MOOC_人工智能原理学习笔记2

The History of AI

1950-1956  AI的诞生：

1950年，艾伦 ·图灵 提出了图灵测试，将其作为机器智能的度量。

1956年，在美国达特茅斯学院的会议上，人工智能研究领域正式诞生。

1956-1974  黄金之年：

1958年赫 伯特·西蒙和艾伦 ·纽厄尔演示了第一个AI 程序 ，名称为逻辑理论家 (LT)

1958年约翰·麦卡锡发明了著名的Lisp编程语言

1960年代，M·马思特曼与剑桥大学的同事们设计了语义网络，用于机器翻译

1963年伦纳德·武赫和查尔斯·瓦斯勒发表了关于模式识别的论文，描述了第一个机器学习程序

1965，E·费根鲍姆开创了Dendral，一个推断有机化合物分子结构的软件。这是首套专家系统

1974年，T·肖特列夫演示了MYCIN程序，一个非常实用的基于规划的医学诊断方法

1974-1980  第一个AI之冬

1966年，机器翻译失败了

1970年，连接注意遭到遗弃

1971-1975年，美国的DARPA对卡内基梅隆大学的语音理解研究项目感到沮丧

1973年，受莱特西尔的“人工智能：综合调查”报告的影响，英国大幅度缩减AI的研究

1973-1974，美国DARPA削减了一般性AI学术研究经费

1980-1987  AI的繁荣期

1980年，美国人工智能学会（AAAI）在斯坦福大学召开了第一届全国大会

1982年，日本启动了第五代计算机系统（FGCS）项目，用于知识处理

1980年代中期，机器学习出现了，当时发明了决策树模型并且以软件形式推出。该模型具有可视化、易说明的特点

1980年代中期，还发明了多层人工神经元网络（ANN）。具有足够多的隐藏层，一个ANN可以表达任意的功能，因此突破了感知的局限性

1987-1993  第二个AI之冬

1987年，Lisp机的市场崩溃

1988年，美国政府的战略计算促进会取消了新的AI经费

1933年，专家系统缓慢滑向低估

1990年代，日本第五代计算机项目未能达到其初始目标，悄然退场

1993-Present  突破

1997年，深蓝战胜了卫冕国际象棋冠军加里卡斯帕罗夫，成为第一台计算机国际象棋系统

2005年，斯坦福的自主机器人车辆Stanley，赢得了DARPA无人驾驶汽车挑战赛

2006年，在杰弗里辛顿和鲁斯兰萨拉赫丁诺夫在科学杂志上发表了有关“深度学习”的论文后，该术语成了热门

2011，谷歌启动了深度学习项目，谷歌大脑，作为Google X项目之一

2012年，苹果公司引进了Siri，从iPhone 4S上运行的IOS5开始，已作为IOS的一个组成部分

2012年，瑞克拉希德，微软首席执行官，演示了一款实时的英语-中文通用翻译系统，可以保持你的声音和口音

2014年4月，微软演示了“Cortana”，一款运行在Windows Phone上的智能个人助理

2014年6月，微软中国推出了聊天机器人小冰，可让微信用户与他交谈

2015年9月，百度在2015百度世界大会上推出了一款机器人助理--度秘，可以为用户提供秘书化搜索服务

2014年6月，聊天机器人尤金古斯特曼，在纪念图灵逝世60周年的一个比赛上，被该活动33%的评委任务古斯特曼是人类，因此组织者认为他已经通过了图灵测试

2014年8月，IBM发表了类人脑工作的TrueNorth芯片

2015年2月，谷歌DeepMind公司在Nature杂志上发表了Deep Q-Network，通过深度强化学习达到人类水平的操控

2015年12月，谷歌DeepMind公司的程序AlphaGo打败了欧洲围棋冠军Fan Hui，成绩5战5胜。深度学习软件第一次击败了人类职业棋手

2016年3月8日-15日，AlphaGo在韩国首尔对垒韩国职业棋手Lee Sedol。AlphaGo以5战4胜赢得比赛

2016年4月9日，《我是歌手》第四季总决赛落下帷幕，李玟夺得总冠军，在决赛结构宣布之前阿里云小Ai就预测到了李玟夺冠

Eight Definitions for four Categories of AI：

Acting humanly：完成需要人类智能所能完成的功能，使计算机去做此时此地人类才能做好的事情

Acting rationally：计算智能是研究如何设计智能体，AI是关注于用人工手段取实现智能行为

Thinking humanly：我们与人类思维相关活动的自动化。。。新的努力使计算机思考，机器具有智力

Thinking rationally：通过使用计算模型进行心智能力的研究。使计算机能够感知、推理、以及动作

Weak AI ，Strong AI ，Super AI

Weak AI：也被称为人工侠义智能（ANI）。是无意识的AI，专注于一个具体的任务（仅针对一个特定的问题）

Strong AI：也被称为人工广义智能（AGI）。意味着机器具有将智能用于处理任何问题的能力。是人工智能研究的主要目标

Super AI：也被称为人工超级智能（ASI）。是一个假定的只能提，拥有远远超过聪明和最有天赋的人类大脑的智能也指的是问题求解系统的特性，例如，超级智能语言翻译器或工程助理