大家好,今天小编来为大家解答以下的问题，关于人工智能2017年爆发，人工智能2017年爆发了吗这个很多人还不知道，现在让我们一起来看看吧！
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人工智能全面爆发是什么技术兴起
人工智能全面爆发是互联网、云计算、大数据技术的兴起。
互联网、大数据、人工智能这三个概念本身都有一个巨大的生态体系和价值空间，从技术的角度来说，广义的互联网奠定了数据交换的基础，这也直接推动了大数据的产生，而大数据的出现也把人工智能推到了一个新的发展阶段，可以说互联网是大数据的基础，而大数据则是人工智能的基础。
为什么我国要对人工智能的发展如此重视？
人工智能是一场浩大的技术革命，它给人类发展带来的影响将会是空前的。它不仅能大大降低人类的劳动程度，而且效率也会大幅度提升。高级的人工智能更是能想人类所不能想，预人类所不能预。
不单如此，人工智能的进化速度更是超乎想象，现在的人工智能已经可以自己制作属于自己的人工智能，一代胜过一代，而且其更新速度远比人类自己制作的要快得多。不用多久的将来，一个进化到极致的人工智能就会出现，它到底能强大到什么地步，没人能够知道。
目前，我国的人工智能研究和应用相对来说还比较落后，跟前沿的技术水平相比还有一段距离，特别是理论上的研发更是受牵制于人。所以我们只能勇赶直追，努力缩短与先进水平间的差距。否则的话，一旦落后过多，就会让我们处于非常不利的地位。
我认为，除了大力支持人工智能的基础研发之外，也应该在各大平台大力宣传人工智能的知识，提高广大群众对人工智能是关注和投入，培养一大批智能人才，为即将开始的人工智能大革命做好充分的准备。。。
人工智能什么时候被发明
一、起源
提到人工智能的历史，所有书都会提到1956年度的达特茅斯会议，在这次会上人工智能的鼻祖Johnmcarthy是发起人，minsky也积极参与其中，包括我们课本上非常著名的提出信息论的香农本人。
曾经麦卡锡和明斯基都曾经在贝尔实验室为香农打工，当时他们研究的核心就是图灵机，并将此作为智能活动的理论基础。
后来麦卡锡到IBM打工，遇到了研究神经网络的罗切斯特并得到了洛克菲勒基金会的资助，决定在第二年达特茅斯召开人工智能夏季研讨会，这便是人工智能名字的由来。
从1955年到1965年，人工智能进入快速发展时期，在机器学习领域，出现了“跳棋程序”并在1959年实现了人工智能战胜人类的事件打败了当时设计他的设计师Samuel，并在1962年，打败了州跳棋冠军。
在模式识别领域，1956年Oliverselfridge研发了第一个字符识别程序，并在1963年发明了符号积分程序SAINT，在1967年SAINT的升级版SIN就达到了专家级的水准。
同时美国政府也投入了2000万美元资金作为机器翻译的科研经费。当年参加达特茅斯的专家们纷纷发表言论，不出十年，计算机将成为世界象棋冠军、可以证明数学定理、谱写优美的音乐，并且在2000年就可以超过人类。
二、第一次寒冬
但在1965年人工智能迎来一个小高潮之后，质疑的声音也随之到来，Samuel设计的跳棋程序停留在了战胜周冠军，机器翻译领域因为一直无法突破自然语言理解（NLP），1966年的美国公布了一份名为“语言与机器”的报告全盘否定了机器翻译的可行性。
1969年，发起人之一的minsky发表言论，第一代神经网络（感知机perceptron）并不能学习任何问题，美国政府和美国自然基金会大幅削减了人工智能领域的研究经费。在20世纪70年代人工智能经历了将近10年左右的寒冬时期。
三、第二次高潮与寒冬
直到80年代，人工智能进入第二次发展高潮，卡耐基梅隆大学为日本DEC公司设计的XCON专家规则系统（专注于解决某一限定领域的问题，具备2500条规则，专门用于选配计算机配件，因此避免了常识问题）可以为该公司一年节省数千万美金。
同期日本政府拨款8.5亿美元支持人工智能领域科研工作，主要目标包括能够与人交流、翻译语言、理解图像、像人一样进行推理演绎的机器。
但是随后人们发现，专家系统通用性较差，未与概率论、神经网络进行整合，不具备自学能力，且维护专家系统的规则越来越复杂，且日本政府设定的目标也并未实现，人工智能研究领域再次遭遇了财政苦难，随之人工智能发展进入第二次寒冬。
四、第一次算力与算法爆发
上世纪90年代，计算机在摩尔定律下的计算机算力性能不断突破，英特尔的处理器每18-24个月晶体管体积可以缩小一倍，同样体积上的集成电路密集度增长一倍、同样计算机的处理运算能力可以翻一倍。
1989年，还在贝尔实验室的杨立坤通过CNN实现了人工智能识别手写文字编码数字图像。
1992年，还在苹果任职的李开复利用统计学方法，设计了可支持连续语音识别的Casper语音助理（Siri的前身），在1997年IBM的国际象棋机器人深蓝战胜国际象棋冠军卡斯帕罗夫（不再止步于州冠军，第一次真正意义上的战胜人类），同年两位德国科学家提出了LSTM网络可用于语音识别和手写文字识别的递归神经网络。
五、算力+算法+数据三驾马车聚齐：发展进入快车道
直到2006年，也就是我们身处的这不到20年的时间是当代人工智能快速发展的阶段，同年杰弗里辛顿发表了《learningofmultiplelayersofrepresentation》奠定了当代的神经网络的全新架构。
2007年还在Stanford任教的华裔女科学家李飞飞教授，发起了ImageNet项目，开源了世界上最大的图像识别数据集（超过1400万、2万多标注类别的图像数据集）。
在2006年亚马逊的AWS的云计算平台发布，进一步大幅提升了人工智能网络模型计算所需要的算力。
同时，随着2014年4G时代的到来与智能手机大规模普及，移动互联网的极速发展，催生了覆盖人起居生活工作的方方面面的各色应用，带来了神经网络训练迭代所需的养料“海量的数据”，同时随着IoT物联网的兴起、支持分布式计算（边缘计算）的传感器时序（temporal）数据指数级生成。
六、技术发展离不开政府支持，我国将人工智能列入国家战略
2017年我国政府也引发了《新一代人工智能发展规划》明确了我国新一代人工智能发展的战略目标：到2020年，人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步，人工智能产业成为新的重要经济增长点，人工智能技术应用成为改善民生的新途径。
到2025年，人工智能基础理论实现重大突破，部分技术与应用达到世界领先水平，人工智能成为我国产业升级和经济转型的主要动力，智能社会建设取得积极进展；到2030年，人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，成为世界主要人工智能创新中心。
人工智能发展简史–符合事物发展本质-螺旋式上升
回顾人工智能历史发展的60多年间，有上升期、有瓶颈期、有寒冬期，但却一直不断的演进进步，正如恩格斯在《自然辩证法》所说，一切事物都是由螺旋形上升运动是由事物内部矛盾引起的，矛盾双方经过反复斗争，引起对立面的两次否定，两次转化，事物的发展从肯定到否定再到否定之否定，形成一个周期性，每一周期的终点同时又是下一周期的开端。
一个周期接着一个周期，每一周期完成时出现仿佛向出发点的复归，形成由无数“圆圈”衔接起来的无限链条，呈现出螺旋形的上升运动。
而如今的我们，正处在一个人工智能高速发展时代，且已经渗透到人们日常生产、生活、工作的方方面面，大家可能会问，为什么不是10年前、20年前而是现在？
这就不得不提人工智能三要素，分别是：算法、算力和数据，三者缺一不可。而人工智能早期发展的瓶颈，很多都是因为你三要素的一种或者多种要素的缺乏，导致人工智能产业陷入短暂的困境，如下图所示。
而如今，随着4G、5G基础网络通讯设施的快速发展，使万物互联成为可能，全球有天文数字级别的人、设备、传感器被连接，产生海量的数据，而这些数据正是人工智能算法模型迭代的充足养料。
而为什么我国有建设成为人工智能创新中心的底气？因为我们国家在网络基础设施建设方面在全球最为领先，移动互动联网渗透人们生产生活最为彻底，“配送下乡”的电商平台淘宝、拼多多、京东，美团等互联网“买菜”服务下沉到社区，村子里在直播玩短视频的大爷大妈，每个人都不知不觉的在享受着“人工智能”科技发展所带来的红利，同时也被“算法”支配着时间。
困在算法里的外卖小哥、内容平台利用推荐算法向你定向投喂的“猪食内容”、“人脸”信息被滥用，“算法”的偏见与歧视，正如一切事物的两面性一样、技术的发展同时一定会带来负面的影响，引发社会舆论的挑战。
如何更好的保护人们的隐私的同时，让算法更好的为人们服务？如何让人工智能将来不会“觉醒”，失去控制甚至伤害人类？如何让深度学习这个相对黑盒更具可解释性，更安全、更鲁棒？
相信诸位也跟我刚接触这个领域一样带着许多困惑。这些学界和工业界都已经有一些尝试与探讨，我希望在这本书的有限章节中向你尽可能简要但清晰的分享。
七、人工智能的未来在哪？
未来人工智能又将去向何从，会像是科幻电影里人工智能终将觉醒、他们因为不具备”人性”可以更加理智的不会错的进化统治甚至“奴役”人类？
还是由于人类生存活动使地球的生态环境不断恶化，“病毒”不断肆虐，人类无法外出，只能沉陷于由人工智能创造的虚拟环境中，像是”头号玩家”所描述的世界，在虚幻世界中实现”自我”价值？
虽然无法先知，但是可以预见的是，人工智能未来一定会具备以下趋势：
从专家系统转向通用型的认知智能，像是我们上文提到的早期只能针对问题解决问题的某个细分领域的人工智能，未来的人工智能是更加通用型的、在感知能力的基础上具备像人一样具备认知智能，除了分类、归纳、检测、识别具备推演、预测的能力；
深度学习模型从过去的黑盒不可解释，变得更加具备“可解释性”，从而通过算法模型更公平、更安全、更鲁棒；
深度学习向多模态发展，正如人类文明进行学习不仅仅是通过眼睛观看，还有“口眼耳鼻舌身意、色相声香味触法”，因此深度学习需要多传感器的信息融合进行模型学习训练与判断；
由于高级任务的带标签训练数据十分匮乏，这会促使人们进一步研究稀疏数据环境中的学习技术，比如，小样本学习和自我监督学习以及如何提升学习的效率以及如何让学习的进度追赶上数据产生的进度，增量学习也是一个解决当前现状的实用方向。
数据隐私和数据安全引起社会广泛关注，如何保护隐私的前提下同时进行模型训练迭代，联邦学习已经被大多公司和组织广泛使用。
人工智能可怕之处，一是自行突破规则二是产生生命意识，可能发生吗？
人工智能自行突破规则和产生生命意识都是有可能发生的。
人工智能AI的产生主要是用于研究通过人造智能机器和计算机软件程序来赋予机器人类的智慧，进一步胜任很多需要人类智能才能完成的工作，随着人工智能领域的不断发展，以前很多需要人来亲自做的工作如今都可以由人工智能机器人来实现，目前最常见的就是各大银行营业厅，都会有一个智能机器人客服，它可以跟客户完成特定的语言交流、专业知识搜索、业务办理介绍、理财规划、自助业务办理、人脸指纹智能识别等等工作，相信随着这方面研究的不断深入，我们的生活中会有很多场景都有人工智能的影子。
对于人工智能自行突破规则，我认为这是非常有可能性的。人工智能的核心其实就是对人的思维模拟的过程，它有一个非常强大的功能就是会不断地自我学习，在这方面有一个很好的事例就是曾经世界围棋排名第一的柯洁，在和智能机器人阿尔法狗的对弈中败给了阿尔法狗。阿尔法狗在最初被研究出来的时候也只是给他设定了围棋的一些规则，但是在一次又一次的比赛中，阿尔法狗不断地自我学习，不断的积累经验，以至于到后来能够在对弈中打败世界第一的围棋高手，这就很好的证明了人工智能可以自行突破最初人类给他设定的规则，向更智能更高端的方向发展。
对于人工智能是否会产生生命意识，我觉得也是很有可能的。随着人工智能的不断研究和发展，人工智能会发展的和人越来越像，它不仅可以模仿人类智能，还会通过自我学习和完善超越人类智能，人类未来会有更多的工作用人工智能替代，同时人工智能也会不断地向人类智能发展，慢慢的人工智能会和人类智能相结合，为了适应未来环境的生存，人类会慢慢的演变成半人类智能和半人工智能的结合体，产生一种新的生命体，那么这样的话人工智能便会同时拥有人的情感意识、生命意识。
所以说人工智能发展的趋势就是不断地模仿人类智能，不断的接近人类智能，通过不断地自我学习，甚至会超越人类智能，那么人工智能在自行突破规则和产生生命意识这两方面的可能性还是非常大的。
以上仅为个人观点，欢迎各位老师前辈点评指教??
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