人工智能（AI）的正式诞生通常被认为是在1956年的达特茅斯会议。以下是关于人工智能诞生标志的详细信息和背景。
达特茅斯会议
会议背景
- 时间和地点：1956年，美国达特茅斯学院举办了为期两个月的夏季研讨会。
- 主要人物：约翰·麦卡锡（John McCarthy）、马文·明斯基（Marvin Minsky）、克劳德·香农（Claude Shannon）等。
会议意义
- 定义和目标：会议上首次提出了“人工智能”这一术语，并设定了通过机器模拟人类智能的目标。麦卡锡在会议上提出了“制造智能机器的科学与工程”的概念，标志着AI作为一门独立学科的诞生。
- 早期成就：纽厄尔和西蒙展示了编写的逻辑理论机器，艾伦·纽厄尔和赫伯特·西蒙开发了“逻辑理论家”程序，能够证明数学定理。
图灵测试
提出者
艾伦·图灵（Alan Turing），英国数学家。
定义
图灵测试是通过判断一个机器是否能够展现出与人类不可区分的智能行为来定义人工智能。如果一台机器能够与人类展开对话而不能被辨别出其机器身份，那么这台机器具有智能。
影响
图灵测试为人工智能的研究提供了一个重要的理论基础，被认为是衡量机器智能的重要标准。
早期人工智能研究
逻辑推理和符号主义
早期的AI研究主要集中在逻辑推理和规则系统上，试图通过编程和算法模拟人类的逻辑思维过程。例如，纽厄尔和西蒙开发了“逻辑理论家”程序，能够证明数学定理。
早期AI程序
1952年，阿瑟·塞缪尔开发了第一个计算机下棋程序，被认为是早期机器学习程序之一。1957年，弗兰克·罗森布拉特发明了感知器模型，开启了神经网络研究的先河。
人工智能的发展里程碑
第一次繁荣与寒冬
- 繁荣期：20世纪50年代到70年代，专家系统如MYCIN在医疗诊断中取得成功，自然语言处理也开始起步。
- 寒冬期：由于技术局限性和计算能力不足，AI研究在20世纪70年代进入低谷，政府和资本对AI的投入锐减。
复兴与第二次浪潮
- 复兴：20世纪80年代，反向传播算法的提出使得多层神经网络的训练成为可能，专家系统商业化如XCON创造了巨大价值。
- 第二次浪潮：90年代，深度学习技术开始崛起，2006年杰弗里·辛顿提出深度置信网络，开启了深度学习的新时代。
人工智能的正式诞生标志是1956年的达特茅斯会议，会议上首次提出了“人工智能”这一术语，并设定了通过机器模拟人类智能的目标。图灵测试为AI的研究提供了重要的理论基础，早期的逻辑推理和符号主义研究为AI的发展奠定了基础。尽管早期AI研究经历了繁荣与寒冬的交替，但不断的技术突破和应用场景的拓展使得AI在21世纪迎来了爆发式增长。
人工智能的定义是什么
人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指通过计算机系统模拟、延伸和扩展人类智能的技术科学。它旨在开发能够执行推理、学习、决策等类人智能行为的智能体。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。
人工智能的定义衍变与技术特征
- 类人思维派：以图灵测试为基准，要求机器通过自然语言处理、知识表示等能力模仿人类思维。
- 理性行动派：关注智能体的合理决策能力，强调形式化逻辑和规则驱动的推理。
- 认知模型派：通过模拟人类认知过程（如通用问题解决器GPS）实现智能。
人工智能的技术实现路径
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。
- 以多模态方式处理文本、图像、语音等信息。
- 通过机器学习算法实现动态环境下的任务达成。
人工智能的当代扩展与争议
随着技术迭代，AI定义已从单一算法扩展到人机协同增强智能的复合范式。当前争议聚焦于智能边界问题（如深度伪造技术对“合理行动”标准的挑战）和伦理治理需求（如算法偏见与全球监管框架缺失）。
人工智能有哪些核心技术
人工智能的核心技术主要包括以下几个方面：
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机器学习：
- 机器学习是人工智能的核心技术之一，通过数据训练模型，使机器能够从经验中学习并改进性能。主要分为监督学习、无监督学习和强化学习等。
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深度学习：
- 深度学习是基于神经网络的机器学习方法，特别擅长处理高维数据，如图像、语音等。核心结构包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和生成对抗网络（GAN）。
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自然语言处理（NLP）：
- 自然语言处理使机器能够理解、生成与处理人类语言。应用包括文本分类、机器翻译、情感分析等。
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计算机视觉：
- 计算机视觉是指计算机从图像中识别出物体、场景和活动的能力。应用包括医疗成像分析、人脸识别、安防监控等。
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机器人技术：
- 机器人技术是人工智能落地的重要手段，包括智能机器人整体定义及方案设计、软硬件开发等。应用包括工业机器人、监护级机器人、探险级机器人等。
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语音识别：
- 语音识别主要是关注自动且准确地转录人类的语音技术。应用包括医疗听写、语音书写、电脑系统声控等。
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生物识别技术：
- 生物识别技术利用人体生物特征（如指纹、虹膜、静脉、声音等）进行个人身份鉴定。
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强化学习：
- 强化学习是一种通过试错来学习最优决策策略的技术，广泛应用于自动驾驶、游戏等领域。
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知识计算引擎与知识服务技术：
- 重点突破知识加工、深度搜索和可视交互核心技术，实现对知识持续增量的自动获取，具备概念识别、实体发现、属性预测等能力。
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跨媒体分析推理技术：
- 重点突破跨媒体统一表征、关联理解与知识挖掘、知识图谱构建与学习等技术，实现跨媒体知识表征、分析、挖掘、推理、演化和利用。
人工智能的发展历程
人工智能（AI）的发展历程可以追溯到20世纪中叶，经历了多个关键阶段，每个阶段都有其独特的里程碑和挑战。以下是对人工智能发展历程的详细梳理：
早期萌芽（1940s-1950s）
- 1943年：神经科学家麦卡洛克和数学家皮茨提出人工神经元模型，首次尝试用数学描述大脑神经元的工作机制。
- 1950年：艾伦·图灵发表论文《计算机器与智能》，提出“图灵测试”，定义了机器智能的标准。
- 1956年：达特茅斯会议召开，约翰·麦卡锡等人首次提出“人工智能”这一术语，标志着AI正式成为一门学科。
黄金年代与寒冬交替（1956-1990s）
- 1956-1974年：AI的启蒙时代，研究重点聚焦于逻辑推理、自动学习以及自然语言的理解。标志性成就如通用问题解决器和早期的对话机器人ELIZA。
- 1974-1980年：由于技术局限性凸显，计算能力不足、数据匮乏，AI进入第一次寒冬。
- 1980-1990s：专家系统的兴起促成了这一时期的繁荣，同时，神经网络的联结主义研究也取得了进展。
数据与算法的觉醒（2000s-2010s）
- 2006年：杰弗里·辛顿提出深度置信网络，开启了深度学习的新时代。
- 2012年：辛顿团队在ImageNet图像识别竞赛中，使用卷积神经网络将错误率降至15.3%，震惊学术界。
- 2016年：AlphaGo击败围棋世界冠军李世石，强化学习与蒙特卡洛树搜索的结合引发全球关注。
爆发式增长（2011至今）
- 2020年：OpenAI发布GPT-3，参数量达1750亿，能够生成高质量文本。
- 2022年：ChatGPT引发全球热潮，多模态大模型整合文本、图像、语音等多种模态输入。
- 2023年：Stable Diffusion、DALL-E 2等文生图模型推动AIGC（生成式AI）普及。