人工智能简史

1. 人工神经网络的提出

  • Artificial Neural Network(简称Neural Network)
  • 沃伦·麦卡洛克和沃尔特·皮茨在1943创造了神经网络的计算模型
  • 为以后的深度学习等领域打下基础

2. 达特茅斯会议

  • 达特茅斯学院(Dartmouth College)是一所美国私立大学
  • 由约翰·麦卡锡等人于1956年8月31日发起
  • 标志着AI(人工智能)的正式诞生

3. 感知器

  • 一种最简单的人工神经网络，是生物神经网络机制的简单抽象
  • 由罗森布拉特于1957年发明
  • 将人工智能的研究推向第一个高峰。

4. 人工智能第一个寒冬

  • 1970年开始年间
  • 传统感知器耗费的计算量和神经元数目的平方成正比
  • 当时的电脑也没有能力完成神经网络模型所需要的超大计算量

5. 霍普菲尔德神经网络

  • 一种递归神经网络(Recurrent Neural Network)
  • 由约翰·霍普菲尔德在1982年发明
  • 具有反馈(Feed back)机制

6. 反向传播(Back Propagation)算法

  • 1974年哈佛大学的保罗·沃波斯发明，当时没有收到重视
  • 1986年大卫·鲁姆哈特等学者出版的书中完整地提出了BP算法
  • 使大规模神经网络训练成为可能，将人工智能推向第二个高峰

7. 人工智能第二个寒冬

  • 1990年开始
  • 人工智能计算机Darpa没能实现
  • 政府投入缩减

8. 深度学习

  • 基于深度(指“多层”)神经网络
  • 2006年由杰弗里·辛顿提出
  • 人工智能性能获得突破性进展

9. 进入感知智能时代

  • 深度学习在语音和视觉识别上分别99%和95%的识别率
  • 2013年开始
  • 人工智能第三个时代：运算智能、感知智能、认知智能

10. AlphaGo击败众多人类选手

  • Google买下的DeepMind公司的AlphaGo
  • 2016年接连击败围棋界顶尖棋手
  • 深度学习被广泛关注，掀起学习人工智能热潮

11. 未来由我们创造

  • 你应该感到自豪，因为你学习了人工智能
  • 虽然我们不能过分乐观，未来也许还会有低潮
  • 但人工智能是大势所趋，学了绝不吃亏