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      看看圖說說AI的這些年走過的路 (之一)

      人工智能這個(gè)概念是如何誕生的?

      我們將歷數(shù)這些年一些有趣的里程碑,看看在歷史的長(zhǎng)河里,人們是如何創(chuàng)造和喚醒了人工智能?

      用數(shù)字思考(1763)

      人工智能需要學(xué)習(xí)和決策的能力,通常基于不完全的信息。1763 年,托馬斯·貝葉斯(Thomas Bayes)提出了 一個(gè)事件概率框架,用數(shù)學(xué)來(lái)計(jì)算不同事件 發(fā)生 的 可能性。

      貝葉斯定理將成為人工智能中重要方法,貝葉斯公式也往往是AI基礎(chǔ)算法入門的第一課,這標(biāo)志著人工智能的伊始。

      托馬斯·貝葉斯(Thomas Bayes)

      從數(shù)字到理想科學(xué)(1842)

      1842 年,英國(guó)數(shù)學(xué)家艾達(dá)·洛夫萊斯 (Ada Lovelace) 幫助查爾斯·巴貝奇 (Charles Babbage) 發(fā)布了第一個(gè)分析引擎執(zhí)行的算法,這是第一臺(tái)通用機(jī)械計(jì)算機(jī)。然而,洛夫萊斯看到了數(shù)學(xué)以外的機(jī)會(huì)。她設(shè)想了一臺(tái)計(jì)算機(jī) ,不僅可以計(jì)算 數(shù)字 ,還可以解決任何復(fù)雜問題。在當(dāng)時(shí),機(jī)器具有超越純粹計(jì)算機(jī)的應(yīng)用是革命性的。她把它稱為理想科學(xué)(Poetical Science)。

      艾達(dá)·洛夫萊斯 (Ada Lovelace)

      機(jī)器人”進(jìn)入白話(1921)

      捷克作家 Karel ?apek 在他的戲劇RUR (Rossum’s Universal Robots)中引入了“機(jī)器人”這個(gè)詞 ?!皺C(jī)器人”一詞來(lái)自“robota”(工作或奴隸)一詞。

      Rossum’s Universal Robots

      第二次世界大戰(zhàn)和新思考(1942)

      第二次世界大戰(zhàn)把 許多不同 學(xué)科的科學(xué)家匯集在 了 一起 ,包括 新興的神經(jīng)科學(xué)和計(jì)算科學(xué) 領(lǐng)域 。在英國(guó),數(shù)學(xué)家艾倫·圖靈(Alan Turing)和神經(jīng)學(xué)家格雷·沃爾特(Gray Walter)是兩個(gè) 聰明學(xué)者 。他們常 在一起 交流 。

      這一年 ,沃爾特制造了他的第一批機(jī)器人。而 圖靈提出 了 所謂的圖靈測(cè)試,它為智能機(jī)器設(shè)定了標(biāo)準(zhǔn):可以欺騙某人以為他們正在與另一個(gè)人類交談。

      Gray Walter 的自然靈感“烏龜”。它是世界上第一個(gè)移動(dòng)的自主機(jī)器人

      神經(jīng)元變成人工的(1943 年)

      Warren S. McCulloch 和 Walter Pitts 在數(shù)學(xué)生物物理學(xué)公報(bào)上發(fā)表了“神經(jīng)活動(dòng)中 內(nèi)在思想的邏輯演算”(A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity)。

      這篇 論文討論了理想化和簡(jiǎn)化的人工“神經(jīng)元”網(wǎng)絡(luò)以及它們?nèi)绾螆?zhí)行簡(jiǎn)單的邏輯功能,這 為 “神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”理論 打下 了基礎(chǔ) (以及后來(lái)的“深度學(xué)習(xí)”)——就像模仿大腦。

      這標(biāo)志著人工智能進(jìn)程的一個(gè)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn),盡管深度學(xué)習(xí)仍需要幾十年才能達(dá)到主流和普及認(rèn)知。

      Warren S. McCulloch 和 Walter Pitts

      機(jī)器會(huì)思考嗎?(1949)

      埃德蒙·伯克利 (Edmund Berkeley ) 出版了《 巨型大腦:或思考的機(jī)器》 ,他在其中寫道:

      “最近有很多關(guān)于奇怪的巨型機(jī)器的新聞,它們以驚人的速度和技巧處理信息……這些機(jī)器類就像 大腦,硬件和電線代替了 肉和神經(jīng)……機(jī)器可以處理信息;可以計(jì)算、總結(jié)、選擇;它可以對(duì)信息進(jìn)行合理的操作。因此,機(jī)器可以思考?!?/p>

      關(guān)于人工智能——是什么構(gòu)成了 思考、創(chuàng)造力和 自主性,什么 組成 了 意識(shí)——這些爭(zhēng)論如今仍然十分激烈。

      《 巨型大腦:或思考的機(jī)器》

      科幻小說引起關(guān)注(1950)

      1950 年,科幻作家艾薩克·阿西莫夫的短篇小說集《我的機(jī)器人》出版。

      阿西莫夫是能夠 接受機(jī)器智能概念并樂于 暢想 未來(lái)的科幻作家之一。他的作品大受歡迎 ,發(fā)人深省并 且很 有遠(yuǎn)見,幫助和激勵(lì)了一代機(jī)器人專家和科學(xué)家。

      他提出了 最著名 的機(jī)器人三定律,旨在阻止機(jī)器人”變壞” 傷害 人類 。

      他也構(gòu)想 了 一些 發(fā)明 ,現(xiàn)在 看來(lái) 非常有先見之明——例如,能夠存儲(chǔ)任何人提出任何問題的,囊括 所有人類知識(shí)的計(jì)算機(jī)。

      他對(duì)人工智能的描繪 和 思考 ,深刻 影響 了 后來(lái) 的人們 。

      Isaac Asimov解釋他的機(jī)器人三定律Timeshift (BBC Four, 2009)

      “自上而下”的方法(1956 年)

      “人工智能”一詞是在達(dá)特茅斯大學(xué)的一個(gè)夏季會(huì)議上創(chuàng)造的。

      會(huì)議上,頂尖科學(xué)家討論了人工智能如何 到來(lái) 。有些人,比如有影響力的學(xué)者馬文·明斯基(Marvin Minsky),他推崇 自上而下的方法:用管理人類行為的規(guī)則對(duì)計(jì)算機(jī)進(jìn)行預(yù)編程。

      其他人更喜歡自下而上的方法,例如模擬腦細(xì)胞和學(xué)習(xí)新行為的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

      隨著時(shí)間的推移,明斯基的觀點(diǎn)占主導(dǎo)地位,他與麥卡錫一起從美國(guó)政府那里獲得了大量資金,美國(guó)政府希望人工智能可以幫助他們?cè)诶鋺?zhàn)中占上風(fēng)。

      Marvin Minsky 在麻省理工學(xué)院 (MIT) 創(chuàng)立了人工智能實(shí)驗(yàn)室。

      創(chuàng)造“機(jī)器學(xué)習(xí)”(1959 年)

      亞瑟·塞繆爾創(chuàng)造了“機(jī)器學(xué)習(xí)”這個(gè)術(shù)語(yǔ), 來(lái) 描述 計(jì)算機(jī)編程的 進(jìn)展 ,“通過 學(xué)習(xí) 編程跳棋游戲可以 玩得更好 ?!?他 創(chuàng)造了一個(gè)新的 短語(yǔ),打開 了 人工智能的新 領(lǐng)域。

      創(chuàng)造“機(jī)器學(xué)習(xí)”一詞的 Arthur Samuels 與早期的 IBM 機(jī)器和棋盤一起工作。

      想象人工智能去往方向(1968)

      明斯基也影響了科幻小說。他為斯坦利·庫(kù)布里克 (Stanley Kubrick) 提供了電影靈感《太空漫游2001》,電影中有一臺(tái)電腦 :用 人工智能掌控整個(gè)飛船:哈爾9000。

      在一個(gè)電影場(chǎng)景中,哈爾說自己“萬(wàn)無(wú)一失,不會(huì)出錯(cuò)”。而 當(dāng)一位任務(wù)科學(xué)家接受采訪時(shí),他說他相信哈爾很可能有真正的情感。

      這部電影反映了當(dāng)時(shí)包括明斯基在內(nèi)的人工智能研究人員的一些預(yù)測(cè),即機(jī)器很快就會(huì)擁有人類水平的智能。電影 敏銳 地 捕捉了公眾對(duì)人工智能可能的討厭和恐懼。這部電影被譽(yù)為“現(xiàn)代科幻電影技術(shù)的里程碑”。

      哈爾 9000 接受 BBC 的采訪。太空漫游2001 (Stanley Kubrick, MGM 1968)

      難以解決的問題(1969)

      然而,人工智能遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于像明斯基這樣的倡導(dǎo)者所做的崇高預(yù)測(cè)——

      Shakey 是第一個(gè)能夠通過推測(cè)周圍環(huán)境來(lái)決定自己的行為的通用移動(dòng)機(jī)器人。它會(huì)在移動(dòng)之前構(gòu)建它所在 的 空間地圖 。

      但它的速度非常緩慢,即使在障礙物很少的區(qū)域也是如此。每次它向前推進(jìn)時(shí),Shakey 都必須更新它的地圖。移動(dòng)的物體會(huì) 讓它迷惑,有時(shí)它要 軌道上停 一個(gè)小時(shí)來(lái) 進(jìn)行它的下一個(gè)移動(dòng)。

      研究人員花了六年時(shí)間開發(fā) Shakey

      機(jī)器人畫家?(1973)

      1973 ,加州大學(xué)教授、畫家 、哈羅德·科恩 (Harold Cohen)開始 加入AARON 項(xiàng)目。幾十年來(lái),AARON 一直 在自主創(chuàng)作 圖片??贫髟?開玩笑說,自己 是唯一一位能 在死后繼續(xù) 展出新作品的藝術(shù)家。

      這些 年 不斷創(chuàng)作的圖片真的是科恩 的作品?還是 AARON 自己的獨(dú)立創(chuàng)作,或者可能是兩者之間的合作?這是一個(gè)微妙的問題。AARON 從未遠(yuǎn)離科恩本人在 1960 年代創(chuàng)作的風(fēng)格。

      AARON的創(chuàng)作

      到這里,人工智能即將結(jié)束它的“第一個(gè)春天”:

      李開復(fù)曾這樣對(duì)這個(gè)時(shí)期進(jìn)行總結(jié),“第一次浪潮并沒有什么全新的技術(shù),而是用一些技巧讓計(jì)算機(jī)看上去像是真人,計(jì)算機(jī)本身并沒有智能?!?/p>

      接下來(lái),人工智能迎來(lái)它 漫長(zhǎng)的“寒冬” ,在 十多年 的時(shí)間 里 都 乏善可陳 ,直到 八十年代 后期 ,才 開始 踏上 新的 旅程 ——

      (未完待續(xù)[害羞])

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