人工智能_约瑟夫维森班

1.人工智能从1956年诞生至今共经历过三次大的浪潮。

第一次：1956年达特茅斯会议之后的十几年是人工智能的第一个黄金时代。代表科学家：约瑟夫·维森班。代表成果：开发了ELIZA，Wabot-1。转入低谷原因：到了70年代后期，由于计算机性能的不足、计算难度的指数级增长以及数据量缺失等问题，人工智能开始遭遇发展瓶颈，人工智能遭遇了发展历史上的第一次低谷。

第二次：1982年，随着BP训练算法的提出以及神经网络的再次兴起，人工智能的第二次热浪再次袭来。代表人物：阿瑟·萨缪尔(Arthur Samuel)。代表成果：专家系统和人工神经网络。转入低谷的原因：然而专家系统维护费用居高不下，加上它操作复杂、难以升级又经常出现莫名其妙的错误。神经网络流派提出的愿景并没有实现，人工智能研究遭遇了第二次寒冬。

第三次：到了90年代中期，互联网的快速发展带来了大量廉价的数据，年过半百的AI终于成功地使用在一些技术产业中，或者台前或者幕后。代表人物：AlphaGo。代表成果：自然语言处理，无人驾驶等。转入低谷原因：数据处理难度大，对大量数据标注难度大。

会不会再次转入低谷：不会，大数据的广泛应用，硬件的升级换代以及算法的优化，为人工智能似乎指明新的发展方向。政府鼓励、政策扶持、资本支持、这次解决应用问题已被广泛重视。

2.当前人工智能研究课题：持续学习,鲁棒决策，可解读的决策，安全飞地，对抗学习，在保密数据上的共享学习，组件化的AI系统，跨云端和边缘的系统，特定领域定制的硬件等课题。

顶级研究团队：DeepMind,Facebook AI Research (FAIR),Applied Machine Learning (AML),微软亚洲研究院,阿里巴巴人工智能实验室,Tencent AI Lab等等。

著名的人工智能产品：科大迅飞语言翻译，特斯拉无人驾驶汽车，车牌识别系统，人脸识别系统等等。

哪些还是实验室产品：百度无人车。

3.人工智能领域的顶级会议：

NIPS: Neural Information Processing Systems

ICML: International Conference on Machine Learning

IJCAI: International Joint Conference on Artificial Intelligence

AAAI: American Association for Artificial Intelligence //IJCAI和AAAI惯例是轮流开

人工智能的顶级期刊：PAMI

NEURAL COMPUTATION

ARTIFICIAL INTELLIGENCE

TKDE: IEEE TRANSACTIONS ON KNOWLEDGE AND DATA ENGINEERING

PR: PATTERN RECOGNITION

ACM SIGIR: ACM Special Interest Group on Information Retrieval //信息检索最顶级的会议

WWW: International World Wide Web Conference //顶级会议，内容和web相关，方法涉及机器学习、信息检索、数据挖掘等。

KDD: ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining //数据挖掘最顶级的会议