★★✿，历经过去几十年的发展★★✿，人工智能逐步从初期探索阶段★★✿，一路发展至如今的产业规模不断提升的阶段★★✿。不管当前业界普遍认为★★✿，人工智能还处于弱人工智能阶段★★✿，即机器不具备任何思考的能力★★✿，只是执行一组预设的功能★★✿。而人们期望的人工智能是通用人工智能★★✿，也被称为强人工智能★★✿，在这个阶段最新国自产拍短视频★★✿，机器将具有像人类一样的思考和决策能力★★✿。

　　也就是说★★✿，虽然如今人工智能技术已经在诸多领域实现应用★★✿，实现产业化发展尊龙凯时人生就是博·(中国)官网★★✿。★★✿。不过人工智能技术仍然有诸多方面需要持续突破★★✿。未来★★✿，人工智能在面临着不断推进规模化落地应用需求的同时★★✿，也面临着技术上需要不断创新和突破的需求★★✿。

　　种非常实用的管理工具★★✿，它可以帮助组织和企业掌握其运营状况★★✿，优化业务流程★★✿，提高效率和生产力★★✿。然而★★✿，随着

　　自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)的定义是通过电脑软件程序

　　人们日常语言的机器自动处理★★✿。为了帮助计算机理解★★✿，掌握自然语言处理的基本原理★★✿，需要涉及到自然语言处理的

　　可用的软件选项是 ML 系统★★✿。在十年左右的时间里★★✿，当计算能力和算法开发达到可以显着影响结果的地步时★★✿，我们将见证第

　　态势讲起★★✿，对深度学习与软件框架等相关基础知识进行了介绍★★✿。第2章从总体上介绍移动终端AI技术架构★★✿，包括移动终端