人工智能的发展_人工智能的发展简史

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人工智能的发展？

随着时间的推移，人们目睹了符号主义向连接主义的演变，以及监督学习向无监督学习的进步，同时还见证了单模态转向多模态的扩展。随着数据量的不断增加和计算能力的提升，人工智能在各个领域的应用也越来越广泛。这些领域包括但不限于自然语言处理、图像识别、语音识别和推荐系统等等。展望未来，人工智能将持续不断地向更加广泛和深入的方向发展，为人类社会带来更多的便利和创新。

人工智能的发展简史？

人工智能的最早探索可以追溯到莱布尼茨，他试图制造能够进行自动符号计算的机器，但现代意义上的人工智能术语是在1956年达特茅斯会议上提出的。

在黄金时期（1956-1974），大量资金用于支持人工智能的研究和发展。该时期涌现了许多有影响力的研究，包括通用问题求解器和最早的聊天机器人ELIZA。

在第一次寒冬（1974-1980）期间，之前的断言未能实现，引发了各种批评声音，导致国家（美国）不再投入更多经费，进而使人工智能陷入低谷。

在兴盛期（1980-1989），人工智能得益于专家系统的流行。神经网络的联结主义也有所发展，包括1982年John Hopfield提出的Hopfield网络和同时期发现的反向传播算法，但主流方法仍然是基于符号主义的专家系统。

在第二次寒冬（1989-1993）期间，之前取得成功的专家系统由于成本过高以及其他原因，在商业上很难获得成功，人工智能再次进入低谷。

在发展期（1993-2006），人工智能的主流变为机器学习。统计学习理论的发展和SVM等工具的流行使得机器学习得到稳步发展。

在爆发期（2006-现在），人工智能的发展主要由深度学习，即深度神经网络带动。

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