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1956年达特茅斯会议提出人工智能,被称为人工智能元年。
1959年,Arthur Samue提出机器学习。
1976年,机器翻译等项目的失败及一些学术报告的负面影响,人工智能的经费普遍减少。
1985年,出现了更强可视化效果的决策树模型和突破早期感知局限性的多层人工神经网络。
1987年,LISP机市场崩塌。
1997年,Deep Blue战胜世界国际象棋冠军Garry Kaspa rov。
2006年,Hinton和他的学生开始深度学习。
2010年,大数据时代到来。
2014年,微软发布个人智能助理微软小娜。
2016年3月,Alpha Go以4:1战胜世界围棋冠军李世石。
2017年10月,Deep Mind发布了最强版Alpha Go Zero。
原理:物理符号系统符合假设和有限合理性原理。
起源:数理逻辑
基本思想:
人的认知基元是符号,认知过程即符号操作过程。
人是一个物理符号系统,计算机也是一个物理符号系统。
知识是信息的一种形式,是构成智能的基础。人工智能的核心问题是知识表示、知识推理。
原理:神经网络及神经网络间的连接机制与学习方法。
起源:仿生学
基本思想:
思维基本是神经元,而不是符号处理过程。
人脑不同于电脑,并提出连接主义的大脑工作模式,用于取代符号操作的电脑工作模式。
原理:控制论及感知-动作型控制系统。
起源:控制论
基本思想:
智能取决于感知和行动,提出智能行为的“感知-动作”模式。
智能不需要知识、表示和推理;人工智能可以像人类智能一样逐步进化;智能行为只能在现实世界中与周围环境进行狡猾作用而表现出来。
无监督学习
有监督学习
强化学习
迁移学习
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