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本文目录
人工智能发展的阶段和成果
人工智能的发展主要经历了这五个阶段:
(1)萌芽阶段,上世纪50年代,科学家们共同研究了机器模拟的相关问题,人工智能从此正式诞生;
(2)上世纪60年代是人工智能的第一个发展黄金阶段,该阶段的人工智能主要以语言翻译、证明等研究为主;
(3)瓶颈阶段,上世纪70年代经过科学家深入的研究,发现机器模仿人类思维是一个十分庞大的系统工程,难以用现有的理论成果构建模型;
(4)已有人工智能研究成果逐步应用于各个领域,人工智能技术在商业领域取得了巨大的成果;
(5)平稳发展阶段,上世纪90年代以来,随着互联网技术的逐渐普及,人工智能已经逐步发展成为分布式主体,为人工智能的发展提供了新的方向。
人工智能近四十年发展成果
1起步发展期:1956年—20世纪60年代初
人工智能概念提出后,相继取得了一批令人瞩目的研究成果,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
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反思发展期:20世纪60年代—70年代初
人工智能发展初期的突破性进展大大提升了人们对人工智能期望,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。然而,接二连三的失败和预期目标落空使人工智能发展走入低谷
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应用发展期:20世纪70年代初—80年代中
20世纪70年代出现的专家系统模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应用、从一般推理策略探讨转向运用专门知识的重大突破。专家系统在医疗、化学、地质等领域取得成功,推动人工智能走入应用发展的新高潮
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低迷发展期:20世纪80年代中—90年代中
随着人工智能的应用规模不断扩大,专家系统存在的应用领域狭窄、缺乏常识性知识、知识获取困难、推理方法单一、缺乏分布式功能、难以与现有数据库兼容等问题逐渐暴露出来。
5
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,促使人工智能技术进一步走向实用化
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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,大幅跨越了科学与应用之间的“技术鸿沟”,诸如图像分类、语音识别、知识问答、人机对弈、无人驾驶等人工智能技术实现了从“不能用、不好用”到“可以用”的技术突破,迎来爆发式增长新高潮
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人工智能发展现状
全球各国充分认识到人工智能技术引领新一轮产业变革的重大意义,纷纷着重发展,抢滩布局人工智能创新生态。
人工智能技术发展研究重点趋势
信息环境与数据基础变革,海量图像、语音等模态数据不断出现,计算能力不断提高。
算力、数据和算法是新一代人工智能发展的“三驾马车”,智能芯片、开源平台、通用智能和智能认知是未来人工智能技术四大发展趋势,而产业将呈现智能服务线下线上无缝结合、智能化应用从单一到复杂、智能应用范围扩展到传统行业的趋势。
ai技术的发展与现状
现状挺好。AI技术在近年来得到了迅速的发展和普及,尤其是深度学习技术和神经网络技术的应用。AI技术现在已经涵盖了许多领域,包括机器翻译、自然语言处理、图像识别、语音识别、智能理财等。
未来,随着计算机技术和算法的发展,AI技术的应用领域将会更广,人机交互、智能医疗、自动驾驶等领域会得到更多的应用。同时也需要加强AI技术的管理和规范,避免技术滥用带来的负面影响。
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