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人工智能的三次發(fā)展高潮 始于上世紀(jì)50年代

作者: 時(shí)間:2018-04-20 來(lái)源:科技日?qǐng)?bào) 收藏

  是在1956年達(dá)特茅斯會(huì)議上首先提出的。該會(huì)議確定了的目標(biāo)是“實(shí)現(xiàn)能夠像人類一樣利用知識(shí)去解決問題的機(jī)器”。雖然,這個(gè)夢(mèng)想很快被一系列未果的嘗試所擊碎,但卻開啟了漫長(zhǎng)而曲折的研究歷程。

本文引用地址:http://m.ptau.cn/article/201804/378696.htm

  人工智能的第一次高潮始于上世紀(jì)50年代。在算法方面,感知器數(shù)學(xué)模型被提出用于模擬人的神經(jīng)元反應(yīng)過(guò)程,并能夠使用梯度下降法從訓(xùn)練樣本中自動(dòng)學(xué)習(xí),完成分類任務(wù)。另外,由于計(jì)算機(jī)應(yīng)用的發(fā)展,利用計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)邏輯推理的一些嘗試取得成功。理論與實(shí)踐效果帶來(lái)第一次神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的浪潮。然而,感知器模型的缺陷之后被發(fā)現(xiàn),即它本質(zhì)上只能處理線性分類問題,就連最簡(jiǎn)單的異或題都無(wú)法正確分類。許多應(yīng)用難題并沒有隨著時(shí)間推移而被解決,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究也陷入停滯。

  人工智能的第二次高潮始于上世紀(jì)80年代。BP(Back Propagation)算法被提出,用于多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)計(jì)算,以解決非線性分類和學(xué)習(xí)的問題。另外,針對(duì)特定領(lǐng)域的專家系統(tǒng)也在商業(yè)上獲得成功應(yīng)用,人工智能迎來(lái)了又一輪高潮。然而,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)一直缺少相應(yīng)的嚴(yán)格的數(shù)學(xué)理論支持,之后BP算法更被指出存在梯度消失問題,因此無(wú)法對(duì)前層進(jìn)行有效的學(xué)習(xí)。專家系統(tǒng)也暴露出應(yīng)用領(lǐng)域狹窄、知識(shí)獲取困難等問題。人工智能的研究進(jìn)入第二次低谷。

  人工智能的第三次高潮始于2010年代。深度學(xué)習(xí)的出現(xiàn)引起了廣泛的關(guān)注,多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)過(guò)程中的梯度消失問題被有效地抑制,網(wǎng)絡(luò)的深層結(jié)構(gòu)也能夠自動(dòng)提取并表征復(fù)雜的特征,避免傳統(tǒng)方法中通過(guò)人工提取特征的問題。深度學(xué)習(xí)被應(yīng)用到語(yǔ)音識(shí)別以及圖像識(shí)別中,取得了非常好的效果。人工智能在大數(shù)據(jù)時(shí)代進(jìn)入了第三次發(fā)展高潮。



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