人工智能的孕育阶段主要指的是20世纪中叶到1956年之间，这一时期为人工智能的诞生奠定了基础，涵盖了理论基础、技术探索和初步应用等方面。
理论奠基期
理论基础
- 神经网络模型：1943年，麦卡洛克和皮茨提出了人工神经元模型，首次尝试用数学描述大脑神经元的工作机制。这一模型为后续的人工神经网络研究奠定了基础。
- 图灵测试：1950年，艾伦·图灵发表了《计算机器与智能》，提出了“图灵测试”，定义了机器智能的标准。图灵测试至今仍被用来判断机器是否具有智能。
技术探索
- 早期计算机技术：20世纪40年代，电子计算机的发明为人工智能的诞生提供了技术基础。1946年，世界上第一台通用电子计算机ENIAC诞生，其强大的计算能力为后续复杂的智能算法运算提供了可能。
- 符号逻辑：亚里士多德的形式逻辑、莱布尼茨的万能符号和推理计算思想、布尔代数等研究成果，为人工智能的形式化推理奠定了基础。
技术突破与早期应用
早期应用
- 逻辑理论家程序：1955年，艾伦·纽厄尔和赫伯特·西蒙开发了“逻辑理论家”程序，这是第一个能够模拟人类逻辑推理过程的计算机程序，能够证明数学定理。
- 感知机：1957年，罗森布拉特发明了感知机，这是一种将神经元用于识别的系统，虽然其局限性很快被发现，但为后续的神经网络研究提供了重要的启示。
研究中心建立
- 达特茅斯会议：1956年，达特茅斯会议正式确立了“人工智能”这一术语，标志着AI正式成为一门学科。会议聚集了众多领域的专家，共同探讨了机器智能的相关问题，并设定了宏伟的研究目标。
人工智能的正式诞生
学科确立
- 人工智能一词的提出：约翰·麦卡锡在达特茅斯会议上首次提出“人工智能”这一术语，被称为人工智能之父。
- 初步研究成果：在达特茅斯会议之后的10多年间，人工智能的研究在机器学习、定理证明、模式识别、问题求解、专家系统及人工智能语言等方面都取得了许多引人注目的成就。
人工智能的孕育阶段为后续的发展奠定了坚实的基础，涵盖了理论基础、技术探索和初步应用等方面。这一时期的成果为人工智能正式诞生和后续的快速发展提供了重要的支撑。
人工智能的定义是什么？
人工智能（Artificial Intelligence，AI）的定义可以从多个角度进行阐述：
-
学科定义：人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以与人类智能相似的方式做出反应的智能机器。
-
功能定义：人工智能是让计算机系统模拟人类智能的技术和学科领域，旨在使计算机能够执行通常需要人类智能才能完成的任务，如学习、理解语言、感知环境、解决问题、做出决策、进行推理和预测等。
-
智能主体定义：人工智能的研究范畴包括智能主体（intelligent agent）的设计与实现，即系统通过感知环境并采取行动达成目标的能力。
-
技术实现路径：AI系统需具备数据解释、自主学习、适应执行三大特征，具体表现为从外部数据中提取规律并优化决策，以多模态方式处理信息，通过机器学习算法实现动态环境下的任务达成。
-
历史定义：1956年，约翰·麦卡锡在达特茅斯会议上首次提出“人工智能”这一术语，定义为“制造智能机器的科学与工程”。
人工智能的历史发展过程
人工智能（AI）的历史发展过程可以划分为以下几个阶段：
早期思想和概念（1940s-1950s）
- 1943年：沃伦·麦卡洛克和沃尔特·皮茨提出首个神经网络模型，奠定了神经网络的理论基础。
- 1945年：冯·诺伊曼提出了冯·诺伊曼架构，为后来的计算机和人工智能发展奠定了基础。
- 1950年：艾伦·图灵发表了著名的论文《计算机器与智能》，提出了图灵测试作为判断机器是否具有智能的标准。
- 1956年：在达特茅斯会议上，约翰·麦卡锡等人首次提出了“人工智能”这一术语，并开始了人工智能的研究。
符号主义主导时期（1960s-1980s）
- 1960年代：西蒙·纽厄尔与艾伦·纽厄尔开发“逻辑理论家”，首个展示通用问题解决能力的程序。
- 1970年代：专家系统兴起，如XCON用于IBM计算机配置，DEC公司推出商用AI工具。
- 局限性：依赖规则库，缺乏自主学习能力。
连接主义复兴与第一次AI寒冬（1980s-1990s）
- 1986年：杰弗里·辛顿等人提出多层网络的反向传播训练方法，推动神经网络研究复苏。
- 1988年：日本NEC推出手写体识别系统，误差率低于人类。
- 1997年：IBM深蓝击败国际象棋冠军卡斯帕罗夫，引发公众关注。
- 瓶颈与反思：计算资源不足、数据匮乏导致AI进展缓慢，“第二次AI寒冬”降临。
深度学习革命与大数据时代（2000s-2010s）
- 2006年：Hinton提出“深度信念网络”（DBN），解决深层网络训练难题。
- 2012年：AlexNet在ImageNet图像识别竞赛中准确率远超传统方法，点燃深度学习热潮。
- 算力与数据：GPU加速计算，互联网催生海量标注数据。
- 应用爆发：语音识别（Siri、Google Now），推荐系统（Netflix、亚马逊）。
大模型与多模态时代（2020s至今）
- 2020年代：人工智能进入大模型与多模态时代，通用智能的探索成为新的焦点。
- 生成式AI：GPT-3（2020年）、ChatGPT（2022年）展示出自然语言生成的类人能力。
- 多模态学习：整合文本、图像、语音等多种信息，催生Sora（2024年文生视频）实现跨模态内容生成。
人工智能的孕育阶段主要有哪些技术突破？
人工智能的孕育阶段主要涵盖了从早期理论奠基到深度学习革命前的关键技术突破。以下是一些关键的技术进展：
-
神经网络模型的提出（1943年）：
- 沃伦·麦卡洛克和沃尔特·皮茨提出了首个神经网络模型，为后来的深度学习奠定了基础。
-
反向传播算法的提出（1986年）：
- 辛顿教授提出了反向传播算法，这一算法极大地推动了神经网络的研究，使得多层神经网络的训练成为可能。
-
专家系统的兴起（1970年代-1980年代）：
- 专家系统的出现带来了人工智能的复兴，这些系统能够模拟专家的决策过程，尽管存在局限性，但为后续的人工智能研究提供了重要经验。
-
深度学习的初步探索（2000年代）：
- 2006年，辛顿提出了深度信念网络（DBN），为深层网络训练难题找到了解决方案，标志着深度学习革命的开始。
-
大数据与算力的发展（2010年代）：
- 互联网的普及和计算能力的提升为人工智能的发展提供了必要的数据燃料和算力引擎，推动了人工智能在图像识别、语音识别等领域的突破。