人工智能的三次浪潮
人工智能起源于1956年美国达特茅斯学院举办的夏季学术研讨会。在这次会议上, 达特茅斯学院助理教授John Mc Carthy提出的“人工智能 (Artificial Intelligence, AI) ”这一术语首次正式使用。之后, 人工智能的先驱艾伦·图灵提出了著名的“图灵测试”:在人机分隔的情况下进行测试, 如果有超过30%的测试者不能确定被试是人还是机器, 那么这台机器就通过了测试, 并被认为具有人工智能。图灵测试掀起了人工智能的第一轮浪潮。在人工智能研究方法上, 以抽象符号为基础, 基于逻辑推理的符号主义方法盛行, 其突出表现为:在人机交互过程中数学证明、知识推理和专家系统等形式化方法的应用。但在电子计算机诞生的早期, 有限的运算速度严重制约了人工智能的发展。
20世纪80年代, 人工智能再次兴起。传统的符号主义学派发展缓慢, 有研究者大胆尝试基于概率统计模型的新方法, 语音识别、机器翻译取得了明显进展, 人工神经网络在模式识别等领域初露端倪。但这一时期的人工智能受限于数据量与测试环境, 尚处于学术研究和实验室中, 不具备普遍意义上的实用价值。
人工智能的第三次浪潮缘起于2006年Hinton等人提出的深度学习技术。Image Net竞赛代表了计算机智能图像识别领域最前沿的发展水平, 2015年基于深度学习的人工智能算法在图像识别准确率方面第一次超越了人类肉眼, 人工智能实现了飞跃性的发展。随着机器视觉研究的突破, 深度学习在语音识别、数据挖掘、自然语言处理等不同研究领域相继取得突破性进展。2016年, 微软将英语语音识别词错率降低至5.9%, 可与人类相媲美。如今, 人工智能已由实验室走向市场, 无人驾驶、智能助理、新闻推荐与撰稿、搜索引擎、机器人等应用已经走进社会生活。因此, 2017年也被称为人工智能产业化元年。
梁迎丽,刘陈.人工智能教育应用的现状分析、典型特征与发展趋势[J].中国电化教育,2018(03):24-30.
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