旨在向全国广大群众★◈，特别是具有中等文化程度的广大青年★◈，普及科学技术知识★◈，繁荣科普创作★◈，启迪思想★◈，开拓视野★◈。

　　2016年3月★◈，人工智能Al-phaGo挑战人类围棋世界冠军李世石资源循环★◈！★◈。比赛结果却出人意料地几乎一边倒★◈， 围棋高手李世石的智商几乎被 Alpha Go碾压★◈。 曾经被视作人类智慧在棋类游戏上的最后堡垒——围棋★◈，被人工智能彻底攻破★◈，舆论一时哗然★◈，人工智能也成为全世界关注的焦点★◈。

　　那么问题来了★◈，大家是否知道到底什么是“人工智能”？是计算机？是软件程序？还是机器人？人工智能★◈，全称为 Arti-ficial Intelligence★◈，英文缩写为AI★◈。 其实从字面上我们就可以解读出两层含义★◈：其一是“人工”★◈；其二是“智能”★◈。“人工”非常好理解★◈，指的一定是经过人类活动创造出来的成果★◈。 但是“智能”是什么呢？ 这其实是一个非常难以准确描述的概念★◈。 事实上直至今

　　在人类智慧的范畴内★◈，智能涉及到的意识★◈、自我★◈、思维等★◈，仍然是自然科学★◈、哲学乃至神学研究的焦点之一★◈。 因此★◈，对于人工智能我们只能定义为研究★◈、开发用于模拟★◈、延伸和扩展人类智能的理论★◈、方法★◈、技术及应用系统的一门技术科学★◈。 而电子计算机★◈、软件程序及机器人与人工智能之间的确存在着密切的关系★◈。 简单地说★◈，电子计算机为人工智能提供了硬件基础凯发k8娱乐官网app下载★◈。★◈，软件程序是人工智能实现的主要方式★◈，而机器人则是人工智能的应用成果

　　数千年来四道口电影院★◈，人类对于人工智能的研究从未停止过★◈，西方的《荷马史诗》中有关于大型三足机器人的描述★◈， 中国古代也有能工巧匠制造自动设备的记载★◈。 然而直到20世纪40年代★◈，电子计算机的发明提供了硬件基础★◈，真正意义上的人工智能才逐渐出现凯发k8国际app★◈。

　　20世纪50年代早期★◈，人们开始注意到人工智能与机器之间的联系★◈。 1955年年末★◈，第一个 AI程序“逻辑专家”(Logic Theorist）诞生★◈，对AI研究领域产生巨大影响★◈，成为AI 发展史中一个重要的里程碑★◈。 1956 年★◈，美国达特茅斯学院数学系助理教授麦卡锡(John McCarthy)等一批志同道合的年轻科学家们召开了一个研讨会★◈，这次会议起了一个在当时看来别出心裁的名字——人工智能夏季研讨会★◈。会议持续了一个月★◈，以大范围的集思广益★◈，催生了后来人所共知的人工智能革命★◈，因此被公认为是现代人工智能研究的起源★◈。

　　人工智能夏季研讨会后的1 0年★◈，AI研究开始快速发展★◈，因此这10年也被称为人工智能研究的第一次高潮★◈。 当时的研究多被称为机器学习（machine learning）★◈，主要集中在利用统计与概率的方式协助处理数据★◈。

　　1957年★◈，美国计算机科学家罗森布拉特（F. Roseblatt）提出了感知器（Perceptron）概念★◈，这是最早的人工神经网络★◈，具有划时代的意义★◈。单层感知器是一个具有一层神经元★◈，采用阈值激活函数的前向网络★◈。 通过对网络权值的训练★◈，可以使感知器对一组输入矢量的响应达到元素为 0 或1的目标输出★◈，从而实现对输入矢量分类的目的凯发k8娱乐★◈，★◈。

　　但是在第一次高潮之后★◈，人工智能的发展却远远滞后于当年的预测★◈。 一方面★◈，人们发现人工智能所基于的数学模型和数学手段有一定的缺陷, 如逻辑证明器★◈、感知器★◈、增强学习等只能做非常简单★◈、专业且很窄的任务★◈，稍微超出范围就无法应对四道口电影院★◈。另一方面★◈，有很多计算复杂度以指数程度增加★◈，成了不可能完成的计算任务★◈。1973年★◈，《莱特希尔报告》用详实的数据说明★◈，几乎所有的人工智能研究都远未达到早前承诺的水平★◈。 于是在1974年到1980年★◈，人工智能的发展迈入第一次寒冬★◈。

　　20世纪80年代★◈，随着第五代计算机的研制成功★◈，人工智能获得了进一步的发展★◈。误差反向传播算法（Error Back Propaga-tion, BP）和 Hopfield 多层神经网络模型的提出★◈，使人工神经网络研究与应用再度出现了欣欣向荣的景象★◈，人工智能走出寒冬迎来第二次高潮★◈。然而★◈，1987年到1993年★◈，个人计算机的出现★◈，却让人工智能的热潮降温★◈。当时苹果★◈、IBM公司开始推广第一代台式机★◈，计算机开始进入寻常百姓家★◈，其费用远远低于人工智能专家系统所使用的Symbolics和Lisp等机器★◈。相比于个人计算机★◈，专家系统被认为古老陈旧且难以维护★◈。20世

　　近年来★◈，随着科技的不断进步★◈，特别是互联网的蓬勃发展与大数据概念的出现★◈，极大地加速了人工智能的发展★◈。不过★◈，任何智能的发展都需要一个学习的过程四道口电影院★◈，依赖于大量数据的训练★◈。由于各类感应器和数据采集技术的发展★◈，我们开始拥有以往难以想象的海量数据★◈。同时★◈，也开始在某一领域拥有深度★◈、细致的数据★◈。如果把人工智能看成一个婴儿★◈，某一领域专业★◈、海量★◈、深度的数据就是喂养这个婴儿的奶粉★◈。那么★◈，奶粉的数量决定了婴儿是否能长大★◈，而奶粉的质量则决定了婴儿后续的智力发育水平★◈。

　　很多从事人工智能领域开发的科学家均乐观地认为★◈，我们已经处于人工智能的第三次高潮期★◈，且在未来相当长的一段时间内★◈，人工智能的发展不会再遭遇新的寒冬★◈。 然而★◈，在乐观预期的同时★◈，困境和挑战也始终存在凯发k8一触即发★◈，凯发k8娱乐官网★◈。

　　中国科学院副院长★◈、中国科学院院士谭铁牛就提出★◈，要警惕人工智能进入下一个寒冬★◈。 因为一方面★◈，人工智能热门技术目前正处于“期望膨胀期”★◈，接下来可能进入“幻灭期”★◈；另一方面★◈，当前的研究热点过于集中在深度学习★◈，但是深度学习不等于 AI★◈，它只是人工智能领域机器学习方向的一种方法★◈，也存在明显的局限性★◈。 如果不能找到新的更优模型的研究方向★◈，那么将来必定会成为人工智能研发的新瓶颈★◈。

　　毋庸置疑★◈，研发技术突飞猛进中的人工智能★◈，正逐渐被应用于人类生产★◈、生活的方方面面★◈。从Windows10 自带的人工智能小娜★◈，到 Google无人驾驶汽车★◈，拜人工智能所赐★◈， 曾经科幻电影中的场景正在一步步走入我们的生活★◈。

　　那么,将来人工智能的发展方向是什么呢？ 简单地说四道口电影院★◈，就是人工智能会逐渐向人类的智慧水平看齐★◈。 而想实现这个目的★◈，人工智能就需要从目前比较成熟的监督学习凯发k8国际app★◈，更多地向无监督学习发展★◈。

　　这两者有什么区别呢？ 学习的过程★◈，用一个成语来概括就是举一反三★◈。 以高考为例★◈，高考的题目在上考场前我们从来没有做过★◈，但在高中我们做过很多题目★◈，懂得解题方法★◈，因此在考场上面对陌生问题也能获解★◈。 人工智能的学习思路也类似★◈：利用一些训练数据★◈，找到方法分析未知数据★◈。 最简单也是最普遍的一类人工智能学习算法四道口电影院★◈，就是分类★◈。

　　对于分类★◈，输入的训练数据有特征★◈，有标签★◈。 所谓的学习★◈，其本质就是找到特征和标签间的关系★◈。 这样★◈，当有特征而无标签的未知数据输入时★◈，我们就可以通过已有的关系得到未知数据的标签★◈。 在上述的分类过程中★◈，如果所有训练数据都有标签★◈，则为有监督学习★◈。 如果数据没有标签★◈，显然就是非监督学习了★◈，即聚类★◈。 目前k8凯发★◈。★◈，分类算法的效果还是不错的★◈，但相对而言★◈，聚类算法就有些惨不忍睹了★◈。 正如我们做题时★◈，答案（标签）是非常重要的★◈。 假设两个智力完全相同的人参加高考★◈，一人正常答题★◈，另一人做的所有题目都没有答案★◈，那么想必第一个人会取得较好的高考成绩★◈，第二个人则会发疯★◈。

　　因此★◈，在监督学习的模式下★◈，人工智能会表现出很好的分类与预测能力★◈。 而非监督学习本身的特点使其难以得到如分类一样近乎完美的结果★◈。但是对人工智能来说★◈，只有在非监督学习下★◈，才有可能实现如人类一样自主思考★◈，实现知识的表示与推理★◈。

　　这是一种用于多层神经网络训练的著名算法高效节能★◈，★◈。 其基本思想是★◈，学习过程由信号的正向传播与误差的反向传播两个过程组成四道口电影院★◈，具有理论依据坚实★◈、推导过程严谨★◈、物理概念清楚★◈、通用性强等优点k8凯发天生赢家一触即发★◈，★◈。 直到今天★◈，BP算法仍然是自动控制上最重要★◈、应用最多的有效算法★◈。 但是人们在使用过程中发现★◈， BP算法存在收敛速度缓慢★◈、易陷入局部极小等缺点★◈。

　　这是一种结合存储系统和二元系统的循环神经网络★◈。 它采用反馈连接★◈，考虑输出与输入在时间上的传输延迟★◈，所表示的是一个动态过程凯发k8国际app★◈，需要用差分或微分方程来描述★◈，保证了向局部极小的收敛★◈，但收敛到错误的局部极小值凯发k8国际app★◈，而非全局极小的情况也可能发生★◈。 即便如此★◈， Hopfield神经网络毕竟提供了模拟人类记忆的模型★◈，是神经网络发展历史上的一个重要的里程碑★◈。

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