人工智能三次浪潮

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人工智能发展的三次浪潮

人工智能发展的三次浪潮介绍人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门研究如何使计算机能够像人一样思考和行动的科学。

随着计算能力、数据量和算法的不断进步，人工智能已经取得了显著的发展。

本文将介绍人工智能发展的三次浪潮，分别是符号主义浪潮、连接主义浪潮和深度学习浪潮。

我们将从不同的角度探讨这些浪潮对人工智能的发展带来的影响。

符号主义浪潮符号主义浪潮是人工智能发展的第一次浪潮，起始于上世纪五六十年代。

在这个时期，人工智能研究主要关注使用逻辑和符号推理来实现智能行为。

研究者们希望通过编写规则和程序来模拟人类的思维过程。

在这个浪潮中，一些经典的人工智能计算机程序被开发出来，比如IBM的Deep Blue和AT&T贝尔实验室的SHRDLU。

然而，符号主义浪潮也面临一些挑战。

人工智能的推理过程往往需要手工编写大量的规则和知识，这对人力和时间的要求非常高。

而且，这些规则往往是固定的，无法适应复杂和变化的环境。

因此，符号主义浪潮逐渐失去了发展的动力。

连接主义浪潮连接主义浪潮是人工智能发展的第二次浪潮，起始于上世纪八九十年代。

在这个时期，人工智能研究主要关注使用神经网络和统计模型来实现智能行为。

连接主义模型通过模拟神经元之间的连接和突触传递信息的方式，实现了类似于人脑的信息处理。

连接主义浪潮在语音识别、图像处理和机器学习等领域取得了重大突破。

例如，1997年，IBM的Deep Blue击败了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，引起了世界的关注。

另外，深度学习模型的兴起也是连接主义浪潮的重要成果，它使用多层神经网络来从大量数据中学习特征表示和模式识别。

连接主义浪潮的突出特点是其能够从数据中学习，并且能够处理复杂和非线性的问题。

然而，连接主义模型的可解释性较弱，很难理解学习到的特征和模式是如何作用的，这对一些应用场景来说是一个挑战。

深度学习浪潮深度学习浪潮是当前人工智能发展的主流趋势，起始于上世纪十年代中期。

人工智能的进化史

人工智能的进化史（一）人工智能的起源人工智能可以追溯到20世纪初期，当时计算机还是基于机械的，人们想利用计算机来完成智力活动，于是出现了一种称为“逻辑机”的设备，可以解决问题的正确性。

但是，由于当时计算机的处理能力非常有限，无法进行大规模的数据处理，因此，人们不能使用计算机来处理更为复杂的事物。

（二）人工智能的第一次浪潮到了20世纪50年代，人工智能的发展开始进入一个全新的时代——人工智能的第一次浪潮。

这个时期，科学家们开始尝试让机器模拟人脑的神经网络。

在这个时期，科学家们提出了许多重要的工具和概念，例如“逻辑术语”和“语言处理程序”。

科学家们开始用计算机处理各种语言，以达到理解和翻译的目的，并研究机器可以如何使用逻辑来推理。

（三）人工智能的第二次浪潮到了20世纪80年代，人工智能进入了第二次浪潮，这是一段非常重要的时期，因为它为现代人工智能的突破打下了坚实的基础。

在这个时期，科学家们还发现了一些新的技术，如“专家系统”和“基于知识的系统”。

专家系统是一种使用人工智能的应用程序，允许程序学习和记忆人工知识库中的事物，同时可以自动翻译和测量数据。

基于这种技术，人们可以将智能保存在一台计算机上，提供给全世界的人使用。

这使得机器能够模拟人类的思维模式，并进行高级的推理和决策。

（四）人工智能的第三次浪潮到了21世纪，人工智能迎来了“机器学习”时代，这是人工智能的第三次浪潮。

随着互联网的快速发展和能量传感器的减少，庞大的数据集支持着机器学习算法，从而使得机器可以更加准确地处理和误识别大规模的数据。

这个时期出现了平面上最强大的计算机技术，使得机器学习和自然语言处理成为可能。

（五）未来展望在未来，人工智能将会更加广泛地嵌入到我们的生活中，成为各种生活设备的基础。

人工智能使得机器可以更好地理解和感知我们所生活的环境，这将给我们带来更加便利的生活。

与此同时，人工智能将对未来的就业市场产生重要影响，可能使得有些行业的工作被自动化模拟，从而大大减少工作机会。

人工智能教育应用的现状分析、典型特征与发展趋势

人工智能教育应用的现状分析、典型特征与发展趋势作者：梁迎丽刘陈来源：《中国电化教育》2018年第03期摘要：新技术浪潮汹涌而至。

大数据、并行计算和深度学习驱动人工智能技术飞速发展，并重塑教育新形态。

人工智能教育应用现状与发展趋势研究有助于推动技术与教育的深度融合发展。

该文从技术发展的角度回顾了人工智能的发展历程，概述了人工智能发展史上的三次浪潮，揭示了人工智能的三大要素与驱动力，阐述了人工智能在教育领域中的四大具体应用形态，分析了人工智能教育应用的五大典型特征，并指出其未来的发展趋势，最后归纳并构建了人工智能与教育的融合创新发展体系，旨在为我国人工智能与教育的融合发展提供理论指导。

关键词：人工智能；深度学习；ITS；自动化测评；教育应用中图分类号：G434 文献标识码：A大数据应用方兴未艾，人工智能已悄然而至。

人工智能已逐渐渗透到社会的各个领域，引起经济结构、社会生活和工作方式的深刻变革，并重塑世界经济发展的新格局。

人工智能在全球发展中的重要作用已引起国际范围内的广泛关注和高度重视，多个国家已将人工智能提升为国家战略，出台了相关政策和规划，力争抢占科技的制高点。

美国先后颁布了《为人工智能的未来做好准备》和《国家人工智能研发战略规划》，欧盟委员会制定了SPARC机器人创新计划，英国和德国政府分别制定了“现代工业战略”和“工业4.0”计划，日本政府规划了人工智能产业化路线并部署了超智能社会。

我国政府于2017年7月8日发布了《新一代人工智能发展规划》，指明了我国发展人工智能的重点任务，并对发展规划进行了全面部署，这是我国“抢占信息化制高点，增加国际话语权”的重要战略举措。

在人工智能浪潮的冲击和影响下，教育领域正在经历一场深层次变革，技术正在重塑教育的新形态。

在此背景下，研究如何应用新技术推动教育事业的发展具有重要意义。

教育技术领域已经涌现出一批相关研究，集中表现为人工智能内涵、技术与应用等内容的概述，如探讨了人工智能教育应用的热点问题；侧重对美国政府两个人工智能报告的解读，分析了教育人工智能的内涵、关键技术与应用趋势；探索了机器学习在教育中的应用；分析了人工智能与STEM 等课程的融合；构筑了人工智能+教育的生态系统。

人工智能发展中的第三次浪潮的时间和特点

人工智能发展中的第三次浪潮的时间和特点近几年，机器学习、图像识别等技术在人们的日常生活与工作中得到了更广泛的应用。

比如，人们可以通过Google Photos更快地寻找自己需要的图片，可以利用Google Now 的自动推送功能获取所需信息，可以通过Inbox自动撰写邮件回复等。

人工智能为我们的工作、生活带来了极大的便利。

一、第一次人工智能浪潮1956年，在美国达特茅斯学院举办的夏季学术研讨会上，助理教授John McCarthy提出的“人工智能”概念被正式使用。

此后，人工智能的先驱艾伦·图灵提出了著名的“图灵测试”：将人和机器分开进行测试，如果30%以上的被测试者无法确定他面对的是人还是机器，这台机器就顺利通过测试，被认为具有人工智能功能。

受图灵测试的刺激，全球范围内出现了第一波人工智能浪潮。

在此阶段，研究方法方面符号主义方法盛行，数学证明、专家系统、知识推理等形式化的方法在人机交互过程中得到了广泛应用。

但因为那个时候计算机和互联网技术刚刚起步，运算速度有限，在很大程度上制约了人工智能的发展。

二、第二次人工智能浪潮进入20世纪80年代之后，人工智能出现了第二次浪潮。

因为传统的符号主义学派发展缓慢，有研究者尝试使用基于概率统计模型的新方法，促使语音识别、机器翻译实现了进一步发展。

在模式识别领域，人工神经网络大放异彩。

在这个阶段，由于数据量不足，再加上测试环境有限，人工智能只限于学术研究，没能走出实验室，不具备实用价值。

三、第三次人工智能浪潮2006年，Hinton等人提出深度学习技术掀起了人工智能的第三次浪潮。

2015年，在图像识别领域，基于深度学习的人工智能算法的准确率首次超过了人类肉眼识图的准确率，人工智能实现了飞跃式发展。

随着机器视觉研究领域的突破，在语音识别、自然语言处理、数据挖掘等领域，深度学习都取得了突破性进展。

2016年，微软英语语音识别错词率降至5.9%，与人类不相上下。

人工智能的发展要经历四大浪潮

人工智能的发展要经历四大浪潮作者：李开复来源：《电脑报》2018年第08期在大众的眼里，人工智能就是存在于科幻片中的强人工智能，能够达到人脑的能力。

但是科学家们很清楚，在未来的十几年中，最大的机会一定是属于弱人工智能的，它们不需要达到人脑的所有功能，因为这太难了。

如今看来，现在的人工智能只是在某一个特定的领域用大量的数据来做出比人更精确的判断。

并且用以创造价值和提升效率，人类也因此能够得到解放，不需要再浪费大量人力来做重复性的工作。

人类要做的，应该是那些更有创意和更有爱的工作。

当下，人工智能、移动互联网、区块链都是非常火热的领域。

它们三者也常常被用来作比较，但严格来说，人工智能和其他技术绝对不是在一个层面的。

人工智能能够渗透进全世界的每一个产业，包括传统产业、新兴产业，能够提升人类工作效率，能够取代人类部分工作，更能够促进产业升级。

但从整体发展过程来看，我认为人工智能会经历四波浪潮。

第一波是互联网浪潮，像BAT这样拥有庞大数据库的企业能够在人工智能的帮助下做出更好的产品，产品带来利润之后又能反哺，从而为企业带来更多AI人才、更多数据，并如此迭代下去。

第二波浪潮是把AI用到各个行业当中，现在涉及最多的是金融、银行、保险等领域，而医疗、生物科学、教育、政务等方面也需要人工智能的帮助。

同时我也相信，人工智能能够产生特别大的价值。

在这一阶段，可以对已有数据进行训练，用产生的模型来提升传统产业。

如果说过去是互联网+，那未来要讲的就是AI+。

企业与互联网的“1+1”模式未必能够得到3的效果，但AI+任何一个传统行业，都能够得到3，甚至是更大的效果。

第三波浪潮是创造新的数据。

也就是捕捉过去没有的数据，探索开发从未有过的应用。

例如，人脸识别可以让工作更有效率；更多的摄像头可以保证机场和火车站等人流密集地方的安全；零售领域也可以针对线下用户开发更多个性化的认知功能。

第四波是自动化的AI。

到了这个阶段，AI不能再局限于能看能听能分析大数据，还要能动。

人工智能发展中的三次浪潮

人工智能发展中的三次浪潮第一次浪潮（1956-1974年）：AI思潮赋予机器逻辑推理能力。

伴随着“人工智能”这一新兴概念的兴起，人们对AI的未来充满了想象，人工智能迎来第一次发展浪潮。

这一阶段，人工智能主要用于解决代数、几何问题，以及学习和使用英语程序，研发主要围绕机器的逻辑推理能力展开。

其中20世纪60年代自然语言处理和人机对话技术的突破性发展，大大地提升了人们对人工智能的期望，也将人工智能带入了第一波高潮。

但受限于当时计算机算力不足，同时由于国会压力下美英政府于1973年停止向没有明确目标的人工智能研究项目拨款，人工智能研发变现周期拉长、行业遇冷。

第二次浪潮（1980-1987年）：专家系统使得人工智能实用化。

最早的专家系统是1968年由费根鲍姆研发的DENDRAL系统，可以帮助化学家判断某特定物质的分子结构；DENDRAL首次对知识库提出定义，也为第二次AI发展浪潮埋下伏笔。

20世纪80年代起，特定领域的“专家系统”AI程序被更广泛的采纳，该系统能够根据领域内的专业知识，推理出专业问题的答案，AI也由此变得更加“实用”，专家系统所依赖的知识库系统和知识工程成为了当时主要的研究方向。

然而专家系统的实用性只局限于特定领域，同时升级难度高、维护成本居高不下，行业发展再次遇到瓶颈。

1990年人工智能DARPA项目失败，宣告AI的第二次浪潮步入低谷。

不过，同时期BP神经网络的提出，为之后机器感知、交互的能力奠定了基础。

第三次浪潮（1993年至今）：深度学习助力感知智能步入成熟。

不断提高的计算机算力加速了人工智能技术的迭代，也推动感知智能进入成熟阶段，AI与多个应用场景结合落地、产业焕发新生机。

2006年深度学习算法的提出、2012年AlexNet在ImageNet训练集上图像识别精度取得重大突破，直接推升了新一轮人工智能发展的浪潮。

2016年，AlphaGo打败围棋职业选手后人工智能再次收获了空前的关注度。

人工智能发展正迎来第三波浪潮

三是提升融合发展水平。

深入实施智能制造工程，培育一批标杆性企业，推广应用国家智能制造标准，发展壮大智能制造系统解决方案供应商。

深入推进“互联网++”和“智能+”，为制造业转型升级赋能。

实施制造业数字化转型行动，加快两化融合标准体系建设和贯标的推广。

推动大数据应用和试点示范，遴选出94个具有行业代表性和示范性的优秀案例，推动约50家企业完成数据管理能力成熟度评估。

四是支持中小企业发展，深入贯彻《中小企业促进法》，落实促进中小企业发展的各项政策措施，完善中小企业公共服务平台建设，培育更多专精特新“小巨人”企业和单项冠军企业，公布了首批248家专精特新“小巨人”企业名单，开展促进大中小企业融通发展的行动计划，提升中小企业专业化能力和水平。

五是营造良好的发展环境。

制造业增值税税率由16%降到了13%，印发实施促进中小企业健康发展的指导意见，组织开展清理拖欠民营企业中小企业工作专项行动，落实金融支持制造业发展的政策措施，推进产融合作试点。

与中国太保集团、中国建设银行等金融机构签署了战略合作协议，深化制造业高质量发展。

明确汽车开放的时间表，取消稀土等矿物资源冶炼环节、宣纸和墨锭生产对外资的限制，一般制造业已全面实现了对外开放。

（来源：人民网）人工智能发展正迎来第三波浪潮人工智能可谓当今社会的“明星”，许多国家都制定了人工智能发展计划。

但人工智能的发展并不完全是一个技术问题，其对人类社会的改变是多方面的，影响也是深远的。

超人工智能的“奇点”，有可能在什么时候出现第一波发生在1950年至1970年，当时的主要工作是计算机科学家在从事机器推理系统，同时发明了早期的神经网络和专家系统。

这一时期的理论流派被称为符号主义。

第二波出现在1980年至2000年。

我们现在讲的统计学派、机器学习和神经网络等概念，在这一阶段都已提出。

此时的主流理论流派被称为联结主义。

第三波是在2006年之后，主要得益于大数据的推广。

谷歌利用大数据成功地对流感进行预测，引起了卫生部门的关注，这是大数据和人工智能密切关联的一个重要例子。

ai产业历史

ai产业历史
自1956年达特茅斯会议第一次提出人工智能的概念以来，人工智能的发展经历了三次浪潮。

第一次浪潮（1956-1974）：这个阶段的主要成就是算法、方法论及早期人工智能系统。

其中最为杰出的代表就是贝尔曼公式（增强学习的雏形）和感知机（深度学习的雏形）。

早期人工智能系统主要是用机器证明的办法去证明和推理一些知识，在这个阶段中实现效果最好的就是定理证明。

第二次浪潮（1974-2006）：这个阶段朝着更为专业化的方向发展，侧重于借用领域专家的知识来武装自己。

这一时期的主要成就是人工智能计算机、多层神经网络和BP反向传播等方算法的突破及语音识别和语言翻译等领域。

第三次浪潮（2006年至今）：这个阶段的标志是深度学习的发展和应用。

2006年，Hinton等人提出了深度学习的概念，通过构建多层的神经网络，使得计算机能够自动地学习和提取数据中的特征，极大地提高了人工智能的性能和应用范围。

随着深度学习技术的不断发展，AI产业也在不断壮大，涵盖了多个领域和应用场景，如自然语言处理、计算机视觉、语音识别、智能推荐等。

以上信息仅供参考，如有需要，建议您查阅相关网站。

人工智能的发展历程

人工智能的发展历程1.萌芽期（1956年以前）回溯遥远的过去，我们不难发现“拟人智能”机器的踪影，很早以前人们就试图用机器来代替人的部分脑力劳动，以提高人类征服自然和改造自然的能力。

据记载公元前900多年我国就有歌舞机器人，此外，还有能击鼓报时的“机关人”、能捕鼠的木制“钟馗”、能化缘的“木僧人”等，这些都是人工智能在我国历史上的萌芽。

公元前850年，古希腊就有帮助人们劳动的机器人，“机器人”（Robot）一词来源于斯洛伐克语，即古典戏剧中的“机器奴仆”，人们幻想利用“机器奴仆”来模仿代替人类从事服务和劳动。

很多科学家为人工智能的发展付出了艰辛的努力，为人工智能的诞生奠定了理论和物质基础。

公元前4世纪，亚里士多德创立了演绎法，为形式逻辑奠定了基础。

1642年，帕斯卡发明加法器，开创计算机械时代。

莱布尼兹提出万能符号和推理计算的思想，是现代机器思维设计思想的萌芽。

布尔创立布尔代数，开始用符号语言描述思维活动的基本推理法则。

1936年，图灵提出理想计算机的数学模型，即图灵模型，为电子计算机的诞生奠定理论基础。

1937年至1941年间，第一台电子计算机“阿塔那索夫-贝瑞计算机”问世，为人工智能研究奠定了物质基础。

1943年，麦克洛奇和皮兹提出M-P神经网络模型，开创神经计算时代。

1945年冯·诺依曼提出存储程序概念，1948年香农发表《通信的数学理论》标志信息论诞生，1948年维纳创立控制论。

1950年，图灵在其论文中阐述了“机器能思维”的想法，给人工智能下定义并论证其存在的可能性。

至此人工智能雏形基本形成，诞生条件基本具备，这一阶段称之为人工智能的萌芽期。

我们可以发现人工智能的出现和发展并不是偶然的，它是科学技术发展的必然产物。

2.第一次浪潮（1956-1970年）1956年，麦卡锡、西蒙、纽厄尔等10位在数学、神经生理学、心理学、计算机科学等领域的专家，在美国Dartmouth大学组织了为期两个月关于“如何用机器模拟人的智能”的夏季学术研讨会，在会上“人工智能”术语第一次正式使用，标志着人工智能学科的诞生。

人工智能的第三次浪潮

人工智能的第三次浪潮最近状态一直不是很好，一直没怎么更新，今天假期更新一波几十年来，各种编程技术的结合使人工智能的进展缓慢- 偶尔突破，如某些专家，决策和计划系统，掌握国际象棋和危险！这些方法，特别是那些专注于符号表示的方法，通常被称为GOFAI（Good Old-Fashioned AI）。

重要的是，他们共享的一个关键特性是应用程序是手工制作和定制设计的：程序员弄清楚如何解决特定问题，然后将他们的见解转化为代码。

这基本上代表了“第一波”。

从2010年初开始，大量的训练数据和大量的计算能力（由一些大型参与者）引发了一些特定的30年历史神经网络算法的重新评估。

令许多研究人员惊讶的是，在新的创新的帮助下，这种组合迅速地使这些“深度学习”系统超越了传统方法在几个领域的表现- 特别是在语音和图像识别方面，以及大多数分类任务。

深度学习（DL）是一种统计学，机器学习（ML）方法，因此与GOFAI非常不同。

在DL / ML中，我们的想法是为系统提供训练数据，使其能够“编程”自己 - 无需人工编程！在实践中，需要大量的人工智能才能使DL系统在现实世界中发挥作用。

事实上，这个领域的顶级专家的报酬是顶级程序员的几倍：首先，必须仔细选择，标记和格式化训练数据;其次，必须选择DL网络的类型和配置才能使用;第三，需要调整无数的系统参数，以使整个过程有效地发挥作用。

所有这些步骤都需要大量的技能，经验和实验。

尽管存在这些困难，但DL在以下几个方面取得了巨大的成功：例如，如果没有它，我们在自动驾驶汽车和Alexa等语音助手中所看到的进步是不可能实现的。

毫不夸张地说，深度学习是人工智能的一次革命，投入了数百亿美元来进一步开发和利用这项技术。

它值得称为“第二波”。

AI还有很长的路要走。

尽管最近取得了这一进展，但人工智能还有很长的路要走近人类学习，思考和解决问题的能力- 这一目标被称为AGI（人工智能）。

今天的AI非常狭隘和严格。

绝大多数研究人员认为，就一般认知能力而言，目前的技术远不及人类（甚至动物）智力。

人工智能第三次发展浪潮来袭

人工智能第三次发展浪潮来袭作者：霍娜来源：《中国信息化周报》2016年第47期“人工智能在将来的5到10年，就像我们现在的水、电和互联网一样，在我们的生活中成为我们的必需品。

以语音为主、键盘触摸为辅的人机交互正逐渐成为刚需，人工智能产业迎来第三次发展浪潮”。

11月23日，在人工智能学科诞生60周年之际，以“人工智能+ 共创新世界”为主题的科大讯飞2016年度发布会在北京国家会议中心隆重举行，科大讯飞董事长刘庆峰畅谈人工智能。

语音识别与合成去年，科大讯飞推出的讯飞听见产品，实时将语音转写成文字，速度和准确率远超人工速记，现场识别正确率达到99%以上。

今年的发布会上，讯飞听见进行实时语音转写，并以字幕形式呈现，再次将这一刚需产品进行了推广。

另外，讯飞听见在实时中文语音转写的基础上，融合全新的多语种翻译技术，实时将中文演讲翻译成英语、日语、韩语以及维吾尔语并同步展示在大屏幕上，引发现场的一个高潮，这也是全球首次基于人工智能技术的实时机器多语种翻译技术在大型活动上的展示，准确率比肩同传翻译。

会上，科大讯飞推出了两款语音合成技术相关的产品——讯飞快听和配音阁。

讯飞快听APP，通过打造个性化音库，为用户提供个性化语音合成服务，能随时随地朗读任何文章，并有每日好文推荐，解放双眼，想听就听，满足用户个性化需求，特别是在老人、恋人、儿童等人群有着广泛的应用空间。

比如，空巢老人可以每天听到使用自己儿女的声音播报的新闻以及生活提醒，拉近时空距离，增进亲情。

配音阁，致力于为用户提供智能语音合成、真人配音及各种特色化、个性化配音服务。

科大讯飞还发布了中英互译神器——“晓译翻译机”和完全自主产权的智能客服机器人——晓曼。

晓曼机器人是一款专用于银行业务的接待机器人，集成了AIUI人工智能技术，以及人脸、声纹、远场识别等科技，可以识别已登记过的顾客、提供个性化的推荐。

目前，已有20多台晓曼机器人在徽商银行、建设银行等地试点上岗，可以独立办理超过70%的业务。

原创人工智能发展的三次浪潮

原创人工智能发展的三次浪潮人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）自从诞生以来，经历了多次浪潮式的发展。

这些发展浪潮不仅推动了科技的进步和社会的改变，也对人类的生活产生了深远的影响。

本文将探讨人工智能发展的三次浪潮，并分析每一次浪潮的特点和意义。

第一次浪潮：符号主义的兴起人工智能的第一次浪潮可以追溯到上世纪五十年代末到六十年代初。

当时，人们对于模拟人类智能的研究充满了热情和兴趣。

研究者们主要采用了符号主义的方法来实现人工智能。

符号主义认为，人工智能可以通过符号的表示和处理来实现。

著名的例子就是推理系统Expert系统，它使用了符号逻辑来模拟人类的推理过程。

然而，符号主义的方法存在一些局限性。

首先，符号主义很难处理现实世界中复杂的、模糊的信息，因为符号逻辑只关注符号本身的意义，而缺乏对于语义和语境的理解。

其次，符号主义对于知识的表示和获取也面临困难，因为人类的知识是大量的、复杂的、分散的，很难通过简单的符号表示来表达。

第二次浪潮：连接主义的崛起人工智能的第二次浪潮可以追溯到上世纪八十年代。

在这个时期，连接主义成为了主流的人工智能研究方法。

连接主义认为，人工智能可以通过模拟大脑神经元之间的连接和信息传递来实现。

著名的例子就是神经网络，它由大量的人工神经元和它们之间的连接组成，通过学习和训练来实现智能的表现。

连接主义相对于符号主义有一些优势。

首先，连接主义可以处理更为复杂和模糊的信息，因为神经网络能够学习和提取出数据中的模式和潜在规律。

其次，连接主义的学习能力很强，可以通过大量的数据进行训练，从而改善系统的性能和准确度。

然而，连接主义也存在一些问题。

连接主义的模型往往是黑盒子，无法提供对于决策和推理的解释。

此外，连接主义在训练过程中需要消耗大量的计算资源和时间，限制了其实际应用的广度和效率。

第三次浪潮：深度学习的革新人工智能的第三次浪潮可以说是深度学习的时代。

深度学习是连接主义的一种演进，它利用深层神经网络来实现更加复杂和高级的智能表现。

你所不了解的人工智能三次革命

你所不了解的人工智能三次革命今天我们来简单概括下人工智能发展的三次热潮。

他们分别是第一次发生在20世纪50年代至60年代，图灵提出的图灵测试——验证一个智能机器人的智能的一个标准，从而引发了大量的人去挑战这个测试，然后从而引发了第一次的那个人工智能热潮。

那时候人们对人工智能普遍过分乐观。

图灵测试刚提出没几年，人们似乎就看到了计算机通过图灵测试的曙光，其实事实上，更多的这种所谓的通过只是通过一些作弊的手段，并非真正的带有人工智能。

那第二次人工智能的革命的主要集中在20世纪80年代至90年代，这其中的语音识别就是当时最具代表性的突破成果之一。

那这个领域里面最具代表性的人物就是李开复了。

当时基于人工神经网络的深度学习技术，受限于计算机能力和数据不足，这两大顽疾呢，还远远达不到，哪怕是演示的效果。

所以那时候，对基于数据的统计建模相比于最早的专家系统，有更进一步的深化，它比模仿人类思维方式总结知识规律更容易解决计算机领域的问题。

计算机的思维方法与人类思维方法之间的似乎存在着非常微妙的关系，以至于在计算机科学的实践中，越是抛弃人类既有的知识，经验依赖于问题的本身的数据特征越是容易得到更好的结果。

后来李开复等人尝试着脱离专家系统的研究，打算从数据本身着手建立大型的基于语音数据的语料库，并在大规模语料库的基础上尝试基于统计模型的新方法而进行的研究，大大提高了机器识别的准确率，而这样的研究也基本上代表了第二次人工智能的大革命。

那第三次的不言而喻，以2006年二为一个界限，，2006年是深度学习发展史上的一个分水岭啊，那个时候，所有大型的IT企业已经拥有了足够的数据基础和计算机的算力，已经达到了这个人工神经网络的运算和设计要求，数据也足够庞大，足够他们去做这样的模型测算。

因此呢，推动了技术领域的又一次变革，至今为止，这种技术还是持续突破着人们对计算机的固有认识，带给人们意料之外的惊喜。

完整解析AI人工智能：3大浪潮+3大技术+3大应用

完整解析AI人工智能：3大浪潮＋3大技术＋3大应
用
所谓人工智能（Artificial Intelligence；缩写：AI），是指以人工方式来实现人类所具有之智慧的技术。

只不过，目前能实现与人类智能同等的技术还
不存在，世界上绝大多数的人工智能还是只能解决某个特定问题。

本篇文章
是在我阅读了几本AI的相关书籍后，所概略统整出的架构，希望让初次接触AI的读者，能透过333口诀，快速理解AI到底是什幺。

一、AI的三次浪潮
人工智能AI发展史
第一次AI浪潮
第一次AI浪潮起于1950～1960年，止于1980年代。

由于出现在网络之前，因此又被称为“古典人工智能”。

这时期出现的“符号主义”与“联结主义”，分
别是日后“专家系统”与“深度学习”的雏形。

只不过，虽然当时的成果已能解
开拼图或简单的游戏，却几乎无法解决实用的问题。

第二次AI浪潮
第二次AI热潮伴随着计算机的普及，出现在1980年代。

这时期所进行的
研究，是以灌输「专家知识」作为规则，来协助解决特定问题的“专家系统”（Expert system）为主。

然而，纵使当时有商业应用的实例，应用范畴却很有限，热潮也因此逐渐消退。

第三次AI浪潮
第三次AI浪潮则出现于2010年代，伴随着高性能计算机、因特网、大数据、传感器的普及，以及计算成本的下降，“机器学习”随之兴起。

所谓机器学。

人工智能发展的三起两落

人工智能发展的三起两落我们都知道现代计算机（包含我们常见的电脑、手机等）其实开始于图灵这个人。

图灵在数学上证明了如果处理盒（相当于处理器）选择了一套正确的规则，并给予无限长的纸带（相当于内存和硬盘），那么这种装置可以进行任何宇宙里可以定义的操作，此后才由冯·诺依曼确定了计算机的基本体系结构，最终才是最近30年计算机的蓬勃发展。

图灵机不管看到的电子产品多么神奇，其实原理都来自上面这么个简单的东西。

这就和很多科技发展所遵循的规律一样，一个伟大的人物先在理论上达成一个自洽的、让人仰望的高度，后人则在这个大框架下不断细化和应用。

牛顿的定律是这样，爱因斯坦的相对论是这样，计算机也是这样，但很不幸人工智能则不是这样，科学家始终还处在摸索中，只不过摸到的东西确实越来越多了。

人工智能也诞生于图灵那个年代，甚至也就是图灵这个人提出了今天引起了极大关注的那些方向，比如图灵测试、机器学习、遗传算法和强化学习等。

但此后人工智能的发展则是三起两落，既有万众瞩目，人们信心爆棚，资金大量注入的时候，也有被打入冷宫、无人问津的时候。

这与计算机乃至互联网的发展完全不一样，这两个东西在摩尔定律的助推下，很像是安了天使翅膀的人类，几乎是一路向前狂奔，到现在也还没怎么减速。

这里面也许最根本的差别就是人工智能本身并没有一种理论基础，所以怀疑它不行或者相信它肯定能行都很像一种信念。

信念在受到事实威胁时实在不足以支撑这样一个极其费钱的大科目，这就导致了人工智能的发展起起落落，一波三折。

人工智能的起点要追溯到大概60年前。

1956年，当时这个领域非常有影响力的约翰·麦肯锡说服了明斯基、香农等人，帮助他把全美所有自动机理论、神经网络和智能研究的人召集到了一起，这年夏天，他们在达特茅斯组织了一场研讨会，从这场会议的声明中可以看出那时候的科学家对人工智能持何种乐观态度：那时候的顶级科学家其实希望迅速地做完图灵对计算机所做的事情，但很不幸，事情的进展和他们想的完全不一样，并且可以确定到2016年夏天，也就是60年后，这事也还没搞定。

人工智能的浪潮

应用场景：智能语音助手广泛应用于智能家居、车载设备、手机 APP等领域，为用户提供便捷的语音交互体验
优势：智能语音助手具有高效、便捷、智能等优势，能够提高用户的工作和生活效率
智能机器人
家庭服务机器人：扫地、擦窗、拖地等家务助手
工业机器人：生产线自动化、焊接、搬运等工业生产应用
自动驾驶汽车可以提供更加便捷的出行方式，例如共享汽车和无人出租车等，降低出行成本。
自动驾驶汽车的发展需要跨学科的合作，包括计算机科学、电子工程、车辆工程等多个领域。
医疗健康领域
智能诊断：利用人工智能技术辅助医生进行疾病诊断，提高诊断准确率。
健康管理：利用人工智能技术对个人健康数据进行监测和分析，提供个性化的健康管理方案。
应用：在语音识别、图像识别、自然语言处理等领域有广泛应用
深度学习
定义：深度学习是机器学习的一种，通过构建深度神经网络来模拟人脑的认知过程常用算法：卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）等
训练方法：使用大量标注数据，通过反向传播算法优化神经网络参数
应用场景：语音识别、图像识别、自然语言处理、推荐系统等
人工智能的未来发展方向
更加智能化的个人助手
更加高效的医疗诊断和治疗
更加智能化的交通出行
更加智能化的工业生产
THANKS
汇报人：XX
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医学影像分析：利用人工智能技术对医学影像进行自动分析和识别，帮助医生快速准确地诊断病情。
药物研发：利用人工智能技术加速药物研发的过程，提高药物研发的效率和成功率。
Part Four

人工智能第三次浪潮以及若干认知

途。追求智能的简要精确定义可能是个迷思，因为大脑是一个非常复杂的系统，智能是该系统多种属性、功能和
能活动等。与由电阻、电容、电感、互补金属氧化物半导
体（ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙｍｅｔａｌｏｘｉｄｅｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ，ＣＭＯＳ）等基本元件构成的电路系统相类似，脑信息系统也应该不止有一种元件。从１９４３年麦卡洛克（Ｗ．Ｓ．ＭｃＣｕｌｌｏｃｈ）和皮茨（Ｗ．Ｐｉｔｔｓ）提出的神经元模型，１９５９年罗森布拉特（Ｆ．Ｒｏｓｅｎｂｌａｔｔ）的感知机，１９８５年美国加州大学圣迭戈分校的并行分布处理（ｐａｒａｌｌｅｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｌｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，ＰＤＰ）团队的多层神经网络，到２００６年多伦多大学欣顿（Ｇ．Ｈｉｎｔｏｎ）团队展示深度学习用的受限玻尔兹曼机，他们考虑的都是一种元件，数学上用逻辑斯谛（Ｌｏｇｉｓｔｉｃ）线性模型来近似其多输入单输出的关系。另外，从１９６０年代初维塞尔（Ｔ．Ｗｉｅｓｅ１）和休伯尔（Ｄ．Ｈ．Ｈｕｂｅ１）的特征检测理论，到现今深