《人工智能应用导论》课件-13人工智能发展史

03人工智能发展史人工智能发展史03发展历程人工智能发展史03克劳德·艾尔伍德·香农(1916-2001美国)信息论之父

30年代末到50年代初，一系列科学进展交汇是最初的人工智能研究。神经学研究发现大脑是由神经元组成的电子网络，其激励电平只存在“有”和“无”两种状态，不存在中间状态。维纳的控制论描述了电子网络的控制和稳定性。克劳德·香农提出的信息论则描述了数字信号（即高低电平代表的二进制信号）。图灵的计算理论证明数字信号足以描述任何形式的计算。这些密切相关的想法暗示了构建电子大脑的可能性。AI诞生信息论之父人工智能发展史03最早描述“神经网络”的学者WalterPitts和WarrenMcCulloch分析了理想化的人工神经元网络，并且指出了它们进行简单逻辑运算的机制。1951年，他们的学生MarvinMinsky（马文·闵斯基）与DeanEdmonds（迪恩·埃德蒙兹）一道建造了第一台神经网络机，称为SNARC。1953年IBM推出IBM702，成为第一代AI研究者使用的电脑。IBM702AI诞生早期神经网络人工智能发展史03艾伦·麦席森·图灵（AlanMathisonTuring），英国数学家、逻辑学家，被称为计算机科学之父，人工智能之父。1950年10月，图灵发表论文《机器能思考吗》。这一划时代的作品，使图灵赢得了“人工智能之父”的桂冠。在该论文中提出了机器思维的概念，并提出图灵测试。图灵被称为“人工智能之父”。后来为了纪念图灵的贡献，美国计算机协会设立图灵奖，以表彰在计算机科学中做出突出贡献的人，图灵奖被喻为“计算机界的诺贝尔奖”。AI诞生人工智能之父人工智能发展史03计算机和被测试的人分别在两个不同的房间里。测试过程由主持人提问，由计算机和被测试的人分别做出回答。观测者能通过电传打字机与机器和人联系（避免要求机器模拟人外貌和声音）。被测人在回答问题时尽可能表明他是一个“真正的”人，而计算机也将尽可能逼真的模仿人的思维方式和思维过程。如果试验主持人听取他们各自的答案后，分辨不清哪个是人回答的，哪个是机器回答的，则可以认为该计算机具有了智能。AI诞生图灵测试人工智能发展史031956年8月，在美国汉诺斯小镇宁静的达特茅斯学院中，约翰·麦卡锡（JohnMcCarthy）、马文·闵斯基（MarvinMinsky）、克劳德·香农（ClaudeShannon）、艾伦·纽厄尔（AllenNewell）、赫伯特·西蒙（HerbertSimon）等科学家开会研讨“如何用机器模拟人的智能”。会议首次提出“人工智能（ArtificialIntelligence，简称AI）”这一概念，标志着人工智能学科的诞生。1956年也就成为了人工智能元年。达特茅斯会议

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JohnMcCarthy提出ArtificialIntelligence与MarvinMinsky共同创建MITAILab发明Lisp语言AI诞生人工智能发展史031961年，Unimation公司生产的世界上第一台工业机器人在美国新泽西的通用汽车公司安装运行。这台工业机器人用于生产汽车的门、车窗把柄、换档旋钮、灯具固定架，以及汽车内部的其他硬件等。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。第一次浪潮第一台工业机器人人工智能发展史03第一次浪潮达特茅斯会议之后，人工智能迎来了发展的黄金时期，出现了大量的研究成果：HerbertSimon、J.C.Shaw、AllenNewell创建了通用解题器（GeneralProblemSolver-GPS），是第一个将待解决的问题的知识和解决策略相分离的计算机程序。NathanialRochester的几何问题证明器（GeometryTheoremProver）可以解决一些让数学系学生都觉得棘手的问题。DanielBobrow的程序STUDENT可以解决高中程度的代数题。McCarthy主导的LISP语言成为了之后30年人工智能领域的首选。Minsky、SeymourAubrey提出了微世界（Microworld）的概念，大大简化了人工智能的场景。微世界程序的最高成就是TerryWinograd的SHRDLU，这种程序能分析命令，并通过对虚拟方块进行操作来完成任务。学术成果（1950-1970）人工智能发展史03第一次浪潮人们的乐观情绪在1970年代渐渐被浇灭，AI进入第一次寒冬，主要原因如下：第一次寒冬分析（1970-1980）最尖端的人工智能程序也只能解决他们尝试解决的问题中的最简单的一部分。只依靠简单的结构变化无法扩大化以达到目标，存储空间和计算能力的严重不足。指数级别攀升的计算复杂性，许多问题只能在指数级别的时间内获解，即计算时间与输入的规模的幂成正比。缺乏基本知识和推理能力。研究者发现，就算是对儿童而言的常识，对程序来说也是巨量信息。随着人工智能发展遭遇瓶颈，资金纷纷抛弃人工智能领域。由于项目失败等原因，DARPA也终止了对MIT的拨款。到了1970年代中期，人工智能项目已经很难找到资金支持。人工智能发展史03第二次浪潮专家系统知识库推理机专家知识输入输出专家系统专家系统：模拟人类专家，应用特定的知识和一定的推理方法解决专门领域问题的计算机系统。Dendral：1960s，世界上第一个专家系统程序，由斯坦福大学的研究者用Lisp语言写成的，帮助有机化学家根据物质光谱推断未知有机分子结构的程序。XCON：1980s，DEC公司与卡内基梅隆大学合作开发的XCON-R1专家系统，作用是按照需求自动配置零部件，它每年为DEC公司节省数百万美元。人工智能发展史03第二次浪潮第五代计算机工程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）五代机工程自身未取得突破，加之个人电脑的推出以及后期赶上互联网突起，最终以失败告终。人工智能发展史03第二次浪潮第一代计算机-电子管第二代计算机-晶体管第三代计算机-集成电路第四代计算机-超大规模集成电路历代计算机图示人工智能发展史03第二次浪潮Hopfield神经网络：1982年，JohnJosephHopfield发明。Hopfield特点是每个神经元既是输入也是输出，网络的权值不是通过训练出来的，而是按照一定规则计算出来的，有限次递归后输出稳定（震荡、混沌）。

Hopfield意义深远：是递归神经网络（RNN）的前身，深度学习算法起源来源于这里，这之后又发明了玻尔兹曼机、深度置信网络，卷积神经网络、递归神经网络等。反向传播（Backpropagation）算法：1986年，DavidE.Rumelhart、GeoffreyE.Hinton、和RonaldJ.Williams提出反向传播（Backpropagation）算法。1989年，LeCun发明了卷积神经网络-LeNet，并将其用于数字识别，且取得了较好的成绩，不过当时并没有引起足够的注意。学术成果（1970-1990）人工智能发展史03第二次浪潮第二次寒冬分析苹果、IBM开始推广第一代台式机，其费用远远低于专家系统所使用的Symbolics和Lisp等机器（1981年IBM第一台个人电脑上市，售价仅2880美元）。日本第五代计算机、英国Alvey项目相继失败。随着人工智能的应用规模逐步扩大，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。1980年代末期，由于人工智能的项目成果不明朗，对人工智能的资金支持也大幅缩减。人工智能发展史03第三次浪潮DeepBlue1997年5月11日，IBM制造的超级计算机深蓝（DeepBlue），在经过多轮较量后，击败了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫（GarryKasparov）。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。DeepBlue基于象棋规则的搜索、剪枝；基于大量开局库、终局库的统计估值结果。人工智能发展史03第三次浪潮卷积神经网络卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN），具有深度结构的前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetworks），是深度学习（deeplearning）的代表算法之一。2012年，Hinton课题组为了证明深度学习的潜力，首次参加ImageNet图像识别比赛，其通过构建的CNN网络AlexNet一举夺得冠军，且碾压第二名（SVM方法）的分类性能。也正是由于该比赛，CNN吸引到了众多研究者的注意。人工智能发展史03第三次浪潮AlphaGo&索菲亚2016年3月9日，随着AlphaGo以4:1大胜围棋世界冠军李世石,有关人工智能的热情和恐慌情绪同时在全世界蔓延开来，也因此引发了一拨人工智能的宣传热潮。2017年10月，在沙特阿拉伯首都利雅得举行的“未来投资倡议”大会上，机器人索菲亚被授予沙特公民身份，她也因此成为全球首个获得公民身份的机器人。左图为2018年7月10日，在香港会展中心，机器人索菲亚亮相主舞台。人工智能发展史03第三次浪潮第三次热潮分析（1990至今）2016年下半年开始，人工智能迎来了第三次发展