智能结构发展史
全球人工智能的内涵和发展史研究
智能制造数码世界 P.282全球人工智能的内涵和发展史研究王旖旎 重庆商务职业学院摘要：随着科学技术的迅速发展，人工智能不断发展，并以惊人的速度不断渗透到人们的工作和生活中。
本文对全球人工智能的内涵和发展史进行了深入剖析，表明人工智能将影响全球经济发展和重构全球企业竞争格局。
关键词：人工智能 内涵 发展 应用基金项目：本文系2018年度重庆市社会科学规划项目《全球人工智能发展新趋势及重庆应对策略研究》[项目编号：2018PY22]阶段成果之一。
一、人工智能的内涵（一）人工智能的概念远古时代人类采用结绳记事，近代人类利用算盘进行数字计算，而后使用计算器提高计算速度和准确率，1946年诞生了第一台计算机，随着计算机技术的进步大大提高人类的工作效率，它能帮助人类完成各个领域的工作和解决复杂的问题，这表明人工智能已经悄然来临，那么，什么是人工智能呢？人工智能的英文名是Artificial Intelligence，简称AI。
人工智能涉及许多学科，如计算机科学、统计学、脑神经科学和社会科学，其作为一门全新的科学技术能模拟人的智能完成简单和复杂的任务，通过计算机程序赋予机器智能，给人类的工作和生活带来巨大的惊喜和变化。
（二）人工智能的特点1.超强的计算能力计算能力的增强大幅推动人工智能发展，AI芯片显著提高了数据处理速度，使用GPU并行计算神经网络，为各行业提供科学解决方案。
2.海量数据的深度挖掘大数据出现，海量数据为人工智能发展提供燃料和更多训练数据，让神经网络更好学习，不断提高算法性能，深度挖掘各行业数据，为行业发展提供决策。
3.算法驱动的智能变革新算法层出不穷，比如深度学习、分层模式识别等算法，是驱动人工智能发展、智能集成和促进产业变革的主要动力。
（三）人工智能的格局发展到今天，人工智能格局已经比较清晰，依据基础设施——算法——技术方向——具体技术——行业解决方案这五要素行业框架不断发展，为了更好地表述，从下往上作全面分析：第一级，基础硬件计算能力和大数据积累是人工智能发展的前提。
简述人工智能的发展史
简述人工智能的发展史人工智能，是计算机科学中研究如何使机器能够像人一样学习、思考和行动的一门学科。
自从 20 世纪 50 年代开始，人工智能已经经历了多个阶段的发展。
本文将从以下几个方面简述其发展史。
一、符号主义时期（1956-1974）1956 年，世界上第一次人工智能会议的召开正式标志着人工智能学科的产生。
早期的人工智能系统的核心思想是“符号主义”，即利用符号来描述问题和解决问题。
早期的人工智能主要应用于数学和逻辑问题，包括推理、证明和代数计算。
但由于符号主义无法处理实际问题中的复杂性和模糊性，因此在 70 年代末人工智能陷入低谷。
二、联结主义时期（1986-2006）20 世纪 80 年代，人工智能又迎来了新的发展阶段——联结主义时期。
联结主义模型从生物神经元的结构和行为中受到启发，它的基本思想是将一些简单的单元（即“神经元”）连接起来组成复杂的神经网络，通过学习来发现网络中规律性的东西。
这种方法是非常有前途地，主要应用于图像和语音识别、自然语言处理和机器翻译等方面。
但联结主义的方法很难造成一个明确和可解释的结论，这也限制了其发展。
三、统计学习时期（2006-至今）21 世纪初，统计学习开始成为主导。
统计学习是利用现有的数据和大量的统计分析方法来实现机器自学习的过程。
这种方法利用机器学习算法从数据中提取信息，并自适应地改变其行为。
利用大量的数据来训练机器学习算法是最大的优势。
这种方法主要应用于计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域，使得人工智能技术真正走向了实际应用。
总体来说，人工智能的发展历程充满曲折和挑战，但是观察其发展轨迹，可以看到这一领域正在持续成长和发展。
人工智能的技术也正在不断拓宽应用范围，其中一些领域已经成为商业上的成功案例，如机器翻译和智能客服。
未来，人工智能有望成为更加人性化和高效的工具，能够在更多领域取得令人难以置信的成就，使人类社会拥有更美好的未来。
人工智能发展简史
人工智能发展简史人工智能发展简史2011年03月04日星期五01: 42 2人工智能发展简史1. 萌芽期（1956年以前）自古以来，人类就力图根据认识水平和当时的技术条件，企图用机器来代替人的部分脑力劳动，以提高征服自然的能力。
公元850年，古希腊就有制造机器人帮助人们劳动的神话传说。
在我国公元前900多年，也有歌舞机器人传说的记载，这说明古代人就有人工智能的幻想。
随着历史的发展，到十二世纪末至十三世纪初年间，西班牙的神学家和逻辑学家Romen Luee试图制造能解决各种问题的通用逻辑机。
十七世纪法国物理学家和数学家B.Pascal制成了世界上第一台会演算的机械加法器并获得实际应用。
随后德国数学家和哲学家G.W.Leibniz在这台加法器的基础上发展并制成了进行全部四则运算的计算器。
他还提出了逻辑机的设计思想，即通过符号体系，对对象的特征进行推理，这种"万能符号"和"推理计算"的思想是现代化"思考"机器的萌芽，因而他曾被后人誉为数理逻辑的第一个奠基人。
十九世纪英国数学和力学家C.Babbage致力于差分机和分析机的研究，虽因条件限制未能完全实现，但其设计思想不愧为当时人工智能最高成就。
进入本世纪后，人工智能相继出现若干开创性的工作。
1936年，年仅24岁的英国数学家A.M.Turing在他的一篇"理想计算机"的论文中，就提出了著名的图林机模型，1945年他进一步论述了电子数字计算机设计思想，1950年他又在"计算机能思维吗?"一文中提出了机器能够思维的论述，可以说这些都是图灵为人工智能所作的杰出贡献。
1938年德国青年工程师Zuse研制成了第一台累计数字计算机Z-1，后来又进行了改进，到1945年他又发明了Planka.kel程序语言。
此外，1946年美国科学家J.W.Mauchly等人制成了世界上第一台电子数字计算机ENIAC 还有同一时代美国数学家N.Wiener控制论的创立，美国数学家C.E.Shannon信息论的创立，英国生物学家W.R.Ashby所设计的脑等，这一切都为人工智能学科的诞生作了理论和实验工具的巨大贡献。
简述人工智能的发展历史及每个阶段的关键技术
人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）的发展可以追溯到上世纪50年代。
以下是人工智能发展的历史及每个阶段的关键技术：
符号主义（Symbolic AI）时期（1950s-1960s）：该阶段的关键技术是基于符号逻辑和推理的符号主义方法。
早期的AI研究集中在使用规则和知识库进行推理，其中代表性的成果是逻辑推理和专家系统。
连接主义（Connectionist AI）时期（1980s-1990s）：在这个阶段，研究者开始关注基于神经网络的机器学习方法。
神经网络模拟了人脑中神经元之间的连接和信息传递，其关键技术包括反向传播算法和深度学习网络。
统计学习（Statistical Learning）时期（2000s-2010s）：这个阶段的关键技术是基于统计模型和大数据的机器学习方法。
支持向量机、决策树、随机森林和朴素贝叶斯等算法被广泛应用于数据分类、回归和聚类等任务。
深度学习（Deep Learning）时期（2010s至今）：深度学习是一种以人工神经网络为基础的机器学习方法。
通过深层次的神经网络结构，它能够从大规模数据中进行自动特征学习和抽象表示。
深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了重大突破。
除了以上提到的关键技术，还有其他重要的技术推动了人工智能的发展，如自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、强化学习（RL）、机器人技术等。
现在，人工智能正处于迅速发展和广泛应用的阶段，包括自动驾驶、智能语音助手、智能家居、医疗诊断等领域。
随着技术的不断进步和创新，人工智能有望在更多领域发挥重要作用，推动科学、工业和社会的进步。
ai的发展史
ai的发展史AI的发展史引言：人工智能（AI）是一门研究如何使计算机能够模拟人类智能的学科。
自从上世纪50年代以来，AI领域经历了许多重要的里程碑，不断推动着技术的进步和社会的变革。
本文将回顾AI的发展史，从早期的探索到现代的应用，展示AI的进步和影响。
1. 早期探索：AI的起源可以追溯到上世纪50年代，当时科学家们开始研究如何使计算机能够模拟人类的思维过程。
早期的探索集中在逻辑推理和问题解决上，如艾伦·图灵的著名图灵测试。
然而，由于当时计算机性能的限制和缺乏有效的算法，这些尝试并没有取得太大的成功。
2. 知识表示与推理：随着计算机性能的提升和算法的改进，AI研究逐渐转向知识表示和推理。
这一阶段的重要里程碑是专家系统的发展，它使用了基于规则的知识表示和推理方法。
专家系统能够模拟专家的知识和经验，解决特定领域的问题。
然而，由于知识获取的困难和推理的局限性，专家系统在实际应用中遇到了一些挑战。
3. 机器学习的兴起：20世纪80年代，机器学习成为AI研究的重要方向。
机器学习通过让计算机从数据中学习和改进性能，实现了一些令人瞩目的成果。
其中，神经网络和决策树等算法被广泛应用于模式识别和预测任务。
机器学习的兴起为AI的发展带来了新的活力，并在许多领域取得了突破。
4. 深度学习的崛起：近年来，深度学习成为AI领域的热点。
深度学习利用多层神经网络模拟人脑的神经元结构，通过大规模数据的训练来提高模型的性能。
深度学习在图像识别、语音识别和自然语言处理等任务上取得了巨大成功。
例如，AlphaGo在围棋比赛中战胜了世界冠军，引起了广泛的关注。
5. AI的应用扩展：随着技术的进步和应用的拓展，AI在各个领域都得到了广泛应用。
在医疗领域，AI可以辅助医生进行诊断和治疗决策；在交通领域，AI可以优化交通流量和提高驾驶安全性；在金融领域，AI可以进行风险评估和投资决策。
AI的应用不断扩展，为人们的生活和工作带来了巨大的改变。
人工智能的发展历程
人工智能的发展历程人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门致力于使计算机能够模拟人类智能的科学与技术。
自20世纪50年代出现以来，人工智能领域经历了数十年的发展和演进，取得了巨大的进展。
本文将从早期的探索开始，梳理人工智能的发展历程。
一、人工智能的起步阶段（1950年代-1960年代）人工智能的历史可以追溯到20世纪50年代，那时科学家们开始将计算机与智能相关的概念联系在一起。
1956年，一次在达特茅斯学院召开的会议上，人工智能这一术语正式被提出，并正式成为一门学科。
在这个起步阶段，人工智能主要关注于符号推理和问题解决。
代表性的成果包括逻辑推理和专家系统的开发。
二、人工智能的知识推理时代（1970年代-1980年代）进入1970年代，人工智能领域逐渐开始关注知识表示与推理。
研究者们意识到，要使计算机具备智能，需要使其能够模拟人类的知识结构和推理过程。
因此，知识表示和与之相关的推理成为人工智能研究的重要方向。
人工智能的一大里程碑是1986年，当时IBM的深蓝超级计算机打败了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，展示了计算机在复杂领域中的推理和决策能力。
三、人工智能的机器学习时代（1990年代-2000年代）进入1990年代，随着计算能力的快速提升和数据的大量积累，人工智能的发展迎来了新的机遇。
机器学习成为人工智能的核心技术。
机器学习是一种通过对大量数据进行学习和训练，使计算机能够自动提取规律、做出预测和决策的方法。
支持向量机、神经网络和决策树等机器学习算法相继提出，并在图像识别、语音识别等领域取得了重要突破。
四、人工智能的深度学习时代（2010年代至今）进入21世纪，随着大数据和云计算的快速发展，人工智能进入了深度学习时代。
深度学习是机器学习的一种，它利用人工神经网络模拟人脑的神经结构和工作方式，并通过大规模数据训练模型。
深度学习在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了巨大的成功，例如谷歌的AlphaGo在围棋领域击败了世界冠军。
人工智能发展史.
人工智能学科诞生于20世纪50年代中期，当时由于计算机的产生与发展，人们开始了具有真正意义的人工智能的研究。
（虽然计算机为AI提供了必要的技术基础,但直到50年代早期人们才注意到人类智能与机器之间的联系. Norbert Wiener是最早研究反馈理论的美国人之一.最熟悉的反馈控制的例子是自动调温器.它将收集到的房间温度与希望的温度比较,并做出反应将加热器开大或关小,从而控制环境温度.这项对反馈回路的研究重要性在于: Wiener从理论上指出,所有的智能活动都是反馈机制的结果.而反馈机制是有可能用机器模拟的.这项发现对早期AI的发展影响很大。
）1956年夏，美国达特莫斯大学助教麦卡锡、哈佛大学明斯基、贝尔实验室申龙、IBM公司信息研究中心罗彻斯特、卡内基——梅隆大学纽厄尔和赫伯特.西蒙、麻省理工学院塞夫里奇和索罗门夫，以及IBM公司塞缪尔和莫尔在美国达特莫斯大学举行了以此为其两个月的学术讨论会，从不同学科的角度探讨人类各种学习和其他职能特征的基础，并研究如何在远离上进行精确的描述，探讨用机器模拟人类智能等问题，并首次提出了人工智能的术语。
从此，人工智能这门新兴的学科诞生了。
这些青年的研究专业包括数学、心理学、神经生理学、信息论和电脑科学，分别从不同角度共同探讨人工智能的可能性。
他们的名字人们并不陌生，例如申龙是《信息论》的创始人，塞缪尔编写了第一个电脑跳棋程序，麦卡锡、明斯基、纽厄尔和西蒙都是“图灵奖”的获奖者。
这次会议之后，在美国很快形成了3个从事人工智能研究的中心，即以西蒙和纽威尔为首的卡内基—梅隆大学研究组，以麦卡锡、明斯基为首的麻省理工学院研究组，以塞缪尔为首的IBM公司研究组。
随后，这几个研究组相继在思维模型、数理逻辑和启发式程序方面取得了一批显著的成果：（1）1956年，纽威尔和西蒙研制了一个“逻辑理论家“（简称LT）程序，它将每个问题都表示成一个树形模型,然后选择最可能得到正确结论的那一枝来求解问题，证明了怀特黑德与罗素的数学名著《数学原理》的第2章中52个定理中的38个定理。
人工智能发展简史
人工智能发展简史人工智能是在1956年作为一门新兴学科的名称正式提出的，自此之后，它已经取得了惊人的成就，获得了迅速的发展，它的发展历史，可归结为孕育、形成、发展这三个阶段。
1 孕育阶段这个阶段主要是指1956年以前。
自古以来，人们就一直试图用各种机器来代替人的部分脑力劳动，以提高人们征服自然的能力，其中对人工智能的产生、发展有重大影响的主要研究成果包括：早在公元前384-公元前322年，伟大的哲学家亚里士多德(Aristotle)就在他的名著《工具论》中提出了形式逻辑的一些主要定律，他提出的三段论至今仍是演绎推理的基本依据。
英国哲学家培根(F. Bacon)曾系统地提出了归纳法，还提出了“知识就是力量”的警句。
这对于研究人类的思维过程，以及自20世纪70年代人工智能转向以知识为中心的研究都产生了重要影响。
德国数学家和哲学家莱布尼茨(G. W. Leibniz)提出了万能符号和推理计算的思想，他认为可以建立一种通用的符号语言以及在此符号语言上进行推理的演算。
这一思想不仅为数理逻辑的产生和发展奠定了基础，而且是现代机器思维设计思想的萌芽。
英国逻辑学家布尔(C. Boole)致力于使思维规律形式化和实现机械化，并创立了布尔代数。
他在《思维法则》一书中首次用符号语言描述了思维活动的基本推理法则。
英国数学家图灵(A. M. Turing)在1936年提出了一种理想计算机的数学模型，即图灵机，为后来电子数字计算机的问世奠定了理论基础。
美国神经生理学家麦克洛奇(W. McCulloch)与匹兹(W. Pitts)在1943年建成了第一个神经网络模型(M-P模型)，开创了微观人工智能的研究领域，为后来人工神经网络的研究奠定了基础。
美国爱荷华州立大学的阿塔纳索夫(Atanasoff)教授和他的研究生贝瑞(Berry)在1937年至1941年间开发的世界上第一台电子计算机“阿塔纳索夫-贝瑞计算机(Atanasoff-Berry Computer，ABC)”为人工智能的研究奠定了物质基础。
人工智能概述
⼈⼯智能概述⼈⼯智能⼈⼯智能是20世纪50年代中期兴起的⼀门新兴边缘科学，它既是计算机科学分⽀，⼜是计算机科学、控制论、信息论、语⾔学、神经⽣理学、⼼理学、数学、哲学等多种学科相互参透⽽发展起来的综合性学科。
⼈⼯智能⼜称智能模拟，是⽤计算机系统模仿⼈类的感知、思维、推理等思维活动。
它研究和应⽤的领域包括模拟识别、⾃然语⾔理解与⽣成、专家系统、⾃动程序设计、定理证明、联想与思维的机理、数据智能检索等。
例如，⽤计算机模拟⼈脑的部分功能进⾏学习、推理、联想和决策；模拟医⽣给病⼈诊病的医疗诊断专家系统；机械⼿与机器⼈的研究和应⽤等。
⼀、⼈⼯智能发展史50年代⼈⼯智能兴起，相继出现了⼀批显著的成果，如机器定理证明、跳棋程序、通⽤问题、求解程序LISP表处理语⾔等。
但由于消解法推理能⼒的有限，以及机器翻译等的失败，使⼈⼯智能⾛⼊低⾕。
60年代末到70年代，专家系统出现，使⼈⼯智能研究出现新⾼潮。
并且1969年成⽴了国际⼈⼯智能联合会议。
80年代，随着第五代计算机的研制，⼈⼯智能得到了很⼤发展。
⽇本1982年开始了“第五代计算机研制计划”，即“知识信息处理计算机系统KIPS”，其⽬的的是使逻辑推理达到数值运算那么快。
80年代末。
神经⽹络飞速发展。
1987年，美国召开第⼀次神经⽹络国际会议，宣告了这⼀科学的诞⽣。
90年代，⼈⼯智能出现新研究⾼潮由于⽹路技术特别是国际互联⽹技术的发展，⼈⼯智能开始由单个智能主体研究转向基于⽹络环境下的分布式⼈⼯智能研究。
⼆、⼈⼯智能的优越性⼈⼯智能作为本世纪中叶新崛起的、综合性最强的新兴前沿科学，它涉及⾮常⼴泛的学科领域，它也可以同各门科技成果相结合，形成独⽴的综合性智能科学体系。
在当代新的科学技术⾰命浪潮中，它愈来愈显⽰出强⼤的⽣命活⼒，具有⽆限⼴阔的发展前景。
1.⼈⼯智能是⼈类智能的必要补充。
⼈⼯智能是随着科学技术的发展，在⼈们创造了各种复杂的机器设备，⼤⼤延伸和扩展了⾃⼰的⼿脚功能，迫切需要相应地延伸思维器官和放⼤智⼒功能的情况下，产⽣发展起来的。
人工智能简介
人工智能简介一、人工智能概述人工智能是在计算机科学、控制论、信息论、神经心理学、哲学、语言学等多学科研究的基础上发展起来的综合性很强的交叉学科，是一门新思想、新观念、新技术不断出现的新兴学科，也是正在迅速发展的前沿学科。
它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
作为一门学科，人工智能于１９５６年问世，是由“人工智能之父“McCarthy及一批数学家、信息学家、心理学家、神经生理学家、计算机科学家在Dartmouth大学召开的会议上，首次提出。
对人工智能的研究，由于研究角度的不同，形成了不同的研究学派。
这就是：符号主义学派、连接主义学派和行为主义学派。
它与空间技术、原子能技术一起被誉为20世纪三大科学技术成就。
二．人工智能的发展人工智能的发展历史可归结为孕育、形成和发展三个阶段。
1.人工智能孕育期这个阶段主要是指1956年以前。
.计算机时代1941年的一项发明使信息存储和处理的各个方面都发生了革命.这项同时在美国和德国出现的发明就是电子计算机. 1949年改进后的能存储程序的计算机使得输入程序变得简单些,而且计算机理论的发展产生了计算机科学,并最终促使了人工智能的出现.计算机这个用电子方式处理数据的发明, 为人工智能的可能实现提供了一种媒介. 1955年末,Newell和Simon做了一个名为逻辑专家(Logic Theorist)的程序.这个程序被许多人认为是第一个AI程序. 1956年,被认为是人工智能之父的John McCarthy组织了一次学会,将许多对机器智能感兴趣的专家学者聚集在一起进行了一个月的讨论.他请他们到Vermont参加Dartmouth人工智能夏季研究会.从那时起,这个领域被命名为人工智能.2.人工智能的形成时期这个阶段是指1956—1969年。
1957年一个新程序,通用解题机(GPS)的第一个版本进行了测试.这个程序是由制作逻辑专家的同一个组开发的.GPS扩展了Wiener的反馈原理,可以解决很多常识问题.两年以后,IBM成立了一个AI研究组.Herbert Gelerneter花3年时间制作了一个解几何定理的程序. 当越来越多的程序涌现时,McCarthy正忙于一个AI史上的突破.1958年McCarthy宣布了他的新成果: LISP语言. LISP 到今天还在用.LISP的意思是表处理(LISt Processing),它很快就为大多数AI开发者采纳. 1963年MIT从美国政府得到一笔220万美元的资助,用于研究机器辅助识别.这笔资助来自国防部高级研究计划署(ARPA),已保证美国在技术进步上领先于苏联.这个计划吸引了来自全世界的计算机科学家, 加快了AI研究的发展步伐.3.人工智能发展这个阶段主要是70年代以后70年代后另一个进展是专家系统.专家系统可以预测在一定条件下某种解的概率.由于当时计算机已有巨大容量,专家系统有可能从数据中得出规律. 70年代许多新方法被用于AI开发,著名的如Minsky的构造理论.另外David Marr提出了机器视觉方面的新理论.同时期另一项成果是PROLOGE语言,于1972年提出. 80年代期间,AI前进更为迅速,并更多地进入商业领域.1986年,美国AI相关软硬件销售高达4.25亿美元.专家系统因其效用尤受需求.象数字电气公司这样的公司用XCON专家系统为VAX大型机编程.杜邦,通用汽车公司和波音公司也大量依赖专家系统。
1-3人工智能发展史
03 人工智能发展史
Deep Blue
1997 年 5 月 11 日，IBM 制造的超级计算机 深蓝（Deep Blue），在经过多轮较量后，击败 了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫（Garry Kasparov）。
标志着人工智能的研究到达了一个新的高度， 也给人工智能做了一次大规模的宣传。
遵照磁鼓上的程序指令，Unimate机器人4000磅重的手臂 可以按次序堆叠热压铸金属件。
Unimate机器人成本耗资65000美元，但Unimation公司开 始售价仅为18000美元，大量推广应用后获得可观盈利。
第一次浪潮
03 人工智能发展史
第一次浪潮
学术成果（1950-1970）
达特茅斯会议之后，人工智能迎来了发展的黄金时期，出现了大量的研究成果： Herbert Simon、J.C.Shaw、Allen Newell 创建了通用解题器（General Problem Solver-GPS），
第二次浪潮
专家知识 知识库
推理机 专家系统
输出
03 人工智能发展史
第五代计算机工程
1981年日本发起第五代计算机项目，目标是造出能够与人 对话，翻译语言，解释图像，并且像人一样推理的机器。
日本在东京举行了一次会议，会上，日本正式宣布了“第 五代计算机发展方案”。
欧美纷纷做出“对抗”，1981年英国两亿五千万英镑Alvey 计划；1982年美国政府决定成立MCC组织（IBM、AT&T及美 国所有的高科技企业）
Lab ✓ 发明Lisp语言
AI诞生
2006 年，50 年后再聚，依然在世的几位左起：摩尔、 麦卡锡、明斯基、赛弗里奇、所罗门诺夫
人工智能发展历史精选全文完整版
可编辑修改精选全文完整版人工智能充满未知的探索道路曲折起伏。
如何描述人工智能自1956年以来60余年的发展历程，学术界可谓仁者见仁、智者见智。
我们将人工智能的发展历程划分为以下6个阶段：一是起步发展期：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。
二是反思发展期：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的期望，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的落空（例如，无法用机器证明两个连续函数之和还是连续函数、机器翻译闹出笑话等），使人工智能的发展走入低谷。
三是应用发展期：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。
四是低迷发展期：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。
五是稳步发展期：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。
1997年国际商业机器公司（简称IBM）深蓝超级计算机战胜了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，2008年IBM提出“智慧地球”的概念。
以上都是这一时期的标志性事件。
六是蓬勃发展期：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，迎来爆发式增长的新高潮。
人工智能发展历史脉络
人工智能发展历史脉络
人工智能的发展历史可以追溯到 20 世纪 50 年代，以下是其主要的发展脉络：
1. 起源（1950 年代）：20 世纪 50 年代，计算机科学家开始尝试使用机器来模拟人类思维和解决问题的能力。
这一时期的重要事件包括阿兰·图灵提出的图灵测试，以及约翰·麦卡锡等人在达特茅斯会议上提出的“人工智能”这一术语。
2. 早期发展（1960-1970 年代）：在这一时期，人们开始研究基于规则的专家系统和机器学习算法。
其中，最著名的专家系统是DENDRAL，它能够自动识别化学分子结构。
3. 低谷（1970-1980 年代）：由于早期的人工智能系统在实际应用中遇到了许多问题，如计算能力有限、数据不足等，导致人工智能研究进入了低谷期。
4. 复苏（1980-1990 年代）：随着计算机技术的发展和数据的积累，人工智能研究逐渐复苏。
这一时期的重要事件包括神经网络的复兴、深度学习的出现以及语音识别和图像识别等领域的突破。
5. 现代发展（2000 年代至今）：在这一时期，人工智能技术得到了广泛应用，包括自然语言处理、机器翻译、自动驾驶、智能机器人等。
同时，深度学习技术的发展也推动了人工智能的进一步发展。
人工智能的发展历史是一个不断探索和创新的过程，随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，人工智能将在未来发挥更加重要的作用。
人工智能发展简史
人工智能发展简史
人工智能（AI）事实上可以追溯到一千年前，但它真正发展起来是在20世纪50年代，当时英国数学家威廉•伦琴（William Robinson）提出
了机器智能术语“机器智能”，用以描述计算机模拟人类智力的能力。
1956年威廉•伦琴，斯蒂芬•罗斯（Stephen Ross），海伦•施瓦茨
（Helen Schwartz），埃里克•布鲁斯（Eric Bruce），和阿尔贝托•波洛（Alberto Bologna）组织了一个在斯坦福大学举办会议，介绍了人工智
能的研究，并鼓励了其他研究者投入其中。
此后，AI在1960年代发展迅速。
研究者们开发出了大量的机器学习，自然语言处理，计算机视觉，机器人技术，虚拟实验室和其他技术，以模
拟人类行为，模拟大脑结构，模拟认知能力，以及做出决策等。
另一个重要的发展是数据挖掘（data mining），它利用AI技术来从
大量数据中挖掘出有价值的信息和知识，为解决具体问题、支持决策等提
供有力工具。
随着现代生物技术的出现，人工智能逐渐摆脱了对标准计算能力的依赖，开始进入新的领域，比如机器人、自动驾驶、低功耗芯片以及嵌入式
系统。
此外，大数据技术的发展也为AI提供了更多的可能性。
人工智能进化史
人工智能进化史一、人工智能的起源人工智能(ArtificialIntelligence,AI)的起源可以追溯到20世纪50年代。
这个概念最初由计算机科学家AlanTUring提出，他设计了一种名为“图灵测试”的方式，用以判断一个机器是否能像人一样思考。
然而，人工智能真正得到公众关注是在1956年，美国达特茅斯学院的一次会议上，参会者共同提出了“人工智能”这个概念，并开始研究如何使机器拥有与人类相似的理解、学习和解决问题的能力。
二、人工智能的发展阶段第一阶段(1950sT980s):这个阶段也被称为人工智能的理性主义阶段，研究者们主要关注于为AI奠定基础，包括算法、数据结构和计算能力等方面。
这个时期的Al系统主要是基于规则和逻辑的，如专家系统。
在这个阶段，人工智能开始应用于一些特定的领域，如医疗诊断和工业自动化等。
一些早期的Al系统，如旅行代理和机器翻译程序等也在这个阶段得到开发。
第二阶段(1980s-1990s):这个阶段被称为人工智能的联结主义阶段，主要是因为研究者们开始尝试通过学习来获取知识。
在这个阶段，机器学习方法开始得到应用，如贝叶斯网络和决策树等。
此外，这个阶段还出现了第一个基于人工神经网络的Al系统，如感知器和反向传播算法等。
第三阶段(1990s-2010s):这个阶段被称为数据驱动阶段，主要是因为数据成为了Al的关键驱动力。
在这个阶段，基于统计学习的方法，如支持向量机(SVM)和神经网络开始得到广泛应用。
随着互联网的普及，大规模数据的获取和利用成为了可能，这为Al的发展提供了强大的动力。
这个阶段出现了许多重要的Al应用，如搜索引擎、推荐系统、自然语言处理等。
第四阶段(2010s-至今)：这个阶段被称为深度学习阶段，主要是因为深度学习成为了AI的主流方法。
在这个阶段，人工神经网络得到了极大的发展,如卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)o这些深度学习模型在语音识别、图像处理和自然语言处理等领域取得了突破性成果。
人工智能发展背景
人工智能发展背景人工智能的发展背景人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是目前全球热门的研究领域之一。
与许多其他领域一样，人工智能的发展历史也是一系列重大科技突破的积累。
为了全面了解人工智能发展的背景，我们需要从过去到现在，逐步讲述不同阶段的发展历程和意义。
人工智能发展的初期20世纪50年代，计算机的发展引领了一系列关于人工智能的研究，由此产生了“人工智能”的概念。
最早期的人工智能研究集中在专家系统和知识表示和推理等方面。
在此期间，人们热衷于利用逻辑、推理和知识处理方法来模拟人类的认知过程，以便解决人类智能领域的问题。
1956年，举办了一次被称为“达特茅斯会议”的会议，这次会议的目的是将人工智能作为一门学科来进行研究。
会议主席约翰·麦卡锡教授在会上提出了人工智能的概念。
之后，研究人员不断进行实验，不断推进了人工智能技术的发展。
1970年代中期，出现了第一代人工智能技术。
其中，机器学习是其中的重要组成部分，它是将数据输入计算机，进行数据处理，机器根据数据模型进行自主学习的过程。
在此期间，研究人员开始尝试利用机器学习来解决语音识别、图像识别、机器翻译等问题，实现了机器智能化的突破。
人工智能的快速发展2000年左右，人工智能领域进入了快速发展阶段。
尽管在早期，我们已经可以对人和机器之间的联系进行建模，但是当前的计算能力、数据处理和大规模添加训练数据等条件都更加增强和成熟。
这些也是许多现代人工智能技术的基础，例如，深度学习、综合推理算法等。
这些技术的不断发展和优化，使得人工智能应用的本质和方式都有了重大的突破。
其中，深层神经网络是近年来最受关注的技术之一，旨在模拟人类大脑的工作方式，发现并建立人类认知结构。
深度神经网络可以包含数百个、数千个，甚至数万个层级，这使得人工智能模型变得更加复杂。
此外，深度神经网络能够自动提取特征、分类、决策，具有相当高的准确度和高速性，成为了许多人工智能技术应用的主流。
人工智能发展史和现状论文
人工智能发展史和现状论文人工智能（Artificial Intelligence, AI）作为一门跨学科的研究领域，其发展历史和现状是复杂而丰富的。
本文旨在对人工智能的发展历程进行概述，并分析其当前状态和未来趋势。
人工智能的起源人工智能的概念最早可以追溯到20世纪40年代，当时的计算机科学先驱们开始思考机器模拟人类智能的可能性。
1956年，达特茅斯会议的召开标志着人工智能作为一个独立学科的诞生。
在这次会议上，约翰·麦卡锡首次提出了“人工智能”这一术语。
早期发展20世纪50年代至70年代，人工智能的研究主要集中在问题解决和逻辑推理上。
这一时期出现了许多重要的算法和程序，例如通用问题解决器（GPS）和逻辑理论家（Logic Theorist）。
然而，由于计算能力的限制和对问题复杂性的认识不足，人工智能的发展在70年代遭遇了瓶颈。
专家系统和知识革命80年代，人工智能的研究重点转向了专家系统，这是一种模拟特定领域专家决策过程的计算机程序。
专家系统的成功应用为人工智能的商业化和实用化开辟了道路，但它们也暴露了知识获取的难题。
机器学习与深度学习90年代以来，随着计算能力的显著提升和大数据的兴起，机器学习成为了人工智能研究的热点。
特别是深度学习技术的发展，通过模拟人脑神经网络的结构，使得机器在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域取得了突破性进展。
当前人工智能的成就进入21世纪，人工智能已经渗透到日常生活的方方面面。
从智能手机的语音助手到自动驾驶汽车，从智能客服到推荐系统，人工智能的应用范围日益广泛。
同时，人工智能在医疗、金融、教育等领域的应用也展现出巨大的潜力。
人工智能的伦理与挑战随着人工智能技术的快速发展，其带来的伦理和社会问题也日益凸显。
数据隐私、算法偏见、就业替代等问题引起了社会的广泛关注。
如何确保人工智能的健康发展，使其造福人类而不是成为威胁，是当前和未来研究的重要课题。
结束语人工智能的发展史是一部充满挑战与突破的历史。
简述人工智能的发展历史
人工智能的发展历史人工智能的定义人工智能（Artificial Intelligence, AI）指的是使计算机具备类似于人类智能的能力，包括感知、学习、推理、规划、自然语言处理等诸多领域。
人工智能的发展经历了数十年的演进，下面将详细探讨其历史和发展过程。
AI的起源人工智能的概念最早可以追溯到1956年，在达特茅斯会议（Dartmouth Conference）上，该会议被认为是人工智能的初始之地。
会议上，学术界开始讨论机器能够触发智力行为的可能性，并确立了人工智能的研究方向。
早期的AI研究20世纪50年代和60年代是人工智能研究的早期阶段。
当时，研究人员主要关注专家系统，这些系统通过编写规则和推理机制来模拟人类专家的知识和解决问题的能力。
然而，由于当时计算机处理能力的限制，专家系统的发展受到了一定的限制。
AI发展的低谷20世纪70年代初，人工智能进入了一个低谷期。
当时，人们对人工智能寄予了过高的期望，但技术上的局限性使得这些期望无法满足。
此外，人工智能研究领域缺乏统一的理论框架，阻碍了其进一步发展。
知识库和专家系统的兴起20世纪70年代末和80年代初，随着知识表示和自动推理技术的进步，人工智能研究逐渐复苏。
专家系统成为当时的热点领域，研究人员通过构建知识库和推理机制，让计算机能够模拟专家的决策过程。
机器学习的崛起20世纪80年代末和90年代初，机器学习成为人工智能领域的关键技术之一。
机器学习通过让计算机从大量数据中学习并改进自身的性能，实现了更强大的智能能力。
这一时期，神经网络、遗传算法和支持向量机等机器学习算法取得了重要突破。
机器学习算法的分类•监督学习：通过已知输入和输出的训练样本，构建模型并预测新的输入。
•无监督学习：通过对未标记数据的学习，构建模型来发现数据中的模式和结构。
•强化学习：通过奖励和惩罚机制，让计算机通过与环境的交互来学习决策和行为。
深度学习的兴起21世纪初，深度学习成为人工智能领域的重要研究方向。
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智能结构发展史班级:机械11-3班姓名:秦千富学号:3110644324摘要：本文定义了智能结构的含义，详细论述了智能结构发展史，介绍了智能结构的一些应用，分析了哪些智能结构是急需发展突破的，以及主要的发展方向。
关键词：关键词：智能结构发展史发展状况具体应用Abstract: This paper defines the meaning of intelligent structure, discusses in detail the history of the development of intelligent structure, introduces some applications of intelligent structure, analysis of the intelligent structure which is urgently needed to develop, as well as the main development direction.Keyword：Smart Structures、History、Development、Specific applications智能结构，就是在基体中嵌人或粘贴传感器和致动器，并具有对致动器有控制作用的控制装置，从而能感知外界环境的变化及自身的实际状态，并能通过自身的感知，做出判断，发出指令，执行和完成动作，实现动态或在线状态下的自检测、自诊断、自监控、自修复及自适应等多种功能智能结构是一种仿生结构体系，它集主结构、传感器、控制器及驱动器于一体，不仅具有承载功能，还能感知和处理内外部环境信息，并通过改变结构的物理性质使结构形变，对环境作出响应，实现结构健康自诊断、自监控、环境自适应以及损伤自愈合自修复的生命特征及智能功能，在危险发生时能自己保护自己。
智能结构已在军用航空航天，民用航空航天、汽车、船舶、土木工程及水利工程方面展现出广阔的应用前景。
它是减灾防灾的前沿问题，已在一些重要工程的结构健康监测与控制方面展现出良好的应用前景。
一、智能结构的发展史1.1 智能结构的诞生近十年来，随着科学技术，特别是航空、航天技术的飞速发展，对材料的要求越来越高。
人们发现，传统材料一旦制成成品，就不可能在其使用过程中对其性能实施动态监控；并且传统材料只能被动地受环境的影响，不能针对环境的变化作出适当的反应。
针对这些不足，在70 年代末80 年代初，美国军方为提高其飞行器的性能，首先提出了“智能”结构（smartsturetures 或Intellignetstureutres)的概念。
1.2 国外的发展状况自1984 年美国首先开展智能结构的研究以来，目前在美国、日本、英国、意大利等国家都己成立了智能材料机构的研究所。
美国是最早从事这一领域研究的国家，军方和一些政府机构直接参与了这项工作。
参与智能材料和结构研究与发展的主要机构有美国陆军研究局、弹道导弹防御局、航空航天局、空军(主要是怀特实验室)和海军科研局，以及波音、麦道、TRW、联合机身公司等大公司和许多大学。
日本NASDA(宇航局)和SIAS(宇航研究院)也很早就开始了有关研究计划，研究大型空间结构的形状控制问题。
日本通产省共技院把智能结构系统列入1995年开始实施的基础科学先导研究的七大项目之一。
欧洲智能材料和结构的研究以德、英、法、意为主。
欧洲工业基础研究中心(BRITE)成立了专门机构对此进行研究。
从1989 至1991 年，英、法、意三国的7 家公司在欧共体的支持下完成了欧洲这一领域第一个合作研究计划“复合材料光学传感计划(OSIFIC)”。
90 年代初，英国成立了欧洲这一领域首家专门研究机构“斯特拉斯立德大学智能材料与结构研究所”。
德国宇航研究院是欧洲从事这一研究的主要机构，它曾将采用植入光纤的自诊断智能结构用于可重复使用运载器的损伤探测和评估以及用于“未来欧洲航天运输系统计划少EsTIP)”进行研究。
目前欧洲对飞机的健康监测、直升机主动减振、空间结构的自适应形状控制和阻尼减振、汽车的自适应消声和减振都开展了研究。
1.3 国内的发展状况虽然我国在智能结构及其系统的研究方面尚处于起步阶段，但是己经呈现出一幅“百花齐放，百家争鸣”的欣欣向荣的局面。
国家自然科学基金委员会与航空部已设立了多个智能结构的科研项目，许多高等院校与研究所己开展了这方面的研究工作。
例如对机舱内噪声控制的研究、机器人柔性臂的振动控制、铁路长轨伸缩量的控制等。
南京航天航空大学成立了智能材料结构研究所，重庆大学也成立了智能结构研究中心。
此外，上海交通大学，哈尔滨工业大学，天津大学，华侨大学，北京工业大学等等一大批高等院校和研究所的许多专家、学者奋斗在智能结构这一新型领域。
二、智能结构的发展前景智能结构基于广泛的应用前景, 形成了一种以材料科学、控制理论、信息理论、计算机技术、传感器技术等学科交叉综合的新兴学科, 成为当今国内外工程与材料领域中最活跃的研究课题。
智能结构系统的诞生是信息学科与工程及材料学科相互渗透与融合的结果。
目前智能结构设计技术沿两条路线发展：一是根据智能结构的用途，由功能简单到功能复杂、从优化控制到智能控制发展。
另一条是更具智能材料的发展而发展。
智能结构已在应用航空航天，民用航空航天、汽车、船舶、土木工程及水利工程方面展现出广阔的应用前景。
智能结构于材料在汽车工业行业的应用,主要的用用可能有1、结构内部损伤检测和结构完整性检测；2、结构的自修复功能；3、振动和噪声的主动控制。
它是减灾防灾的前沿问题，已在一些重要工程的结构健康监测与控制方面展现出良好的应用前景。
智能结构给各类工程结构带来重大的挑战，引起世界发达国家和许多发展中国家的极大重视，被列为优先发展的研究领域和优先培育的21 世纪高新技术产业之一。
对智能材料和结构理论、技术、方法、应用方面的探索，是下个世纪工程科学技术的新学科增长点，值得我们重视。
其中，智能材料的机理和设计(尤其是多相材料的剪切力学响应)、智能结构的动力学分析(尤其是对于非线性变形的实验研究)、中央控制系统快速收敛算法的本身优化，展现相当广阔的研究前景。
长期以来，人们梦想工程结构能仿照生物体结构，具有生命，具有智能。
它们具有神经系统，能感知结构整体形变与动态响应，局部的应力应变和受损伤的情况;它们具有肌肉，能自动改变或调节结构的形状、位置、强度、刚度、阻尼、或振动频率;它们具有大脑，能实时地监测结构健康状态，迅速地处理突发事故，并自动调节和控制，以使整个结构系统始终处于最佳工作状态;还具有生存和康复能力，在危险发生时能自己保护自己，并继续存在下来。
可是在过去，这只是一场梦，然而在智能结构研究蓬勃发展的今天，这已经不再只是梦，也许明天我们就能凭借智能结构来圆我们的梦.三、智能结构的运用1、减振降噪智能结构用于航空、航天系统可以消除系统的有害振动, 减轻对电子系统的干扰, 提高系统的可靠性。
智能结构用于舰艇, 可以抑制噪声传播, 提高潜艇和军舰的声隐身性能。
潜艇及飞机机舱的内部噪声, 损害健康, 危及安全, 降低完成任务的潜力。
传统的被动降噪是通过增加质量、阻尼, 刚度或通过结构的重新设计来改变系统的特性, 其降噪效果有限。
目前采用扬声器、声探测器有源消声原理为基础的噪声主动控制, 系统复杂庞大, 难以实际应用。
近年迅速发展的智能结构及智能材料, 将智能材料制作的传感器、自动器集成在结构上, 传感器感知内外环境变化,控制致动器输人, 能直接降低结构的振动和噪声。
2、结构监测和寿命预测智能结构可用于实时测量结构内部的应变、温度、裂纹, 探测疲劳和受损伤情况, 从而能够对结构进行监测和寿命预测。
例如, 采用光纤传感器陈列和聚偏氟乙烯传感器的智能结构可对机翼、机架以及可重复使用的航天运载器进行全寿命期实时监测、损伤评估和寿命预测; 空间站等大型在轨系统采用光纤智能结构, 实时探测由于交会对接碰撞、陨石撞击或其他原因引起的损伤, 对损伤进行评估, 实施自诊断。
正在研究的自诊断智能结构技术有: 光纤传感器自诊断技术, 可以测量裂纹的“声音”传感器自诊断技术, 及其它可监测复合材料层裂的传感器自诊断技术等。
3、环境自适应结构用智能结构制成自适应机翼, 能实时感知外界环境的变化, 并能驱动机翼弯曲、扭转, 从而改变翼型和攻角, 以获得最佳气动特性, 降低机翼阻力系数, 延长机翼的疲劳寿命。
美国的一项研究表明, 在机翼结构中使用磁致伸缩致动器, 可使机翼阻力降低85 % 。
美国波音公司和麻省理工学院联合研究在桨叶中嵌人智能纤维、电致流变体, 可使桨叶扭转变形达几度。
美国陆军正在开发直升机旋翼主动控制技术, 将用于R A H 一6 武装直升机。
美国防部和航空航天局也正在研究自适应结构, 包括翼片弯曲/ 控制面造型等。
4、目前的具体应用1）80 年代以来，欧美、日本等国以及中国在建筑物、铁路、桥梁、海洋平台、水坝和高速公路等结构的健康监测和安全评定的智能结构系统研究等方面形成了多学科交叉研究热点，并取得了一些实质性的进展。
美国80 年代中后期开始在多座桥梁上布设监测传感器，用以验证设计假定、监视施工质量和服役安全状态。
例如,佛罗里州的SunshineSkywayBridge 桥上安装了500 多个传感器;英国80 年代后期开始研制和安装大型桥梁的监测仪器和设备，并调查和比较了多种长期监测系统的方案(张启伟，1999)：我国香港的LnatauFixedCorSSing大桥、青马大桥以及内陆的虎门桥和江阴长江大桥也都在施工期间安装了传感装置，用于检测建成后的服役安全状态;渤海石油公司为了确保海洋采油平台的服役安全。
应用到空间工作台，在工作台上使用轻而坚硬的材料，使用的光纤智能机构被用作状态坚持系统，以坚持在对接、碰撞或是在轨道运行时整体结构所发生的变化。
它还能与执行器系统连接起来控制振动，以隔离出需要失重环境的部分，消减那些影响指示和跟踪准确性的振动。
2)有一些智能结构还应用到医学产品上，例如，利用传感器来测定血液中的药剂量，重新调节药剂静脉注射的速率。
3)智能结构最成熟的应用大概要算结构声波主动控制。
结构声波主动控制的一种方式是简单地使结构完全停止振动，为达到减少系统所需能量和质量的目的，用分布在整个结构中的执行器控制高辐射模式。
这种解决方法的有效性是建立在工程师对系统相互作用的基本物理现象和智能结构的自适应能力的理解基础之上的。
4)有一种新的应用领域，它是运用基于Signac干涉仪的长距离应变传感器对大型自然结构进行坚持。
这种应用包括：监测地壳板块之间的发生引起地震的滑动之前的应用积累、引起岩浆喷发形成火山的应力以及能源设备和含有危险废料容器下的周围地面的运动。