人工智慧的十個里程碑事件，你知道幾個？
人工智慧是一個非常重要和複雜的領域。關於人工智慧的里程碑式事件，這裡我們盤點了你應該知道的十個。
將人工智慧(AI)壓縮到10個“需要記憶的時刻”並不容易。在數以百計的研究實驗室和數千名電腦科學家的説明下，編制一份每一項具有里程碑意義的成就的清單，都將是一份智慧演算法的工作。然而，我們已經仔細研究了歷史書籍，為你帶來了人工智慧歷史上最重要的10個里程碑式的發展。
一、神經網路的誕生
你可能已經聽說過神經網路，在當今最先進的人工智慧背後，是大腦激發的人工智慧工具。雖然像深度學習這樣的概念是比較新的，但它們背後的理論體系可以追溯到1943年的一個數學理論。
Warren McCulloch和Walter Pitts的《神經活動內在想法的邏輯演算》可能聽起來非常的普通，
二、人工智慧的名字由來
如果要提到人工智慧的真正開端，那就要追溯到1955年8月31日。
1956年，會議在達特茅斯學院占地269英畝的莊園舉行。不幸的是，他們對於人工智慧的發展有點過於樂觀了。他們寫到：“我們認為，如果一個精心挑選的科學家團隊努力工作一個夏天，那我們就能取得重大進展。”然而事實證明，時間花得遠比想像中的要多很多。
三、反向傳播演算法(BACKPROP)的出現
反向傳播(英語：Backpropagation，縮寫為BP)，有時縮寫為“BP”，是機器學習歷史上最重要的演算法之一。儘管該演算法成為機器學習的主流演算法是在20世紀80年代，但該演算法第一次被提出是在1969年。這是一種與最優化方法(如梯度下降法)結合使用的，
反向傳播要求有對每個輸入值想得到的已知輸出，來計算損失函數梯度。因此，它通常被認為是一種監督式學習方法，雖然它也用在一些無監督網路(如自動編碼器)中。它是多層前饋網路的Delta規則的推廣，可以用鏈式法則對每層反覆運算計算梯度。反向傳播要求人工神經元(或“節點”)的激勵函數可微。簡而言之，這意味著創作者可以通過在犯錯時糾正錯誤來訓練他們的網路。完成後，道具會修改神經網路中的不同連接，確保下次遇到同樣問題時能得到正確的答案。
四、語言助手的誕生
提及亞馬遜的Alexa、谷歌助手和蘋果的Siri大家一定都不陌生。早在20世紀60年代中期，麻省理工學院的一名研究人員就發明了一個名為ELIZA的電腦心理治療師，可以實現與用戶之間的“智慧”對話。在當時，ELIZA的發明者就指出，使用者如此願意以這種方式與機器交談，這讓他們感到非常驚訝。
五、科技奇點的提出
1993年，作家兼電腦科學家Vernor Vinge發表了一篇文章，這篇文章首次提到了人工智慧的“奇點”。而這裡所指的“奇點”並不是廣義上的，而是指未來某一天機器將變得比人類更聰明，甚至會取代人類，主宰人類世界，被其稱為“即將到來的技術奇點”。
Vinge預測，在未來30年內，人類將擁有創造超級人工智慧的能力。他寫到：“不久之後，人類時代就會結束。”這是一個警告，和現如今特斯拉CEO馬斯克所擔心的一樣。
六、第一輛自動駕駛汽車誕生
你認為谷歌開發了世界上第一輛自動駕駛汽車嗎?錯!早在1986年，德國聯邦國防軍大學的研究人員就在一輛賓士麵包車上安裝了攝像頭和智慧感測器，成功地在空無一人的街道上行駛。
幾年後，一位名叫Dean Pomerleau的卡內基梅隆大學的研究人員建造了一輛自動駕駛的龐蒂克運輸小貨車，並沿海岸線從賓夕法尼亞州的匹茲堡到加州的聖地牙哥，共行駛了2797英里。相較於當今的自動駕駛技術，當時的這項技術像是小兒科，但是至少它證明了無人駕駛是可以實現的。
七、IBM“深藍”戰勝國際象棋冠軍
對於人工智慧來說，1997年是一個標誌性的年份，IBM的“深藍”超級電腦在一場人機大戰中戰勝國際象棋冠軍Garry Kasparov。儘管毫無疑問，深藍的處理資訊比人類更快，但真正的問題是，它是否更有策略地思考。事實證明這是可以的!
這一結果可能並沒有證明人工智慧有能力在有明確規則的問題上表現得異常出色，但它仍然是人工智慧領域的巨大飛躍。
八、IBM“沃森”在智力競賽節目中大獲全勝
就像深藍與Garry Kasparov的比賽一樣，IBM的人工智慧在2011年面臨著另一個巨大的挑戰——沃森人工智慧在著名的智力競賽節目“Jeopardy”中擊敗了對手布拉德·拉特和肯·詹甯斯，成功贏取了100萬美元的大獎。比賽結束後，肯·詹尼斯打趣道：“歡迎我們的新機器人霸主。”人工智慧的再次勝利，又一次向世界證明了人工智慧比人腦更快。
九、AI也愛貓?通過深度學習演算法識別貓科動物
2012年6月，谷歌研究人員Jeff Dean和吳恩達從YouTube視頻中提取了1000萬個未標記的圖像，訓練了一個由16,000個電腦處理器組成的龐大神經網路。儘管沒有給出有關它們的識別資訊，但人工智慧還是能夠通過深度學習演算法來識別貓科動物的照片。
事實證明，就像我們一樣，即使是令人印象深刻的AI，也喜歡看視頻，而且尤其喜歡貓科動物。
十、谷歌AlphaGo戰勝世界圍棋冠軍李世石
2016年3月，繼IBM深藍之後，穀歌DeepMind的AlphaGo在四場比賽中擊敗了國際圍棋世界冠軍李世石，而這場激烈的人機大戰吸引了來自世界各地的6000萬人的觀看。同樣，2017年的升級版AlphaGo再次擊敗了國際圍棋大師柯潔，引發了全世界的關注。
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可以用鏈式法則對每層反覆運算計算梯度。反向傳播要求人工神經元(或“節點”)的激勵函數可微。簡而言之，這意味著創作者可以通過在犯錯時糾正錯誤來訓練他們的網路。完成後，道具會修改神經網路中的不同連接，確保下次遇到同樣問題時能得到正確的答案。四、語言助手的誕生
提及亞馬遜的Alexa、谷歌助手和蘋果的Siri大家一定都不陌生。早在20世紀60年代中期，麻省理工學院的一名研究人員就發明了一個名為ELIZA的電腦心理治療師，可以實現與用戶之間的“智慧”對話。在當時，ELIZA的發明者就指出，使用者如此願意以這種方式與機器交談，這讓他們感到非常驚訝。
五、科技奇點的提出
1993年，作家兼電腦科學家Vernor Vinge發表了一篇文章，這篇文章首次提到了人工智慧的“奇點”。而這裡所指的“奇點”並不是廣義上的，而是指未來某一天機器將變得比人類更聰明，甚至會取代人類，主宰人類世界，被其稱為“即將到來的技術奇點”。
Vinge預測，在未來30年內，人類將擁有創造超級人工智慧的能力。他寫到：“不久之後，人類時代就會結束。”這是一個警告，和現如今特斯拉CEO馬斯克所擔心的一樣。
六、第一輛自動駕駛汽車誕生
你認為谷歌開發了世界上第一輛自動駕駛汽車嗎?錯!早在1986年，德國聯邦國防軍大學的研究人員就在一輛賓士麵包車上安裝了攝像頭和智慧感測器，成功地在空無一人的街道上行駛。
幾年後，一位名叫Dean Pomerleau的卡內基梅隆大學的研究人員建造了一輛自動駕駛的龐蒂克運輸小貨車，並沿海岸線從賓夕法尼亞州的匹茲堡到加州的聖地牙哥，共行駛了2797英里。相較於當今的自動駕駛技術，當時的這項技術像是小兒科，但是至少它證明了無人駕駛是可以實現的。
七、IBM“深藍”戰勝國際象棋冠軍
對於人工智慧來說，1997年是一個標誌性的年份，IBM的“深藍”超級電腦在一場人機大戰中戰勝國際象棋冠軍Garry Kasparov。儘管毫無疑問，深藍的處理資訊比人類更快，但真正的問題是，它是否更有策略地思考。事實證明這是可以的!
這一結果可能並沒有證明人工智慧有能力在有明確規則的問題上表現得異常出色，但它仍然是人工智慧領域的巨大飛躍。
八、IBM“沃森”在智力競賽節目中大獲全勝
就像深藍與Garry Kasparov的比賽一樣，IBM的人工智慧在2011年面臨著另一個巨大的挑戰——沃森人工智慧在著名的智力競賽節目“Jeopardy”中擊敗了對手布拉德·拉特和肯·詹甯斯，成功贏取了100萬美元的大獎。比賽結束後，肯·詹尼斯打趣道：“歡迎我們的新機器人霸主。”人工智慧的再次勝利，又一次向世界證明了人工智慧比人腦更快。
九、AI也愛貓?通過深度學習演算法識別貓科動物
2012年6月，谷歌研究人員Jeff Dean和吳恩達從YouTube視頻中提取了1000萬個未標記的圖像，訓練了一個由16,000個電腦處理器組成的龐大神經網路。儘管沒有給出有關它們的識別資訊，但人工智慧還是能夠通過深度學習演算法來識別貓科動物的照片。
事實證明，就像我們一樣，即使是令人印象深刻的AI，也喜歡看視頻，而且尤其喜歡貓科動物。
十、谷歌AlphaGo戰勝世界圍棋冠軍李世石
2016年3月，繼IBM深藍之後，穀歌DeepMind的AlphaGo在四場比賽中擊敗了國際圍棋世界冠軍李世石，而這場激烈的人機大戰吸引了來自世界各地的6000萬人的觀看。同樣，2017年的升級版AlphaGo再次擊敗了國際圍棋大師柯潔，引發了全世界的關注。
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