AI 不是什么全新的东西,他已经发展了大几十年了!下面我们介绍一下最具代表性的3个发展阶段

第一次浪潮(非智能对话机器人)

20世纪50年代到60年代

1950年10月,图灵提出了人工智能(AI)的概念,同时提出了图灵测试来测试 AI。

图灵测试提出没有几年,人们就看到了计算机通过图灵测试的“曙光”。

1966年,心理治疗机器人 ELIZA 诞生

那个年代的人对他评价很高,有些病人甚至喜欢跟机器人聊天。但是他的实现逻辑非常简单,就是一个有限的对话库,当病人说出某个关键词时,机器人就回复特定的话。

第一次浪潮并没有使用什么全新的技术,而是用一些技巧让计算机看上去像是真人,计算机本身并没有智能。

扩展阅读:

ELIZA —— Wikipedia

图灵测试

第二次浪潮(语音识别)

20世纪80年代到90年代

在第二次浪潮中,语音识别是最具代表性的几项突破之一。核心突破原因就是放弃了符号学派的思路,改为了统计思路解决实际问题。

在《人工智能》一书中,李开复详细介绍了这个过程,他也是参与其中的重要人物之一。

第二次浪潮最大的突破是改变了思路,摒弃了符号学派的思路,转而使用了统计学思路解决问题。

扩展阅读:

History of Speech & Voice Recognition and Transcription Software

第三次浪潮(深度学习+大数据)

21世纪初

2006年是深度学习发展史的分水岭。杰弗里辛顿在这一年发表了《一种深度置信网络的快速学习算法》,其他重要的深度学习学术文章也在这一年被发布,在基本理论层面取得了若干重大突破。

之所以第三次浪潮会来主要是2个条件已经成熟:

2000年后互联网行业飞速发展形成了海量数据。同时数据存储的成本也快速下降。使得海量数据的存储和分析成为了可能。

GPU 的不断成熟提供了必要的算力支持,提高了算法的可用性,降低了算力的成本。

在各种条件成熟后,深度学习发挥出了强大的能力。在语音识别、图像识别、NLP等领域不断刷新纪录。让 AI 产品真正达到了可用(例如语音识别的错误率只有6%,人脸识别的准确率超过人类,BERT 在11项表现中超过人类…)的阶段。

第三次浪潮来袭,主要是因为大数据和算力条件具备,这样深度学习可以发挥出巨大的威力,并且 AI 的表现已经超越人类,可以达到“可用”的阶段,而不只是科学研究。

扩展阅读:

什么是深度学习?(尽快添加)

推荐书籍——《大数据时代》

为什么说GPU和深度学习更配?

谷歌最强 NLP 模型 BERT 解读

三次浪潮的不同

这段内容摘自李开复写的《人工智能》一书中,所有观点是李开复本人的,这里只是转述。

  1. 前两次热潮是学术研究主导的,第三次热潮是现实商业需求主导的。
  2. 前两次热潮多是市场宣传层面的,而第三次热潮是商业模式层面的。
  3. 前两次热潮多是学术界在劝说政府和投资人投钱,第三次热潮多是投资人主动向热点领域的学术项目和创业项目投钱。
  4. 前两次热潮更多时提出问题,第三次热潮更多时解决问题。