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AI人工智能发展史

人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门探索如何使计算性能够像人一样进行思考和决策的学科。AI的发展可以追溯到1956年，当时，数学家约翰·麦卡锡和马文·明斯基等一群科学家在达特茅斯会议上首次提出了人工智能的概念。自那时以后，AI经历了几个重要的发展阶段。

在20世纪50年代到60年代早期，AI的发展主要以逻辑推理为基础。科学家们试图通过编写规则和算法来摹拟人类的思惟进程。由于计算机硬件的限制和算法的复杂性，这个阶段的发展进展缓慢。

到了20世纪60年代后期，AI的研究重心逐步转向了基于知识的系统。科学家们开始利用专家知识来解决复杂的问题。这类方法通过建立规则和知识库来摹拟专家的决策进程，从而实现了一定程度的成功。

基于知识的系统也存在局限性，例如知识的获得和表示的困难。20世纪70年代，AI的研究开始寻求机器学习和自主学习的方法。机器学习是指让计算机通过大量的数据来自主学习和改进算法的能力。这类方法使得AI的性能有了明显的提升。

到了20世纪80年代和90年代，随着计算机运算能力的提高和数据的增加，AI进入了一个新的高峰期。研究者们针对区别的问题提出了各种机器学习算法和模型，例如决策树、神经网络和支持向量机等。这些算法的使用使得AI在图象辨认、语音辨认和自然语言处理等领域获得了巨大的突破。

随着互联网的普及和移动装备的发展，21世纪初，AI进入了一个全新的阶段。大数据和云计算的出现为AI的发展提供了更多的资源。研究者们开始关注深度学习算法，这是一种模仿人脑神经网络结构的算法。深度学习在计算机视觉、自然语言处理和语音辨认等领域获得了巨大的突破。

AI正处于快速发展的时期。人工智能在医疗、金融、交通和制造业等领域得到了广泛的利用。AI也引发了一系列的伦理和道德问题，如隐私保护、就业岗位的流失和人工智能的主权等。

AI人工智能的发展经历了逻辑推理、基于知识的系统、机器学习和深度学习等多个阶段。随着技术的不断进步和利用的深入，AI有望在未来获得更大的突破，为人类创造更多的机会和福祉。

AI人工智能发展史（AI人工智能怎样学）

人工智能的发展历程划分为以下6个阶段：

一是起步发展期：1956年—20世纪60年代初。人工智能概念提出后，相继获得了一批使人注视的研究成果，如机器定理证明、跳棋程序等，掀起人工智能发展的第一个高潮。

二是反思发展期：20世纪60年代—70年代初。人工智能发展早期的突破性进展大大提升了人们对人工智能的期望，人们开始尝试更具挑战性的任务，并提出了一些不切实际的研发目标。接二连三的失败和预期目标的落空，令人工智能的发展走入低谷。

三是利用发展期：20世纪70年代初—80年代中。20世纪70年代出现的专家系统摹拟人类专家的知识和经验解决特定领域的问题，实现了人工智能从理论研究走向实际利用、从一般推理策略探讨转向应用专门知识的重大突破。

四是低迷发展期：20世纪80年代中—90年代中。随着人工智能的利用范围不断扩大，专家系统存在的利用领域狭窄、缺少常识性知识、知识获得困难、推理方法单一、缺少散布式功能、难以与现有数据库兼容等问题逐步暴露出来。

五是稳步发展期：20世纪90年代中—2010年。由于网络技术特别是互联网技术的发展，加速了人工智能的创新研究，促令人工智能技术进一步走向实用化。1997年国际商业机器公司（简称IBM）深蓝超级计算机克服了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，2008年IBM提出“智慧地球”的概念。

六是蓬勃发展期：2011年至今。随着大数据、云计算、互联网、物联网等信息技术的发展，泛在感知数据和图形处理器等计算平台推动以深度神经网络为代表的人工智能技术飞速发展，大幅逾越了科学与利用之间的“技术鸿沟”。现状与影响

对人工智能的发展现状，社会上存在一些“炒作”。认为人工智能系统的智能水平行将全面超出人类水平、30年内机器人将统治世界、人类将成为人工智能的奴隶等等。

这些成心无意的“炒作”和毛病认识会给人工智能的发展带来不利影响。制定人工智能发展的战略、方针和政策，首先要准确掌控人工智能技术和产业发展的现状。

专用人工智能获得重要突破。从可利用性看，人工智能大体可分为专用人工智能和通用人工智能。面向特定任务（比以下围棋）的专用人工智能系统由于任务单一、需求明确、利用边界清晰、领域知识丰富、建模相对简单，构成了人工智能领域的单点突破，在局部智能水平的单项测试中可以超出人类智能。

人工智能的近期进展主要集中在专用智能领域。阿尔法狗（AlphaGo）在围棋比赛中克服人类冠军，人工智能程序在大范围图象辨认和人脸辨认中到达了超出人类的水平，人工智能系统诊断皮肤癌到达专业医生水平。

以上内容参考 工信部-人工智能的历史、现状和未来

AI人工智能发展史简述

人工智能的发展历程划分为以下6个阶段：

一是起步发展期：1956年—20世纪60年代初。人工智能概念提出后，相继获得了一批使人注视的研究成果，如机器定理证明、跳棋程序等，掀起人工智能发展的第一个高潮。

二是反思发展期：20世纪60年代—70年代初。人工智能发展早期的突破性进展大大提升了人们对人工智能的期望，人们开始尝试更具挑战性的任务，并提出了一些不切实际的研发目标。接二连三的失败和预期目标的落空，令人工智能的发展走入低谷。

三是利用发展期：20世纪70年代初—80年代中。20世纪70年代出现的专家系统摹拟人类专家的知识和经验解决特定领域的问题，实现了人工智能从理论研究走向实际利用、从一般推理策略探讨转向应用专门知识的重大突破。

四是低迷发展期：20世纪80年代中—90年代中。随着人工智能的利用范围不断扩大，专家系统存在的利用领域狭窄、缺少常识性知识、知识获得困难、推理方法单一、缺少散布式功能、难以与现有数据库兼容等问题逐步暴露出来。

五是稳步发展期：20世纪90年代中—2010年。由于网络技术特别是互联网技术的发展，加速了人工智能的创新研究，促令人工智能技术进一步走向实用化。1997年国际商业机器公司（简称IBM）深蓝超级计算机克服了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，2008年IBM提出“智慧地球”的概念。

六是蓬勃发展期：2011年至今。随着大数据、云计算、互联网、物联网等信息技术的发展，泛在感知数据和图形处理器等计算平台推动以深度神经网络为代表的人工智能技术飞速发展，大幅逾越了科学与利用之间的“技术鸿沟”。现状与影响

对人工智能的发展现状，社会上存在一些“炒作”。认为人工智能系统的智能水平行将全面超出人类水平、30年内机器人将统治世界、人类将成为人工智能的奴隶等等。

这些成心无意的“炒作”和毛病认识会给人工智能的发展带来不利影响。制定人工智能发展的战略、方针和政策，首先要准确掌控人工智能技术和产业发展的现状。

专用人工智能获得重要突破。从可利用性看，人工智能大体可分为专用人工智能和通用人工智能。面向特定任务（比以下围棋）的专用人工智能系统由于任务单一、需求明确、利用边界清晰、领域知识丰富、建模相对简单，构成了人工智能领域的单点突破，在局部智能水平的单项测试中可以超出人类智能。

人工智能的近期进展主要集中在专用智能领域。阿尔法狗（AlphaGo）在围棋比赛中克服人类冠军，人工智能程序在大范围图象辨认和人脸辨认中到达了超出人类的水平，人工智能系统诊断皮肤癌到达专业医生水平。

以上内容参考 工信部-人工智能的历史、现状和未来

AI人工智能在线问答

大智大通这样跟我说

AI 智能答题是一种利用人工智能技术进行智能问答的利用，它可以自动辨认问题，提取关键词和上下文，并生成相应的答案或建议。这类技术可以利用于各个领域，例如知识问答、智能客服、智能推荐等。AI 智能答题通常使用自然语言处理、机器学习、深度学习等技术，通过训练模型来辨认和理解人类语言，从而回答用户的问题。相比人类回答，AI 智能答题可以更快、更准确、更高效地解决问题，提高用户体验和效力。

AI人工智能对话软件

ai软件好用的有《ChatGPT》、《boardmix AI》、《微软小娜》、《Jasper AI》、《Gen⑵》。

1、《ChatGPT》

ChatGPT，本轮AI热衷最具代表性的软件，它以对话的方式与人类进行交互，能回答人们提出的各种问题。对话格式使ChatGPT能够回答后续问题、承认毛病、质疑不正确的条件并谢绝不适当的要求。2、《boardmix AI》boardmix AI是集成在协作白板软件boardmix博思白板中的一项AI功能，可用来回答我们输入的问题或是一键生成好看的思惟导图。3、《微软小娜》是微软发布的智能专属个人助理。她可以帮助你管理日程，设置闹钟、打电话、发信息、打开利用、搜索、导航、翻译，并回答你的任何问题。还可以根据你的喜好，主动推送专属于你的定制信息。4、《Jasper AI》Jasper AI是适用于企业的生成式人工智能平台，可帮助你的团队在任何地方以10倍的速度创建合适你品牌的内容。5、《Gen⑵》Gen⑵是一款由Runway公司开发的文本生成视频AI模型，可以根据用户输入的描写自动生成任何风格的对应视频。

AI人工智能怎样学

学习人工智能的关键步骤：学习编程基础、学习数学知识、深入学习机器学习算法、探索人工智能工具和框架、参与在线课程和学习资源、实践项目和挑战、延续学习和关注最新发展。

1、学习编程基础

学习编程语言是入门人工智能技术的基础，可以选择Python、Java、C++等语言。建议先掌握Python，由于它是人工智能领域使用最广泛的编程语言之一，并通过编写简单的代码来加深理解。使用Python编写一个简单的聊天机器人或图象辨认程序。2、学习数学知识

人工智能需要应用到很多数学知识，如线性代数、微积分、几率论等。建议学习Coursera上的数学课程，例如吴恩达的《机器学习》和《深度学习》课程。3、深入学习机器学习算法

机器学习是人工智能的核心。了解经常使用的机器学习算法（如线性回归、决策树、支持向量机等）并学会实现它们是重要的。通过参与开源项目或在线课程，你可以取得实际利用的经验。4、探索人工智能工具和框架

熟习经常使用的人工智能工具和框架，如TensorFlow、PyTorch、Keras和Scikit-learn等。参与开源项目或使用这些工具进行实际项目开发，将帮助你更好地理解和利用人工智能。4、参与在线课程和学习资源

有很多在线课程和学习资源可供选择，如Coursera、edX和Kaggle等。通过参与这些课程，你可以学习到专业的知识，掌握人工智能的最新技术和利用。5、实践项目和挑战

将学到的知识利用于实践项目是提升技能的重要途径。完成一些人工智能相关的项目，例如图象辨认、自然语言处理等，这类实践可以提高技能和实际利用能力。参与数据科学比赛，挑战实际问题，与其他人共同解决困难，这将帮助你加深对人工智能的理解，并提升解决问题的能力。6、延续学习和关注最新发展

人工智能领域在不断发展，新的技术和方法层见叠出。保持学习的态度，关注最新的研究和发展动态，参与行业交换和讨论，将使你不断保持竞争力。

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