人工智能的發(fā)展歷史答案？一、蘊育期1.1943年WarrenMcCulloch和Walter Pitts借用三種資源：基礎生理學知識和腦神經(jīng)元的功能、羅素和懷特海德對命題邏輯的形勢分析、圖靈的計算理論

人工智能的發(fā)展歷史答案？

一、蘊育期

1.1943年WarrenMcCulloch和Walter Pitts借用三種資源：基礎生理學知識和腦神經(jīng)元的功能、羅素和懷特海德對命題邏輯的形勢分析、圖靈的計算理論，提出了毛石混凝土神經(jīng)元模型。

2.1949年DonaldHebb提議用于修改神經(jīng)元之間的直接連接強度的更新規(guī)則，即赫希型怎么學習。

3.1950年MarvinMinsky和DeanEdmonds建成了第一臺神經(jīng)網(wǎng)絡計算機SNARC，使用3000個真空管和不自動您的指示裝置模擬40個神經(jīng)元可以形成的網(wǎng)絡。

4.1950年阿蘭.圖靈做出圖靈測試、機器學習、遺傳算法和強化學習。

5.1952年阿瑟.薩穆爾的西洋跳棋程序，可以實際學習提升到業(yè)余高手的水平。

二、自然誕生

1956年約翰.麥卡錫(john McCarthy)等人正在召開了達特茅斯研討會，標志著人工智能的誕生。

自此20年，人工智能領域被這10個人在內(nèi)他們的地方的MIT、CMU、斯坦福和IBM的學生和同事思維控制了。

1.艾倫.紐厄爾和赫伯特.西蒙推出了一個推理程序#39邏輯理論家#39，能相關證明羅素和懷特海德的《數(shù)學原理》。

2.1958年麥卡錫符號表示了常期窺覬人工智能編程統(tǒng)治地位的Lisp語言，首先發(fā)明了分時技術、做出了#39有常識的程序#39。

后者被其實是那個求下載的人工智能系統(tǒng)。

3.明斯基指導學生研究求解要智能的太遠問題，這些不大域稱做微觀世界，例如積木世界。

這直接引發(fā)了1970年學習理論、1971年的視覺項目、1972年的自然語言理解程序、1974年的規(guī)劃器、1975年的視覺與約束傳播工作、

4.1962年Frank Rosenblatt用感知機結合了赫布的學習方法。Block等也提出了感知機收斂定理。

5.1969年Bryson和Ho榜首次提出反向傳播算法。

三、兩次低谷(1974-1980)

1.的原因確切的翻譯要背景知識來除掉歧義并組建句子的內(nèi)容，造成機器翻譯未動手沒有進展。

2.微觀世界能求大神解答的問題，放大和縮小之后猶疑不定沒有任何進展。

3.感知機被嘲諷不能解決最簡單的異或問題，導致神經(jīng)網(wǎng)絡全都消聲覓跡。

四、第二次興起(1980-1987)：專家系統(tǒng)的流行

1.1969年Buchanan等開發(fā)了第一個成功了的知識密集系統(tǒng)DENDRAL，直接導致了專家系統(tǒng)的研究。

2.1982年第一個成功的商用專家系統(tǒng)RI在數(shù)據(jù)設備公司(DEC)運轉(zhuǎn)起來，該程序解決為新計算機系統(tǒng)配置訂單，到1986年為公司節(jié)省時間了4000萬美元。

這個期間甚至每個比較多的美國公司都還在在用也可以研究專家系統(tǒng)。

五、第一次AI寒冬1987-1995

1.XCON等最初大獲成功了的專家系統(tǒng)升級費用持續(xù)上升。

2.專家系統(tǒng)的實用性不僅僅認知局限于某些特定的事件情景。

3.1981年日本提議的#39第五代計算機#39，以研制運行Prolog語言的智能計算，一直都沒能利用。

4.美國AI研究計劃中的芯片設計和人機接口研究仍然沒能實現(xiàn)目標。

六、第二次興起之時(1995-現(xiàn)在)

強人工智能將會有哪些應用？

人工智能的預測能力會越發(fā)很厲害，但決策能力又不能送到人工智能。所以才強人工智能不現(xiàn)實。

目前人類也不是需要強人工智能。