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人工智能发展过程
人工智能出生于1950年代中期。它于1956年建立为一门学科。它经历了两个寒冷的冬天（1974-1980，1987-1993），经历了疲惫的疲惫。1956-1974，1993-2005）。2006年，人工智能进入了一个新的阶段。加速的开发以及并行的计算功能，大数据和高级算法加速了当前的人工智能。同时，近年来对人工智能的研究变得越来越受到该行业的评价。行业的投资和全球AI的收购正在全面展开。
全球人工智能仍处于感知情报的发展阶段
根据人工智能的发展水平，该行业通常将其分为三个层次：计算智能，感知智能和认知智能。在它们的情况下，计算智能阶段是指诸如人类等机器的计算，例如神经网络的出现和遗传算法，以便机器可以快速处理大量数据；感知智能阶段是指理解我们的语言和世界的机器。任何内容，声音和视觉识别属于这一类别。这些技术可以更好地帮助人类有效完成任务；在此阶段，该机器将能够主动进行思考和采取行动，以获得全面的帮助，甚至取代人类。
目前，全球人工智能仍处于感知情报的发展阶段。
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人工智能（人工智能），英语缩写是AI，是一项由计算机科学，控制，信息理论，语言学，神经病学，心理学，数学，哲学和其他学科开发的全面的新学科。，但终于被世界认可为优势的新优势，并越来越吸引人们的兴趣和关注。不仅有许多其他学科开始引入或借用AI技术，而且还借用了专家系统，自然语言处理和图像识别在AI中，已成为新兴智力行业的三个主要突破。
人工智能的芽可以追溯到17世纪的Basca和Leibnitz。他们早些时候有了智能机器的想法。在19世纪，英国数学家布尔和德国o默格提出了“思维定律”，可以被描述为人工智能的开始。在1920年代，英国科学家贝贝奇设计了第一个。“计算机”，被认为是计算机硬件和人工智能硬件的前身。电子计算机的出现使人工智能的研究确实成为可能。
作为一门学科，人工智能于1956年推出。这是麦卡锡（McCarthy of Matuther Intelligence）的第一次，麦卡锡（McCarthy）和一批数学家，知情者，心理学家，神经心理学家和计算机科学家首次进行。由于不同的研究观点，人工智能已经形成了不同的研究学校。这是：象征主义学校，联系学校和行为主义学校。
传统人工智能是象征意义。它基于Newell和Simon提出的物理符号系统。物理符号系统由一组符号实体组成。它们都是物理模式。它们可以在符号结构的实体中作为组成。其他符号可以通过各种操作生成。物理符号系统假设物理符号系统是智能行为的充分和必要条件。主要任务是“通用推荐求解器（GPS”：通过抽象进入符号系统。基于此符号系统，该问题用于通过动态搜索方法解决问题。
链接基于人类脑神经系统结构，研究非编程，适应性和脑式信息处理的本质和能力，并研究大量简单的神经元的小组信息处理能力及其动态行为。
人们也被称为神经计算。研究的重点集中于对人们的感知，感知过程，图像思维，分布式记忆和自组织过程的模拟和实现。
学生主义基于行为心理学，并认为智力仅在与环境互动时显示出来。
人工智能的研究经历了以下阶段：
第一阶段：1950年代人工智能的崛起和忽视
首次提出了人工智能的概念之后，出现了许多重要的结果，例如机器定理认证，检查过程，一般问题解决方案程序和LISP表处理语言。在机器翻译的解散和失败中，人工智能进入了槽。此阶段的特征是：注意解决问题的方法并忽略知识的重要性。
第二阶段：从1960年代后期到1970年
诸如Dendral化学质谱系统，Mycin疾病诊断和治疗系统，前瞻性勘探系统，Hearsay-II语音理解系统和其他专家系统等专家系统的研究和开发。人工智能成立于1969年。
第三阶段：在1980年代，随着第五代计算机的开发，人工智能发展了很大的发展
1982年，日本开始了“第五代计算机开发计划”，即“知识信息处理计算机系统kips”，目的是使逻辑推理如此之快地实现数值计算。尽管该计划最终失败了已经形成了一波研究人工智能。
第四阶段：在1980年代末，神经网络的快速发展
1987年，美国举行了第一次国际神经网络会议，宣布了这一新学科的诞生。此外，由于对神经网络的投资逐渐增加，并且神经网络发展迅速。
第五阶段：在1990年代，人工智能出现了新的研究高潮
由于网络技术的技术开发，尤其是国际互连网络，人工智能已开始从单个智能主题转变为网络环境中分布式人工智能的研究。不仅您是否可以基于相同目标研究分布式问题，但也可以解决多个智能主题的多目标问题，而人工智能更为实用。此外，由于Hopfield的多层神经网络模型的提议，人工神经网络的研究和应用具有繁荣场景。人工智能已渗透到社会生活的各个领域。
IBM的“深蓝色”计算机击败了世界的国际象棋冠军。美国已经制定了具有多机构系统应用程序的信息公路计划作为重要的研究内容。已经完全应用了基于软件字段和网络搜索引擎中的代理技术的软机（软机器人）。同时，美国桑迪亚实验室（American Sandia Lab）在国际上建立了最大的“虚拟现实”实验室。它旨在通过数据头盔和数据手套实现更友好的人类 - 机器交互，并建立一个更好的智能用户界面。图像处理和图像识别，声音处理和声音识别已良好的开发。IBM启动了Vivoice声音识别软件，以使声音能够作为重要信息输入进入媒体。主要的国际计算机公司开始使用“人工智能”，因为其研究内容。通常认为计算机会朝着网络发展的方向发展，情报和并行化。在21世纪，信息技术领域将以智能信息处理为中心。
目前，人工智能的主要研究内容是：分布式人工智能和多智能主系统，人工思维模型，知识系统（包括专家系统，知识基础系统和智能决策 - 制定系统），知识发现和数据挖掘（从大量不完整，不完整的，不完整的，不完整的模糊，噪声数据发掘了我们的有用知识），遗传和进化计算（通过模拟生物学遗传和进化论，揭示了智力演化的定律），人工生命（人工生命）通过简单结构的简单结构人工生命系统（例如：机器昆虫）并观察其行为，探索原理的奥秘），人工智能应用（例如模糊控制，智能建筑，智能建筑，智能人类 - 机器人 - 机器人界面，智能机器人，智能机器人，等）等等。
尽管人工智能研究和应用取得了很多结果，但与综合促销和应用还有很大距离。仍然有许多问题要解决，多学科研究专家需要共同努力。未来，人工智能的研究方向主要是：人工智能理论，机器学习模型和理论，不准确的知识及其推理，其推理，常见的常见感官知识及其推理，人工思维模型，智能人机接口，多智能主系统，知识发现和知识获取，人工智能应用程序基础等等。
人工智能首先是麦卡锡在1956年的迪特茅斯会议上提出的。会议确定人工智能的目标是“实现可以使用知识来解决人类等问题的机器”。其最初的意图是使机器完成一些任务，而不是使某些任务而不是，而不是人类像人类一样。
正是这种要求，机器学习的出现（1970年代）是出生的。夫人人工智能进入了开发的第一个高潮。会议结束后，麦卡锡在同一年从达特茅斯搬到了米特。两人共同创建了世界上第一个人工智能实验室-MIT AI Lab Laboration。
人工智能的三个发展高潮
人工智能的第一个高潮始于1950年。就算法而言，提议使用感知性数学模型来模拟神经元反应过程，并且可以使用梯度下降方法自动从训练样本中学习以完成分类任务。
人工智能的第二个高潮始于1980年。提出了BP（后传播）算法来解决多层神经网络的参数计算的非线性分类和学习问题。
人工智能的第三个高潮始于2010年。深度学习的出现引起了广泛的关注。多层神经网络学习过程中梯度消失的问题被有效地抑制。网络的深层结构还可以自动提取并表示复杂的特征。
人工智能的第一个繁荣发生在1960年代。
人工智能的发展经历了五个阶段：
（1）在1950年代的萌芽阶段，由Shennong领导的科学家共同研究了与机器模拟有关的问题，人工智能正式出生；
（2）第一个发展时期，1960年代是人工智能的第一个金阶段。此阶段的人工智能主要基于语言翻译和认证。
（3）在1970年代，瓶颈阶段在科学家的深入研究中，发现人类思维的机器模仿是一个非常大的系统项目，很难建立具有现有理论结果的模型；
（4）在第二个发展时期，人工智能研究的结果逐渐应用于各个领域，人工智能技术在商业领域取得了出色的成果。
（5）在稳定的开发阶段，自1990年代以来，随着互联网技术的逐步普及，人工智能逐渐发展为分布式主题，为人工智能的发展提供了新的方向。
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