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人工智慧的三次發展高潮

2018-04-23 18:21:37 | 來源: 科技日報 | 編輯: 朱安娜 | 責編: 韓俁
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  人工智慧是在1956年達特茅斯會議上首先提出的。該會議確定了人工智慧的目標是“實現能夠像人類一樣利用知識去解決問題的機器”。雖然,這個夢想很快被一系列未果的嘗試所擊碎,但卻開啟了人工智慧漫長而曲折的研究歷程。

  人工智慧的第一次高潮始於上世紀50年代。在算法方面,感知器數學模型被提出用於模擬人的神經元反應過程,並能夠使用梯度下降法從訓練樣本中自動學習,完成分類任務。另外,由於計算機應用的發展,利用計算機實現邏輯推理的一些嘗試取得成功。理論與實踐效果帶來第一次神經網絡的浪潮。然而,感知器模型的缺陷之後被發現,即它本質上只能處理線性分類問題,就連最簡單的異或題都無法正確分類。許多應用難題並沒有隨著時間推移而被解決,神經網絡的研究也陷入停滯。

  人工智慧的第二次高潮始於上世紀80年代。BP(Back Propagation)算法被提出,用於多層神經網絡的參數計算,以解決非線性分類和學習的問題。另外,針對特定領域的專家系統也在商業上獲得成功應用,人工智慧迎來了又一輪高潮。然而,人工神經網絡的設計一直缺少相應的嚴格的數學理論支持,之後BP算法更被指出存在梯度消失問題,因此無法對前層進行有效的學習。專家系統也暴露出應用領域狹窄、知識獲取困難等問題。人工智慧的研究進入第二次低谷。

  人工智慧的第三次高潮始於2010年代。深度學習的出現引起了廣泛的關注,多層神經網絡學習過程中的梯度消失問題被有效地抑制,網絡的深層結構也能夠自動提取並表徵複雜的特徵,避免傳統方法中通過人工提取特徵的問題。深度學習被應用到語音識別以及圖像識別中,取得了非常好的效果。人工智慧在大數據時代進入了第三次發展高潮。(陳 超)

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