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“人工智能”一词最初是在1956年在达特茅斯学会提出的。
人工智能（人工智能），英语缩写是AI。这是一门新的技术科学，研究和开发智能理论，方法，技术和应用系统，用于模拟，扩展和扩展。
人工智能是计算机科学的一个分支。它试图理解智力的本质，并生产一种可以响应人类情报的新智能机器。自然语言处理和专家系统。由于人工智能的诞生，理论和技术的诞生已经越来越成熟，并且应用领域仍在继续扩张。可以想象，未来人工智能带来的技术产品将是人类智慧的“容器”。兵工智能可以模拟人类意识和思维的信息过程。人工智能不是人类的智力，但它可以像人类的智力一样思考。人类，可能会超越人类的智力。
人工智能是一门具有挑战性的科学。那些从事这项工作的人必须了解计算机知识，心理学和哲学。人工智能包括一门非常广泛的科学科学。它由不同的领域组成，例如机器学习，计算机视觉等。总的来说，人工智能研究的主要目标之一是使机器能够竞争一些通常需要人类智能才能完成工作的人类智能。但是不同的时代。不同的人对这项“复杂工作”有不同的了解。在2017年12月，人工智能被选为“ 2017年中国十大媒体”。
人工智能（AI）是指计算机科学，统计学，脑神经病学和社会科学的削减 - 综合学科，例如具有智能能力的人。作为文本，了解单词的含义，并分析和对话。
人工智能的起源：人工智能是在1950年代和1960年代正式提出的，1950年，一名名叫马尔文·明斯基（Malvin Minski）的高级学生（后来被称为“人工智能之父”）和他的同学邓邓（Deng Deng）第一个神经网络计算机。这也被认为是人工智能的起点。恰好在1950年，艾伦·图灵（Alan Turing机器可以与人交谈而不会被机器身份区分开，然后这台机器很聪明。今年，图灵大胆地预测了真正智能机器的可行性。
1956年，在Datmouth学院举行的一次会议上，计算机专家约翰·麦卡锡（John McCarthy）提出了“人工智能”一词。这被认为是人工智能正式诞生的标志。会议结束后，麦卡锡（McCarthy）从拿德茅斯（Datmouth同年，明斯基也搬到了这里，然后两人共同创建了世界上第一个人工智能实验室-MIT AI Lab Laborate。值得一提的是，口腔会议正式建立了AI一词，并开始进行认真而精致的研究从学术角度来看，从学术角度来看，最早的人工智能学者和技术开始出现。大茅斯会议被广泛认为是人工智能诞生的标志，人工智能已经走上了快速发展的道路。。
在人工智能的第一个高峰之后，在1956年的会议之后，人工智能在属于它的第一个快乐时光中引起了人们的注意。十多年来，计算机已被广泛用于数学和自然语言领域，以解决代数，以解决代数，几何和英语问题。这使许多研究人员看到了机器开发对人工智能的信心。即使当时，许多学者认为“该机器将能够完成人们20年内能够完成的一切。”
因此，人工智能项目停滞不前，但有些人是有机的。1973年，Lighthill报道了英国AI研究状况。他批评AI在实现“宏伟目标”方面的失败。结果，人工智能遇到了6年的科学研究深渊。
人工智能（人工智能），英语缩写是AI。这是一门新的技术科学，研究并开发了用于模拟，扩展和扩展的智能理论，方法，技术和应用系统。ArtherticeIntellioncence是计算机科学的分支。它试图理解智力的本质，并产生一种新的智能机器，可以响应人类的智力相似性。该领域的研究包括机器人，语言识别，图像识别，自然，自然语言处理和专家系统。“人工智能”一词最初是在1956年在达特茅斯学会提出的。人工智能的概念也扩大了。夫人人工智能是一门具有挑战性的科学。那些从事这项工作的人必须了解计算机知识，心理学和哲学。人工智能包括一门非常广泛的科学科学。它由不同的领域组成，例如机器学习，计算机视觉等。总的来说，人工智能研究的主要目标之一是使机器能够竞争一些通常需要人类智能才能完成工作的人类智能。但是不同的时代。不同的人对这项“复杂工作”有不同的理解。例如，最初需要的重型科学和工程计算是人类大脑。现在，计算机不仅可以完成此计算，而且可以比人大脑更快，更准确地完成计算。这项工作是“一项复杂的任务，需要人类的智能才能完成”。可以看出，随着时代的发展和技术的发展，复杂任务的定义发生了变化。人工智能的具体目标是随着时代的变化而自然发展的。一方面， 它继续取得新的进步，一方面，它已转移到一个更有意义，更困难的目标。目前，可以用来研究人工智能和可以意识到人工智能技术的机器的主要材料。人工智能的发展历史与计算机科学和技术的发展历史有关。除了计算机科学外，人工智能还涉及许多学科，例如信息理论，控制理论，自动化，生物学，生物学，生物学，心理学，数学逻辑，语言学，语言学，医学和哲学。人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示，自动推理和搜索方法，机器学习和知识获取，知识处理系统，自然语言理解，计算机视觉，智能机器人，自动程序设计和自动计划设计和其他方面。
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（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，揭示了智力演化定律），人工生命（通过人工生命），人造生命（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，智能人类 - 机器人 - 机器人界面，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。
实际上，这是许多人一起工作的结果。没有特定的人。过早的角色是：
图灵：计算机行业的哥哥，年轻的天才，结果是一个黑帮，被发现，然后被遗忘了。最后，他被苹果中毒。苹果的起源来自这个人，所以这是最著名的。
巴比奇：著名的浪子儿子，他的父亲是银行家，富有家庭。最早的计算机发明者在没有电力时代创建了一台纯机械计算机。您不会认为该产品无休止地死亡。
冯·诺曼曼（Feng Nonorman）：该产品也很出名，但他不如图灵（Turing）和巴布奇（Babechi）那样出色，因为该产品是数学家。制造的计算机参与了原子弹的开发。因为他的论文与另外两篇文章合作，因此但是另外两个没有签名，所以他被带上了一顶灰色的帽子，这并不是很多欺负世界。在过去的几十年中，计算机系统是由冯·诺罗坦（Von Norotan）理论创建的。就互联网思想和量子计算机而言，计算机的结构将发生重大变化。
约翰·阿塔苏夫（John Atasusv）：也提到了他。不像宝贝的钱，货物很富有，独自一人创办公司，最后将公司交给他的儿子照顾它。所以他是一个辛苦的家庭，并制造了一台计算机。他认为，最有力的事情不是制作计算机，而是发明一组可以帮助人们学习英语的语音符号。结果，我们没有看到他的语音符号。
随着计算机的诞生，人工智能继续发展。实际上，平均每10年，人工智能爆发一次。人工智能主题将消失一段时间。
一般而言，人工智能的发展和丰富的算法每年都在不断刷新。从事这项研究的人从未放弃过，但这是一段漫长的距离，这绝不是一夜之间的成功。这条路漫长而遥远?
一代人改变了世界，他们都是伟大的人。未来，将它们带回去，并用它们在将来找到一份工作。不要感谢我，我是lei feng。
结论：以上是首席CTO的全部内容注明了有关人工智能识别的发明位置。感谢您阅读本网站的内容。我希望这对您有帮助。不要忘记在此网站上找到它。