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国内人工智能行业全梳理

2017/1/2    来源:博客    作者:zhihua_bupt      
关键字:人工智能  机器学习  
图灵的计算理论认为任何形式的计算均可被数字信号描述,这也为人工智能的后续实践提供了理论基础。
    在东西方神话中,上古「智人」通过各种方法制造「人类」这一物种并赋予其智能;而到了中世纪的欧洲,古典哲学家们尝试着用机械符号处理的观点解释人类大脑的活动;直到 20 世纪 40 年代,来自数学,心理学,工程学,经济学和哲学等领域的一批科学家们基于抽象数学推理的可编程数字计算机的发明使得智能大脑出现的可能性被广泛探讨。
 
    1950 年,Marvin  Minsky 和 Dean Edmonds 建造了世界上第一台神经网络计算 SNARC(Stochastic Neural Analog Reinforcement Calculator),它通过使用 3000 个真空管和 B-24 轰炸机上的自动指示装置模拟了 40 个神经元而组成神经网络。
 
    同期,被誉为「计算机科学之父」的 Alan Turing 在 Mind 上发表论文,第一次提出机器智能设想。虽然未提到具体的研究方法,但论文中提到的「图灵测试」、「机器学习」、「遗传算法」和「强化学习」等理论也在日后成为了人工智能领域重要的分支。
 
    图灵的计算理论认为任何形式的计算均可被数字信号描述,这也为人工智能的后续实践提供了理论基础。
 
    随后的 1956 年,在 Marvin  Minsky 连同 Claude Shannon 和 Nathan Rochester 一起组织的 Dartmouth 会议上,「人工智能」这个概念首次被提出并开启了西方「人工智能」科学长达半个多世纪的高速发展。
 
    在中国,关于「人工智能」的研究和探讨在 70 年代末被解禁后又不适时地与「特异功能」联系在一起而停滞不前,直到 80 年代初期随着技术和思想的不断进步才取得实质性进步。
 
    而今,全球共有近千家人工智能公司遍及 62 个国家的十余个产业,国内涉及人工智能领域的公司也早已破百。
 
    除了「机器学习」、「模式识别」和「神经网络」这些晦涩的词汇和各种层出不穷的借势营销,这个看似离我们越来越近的市场却在「互联网玄学」的外衣下显得愈发迷雾重重。
 
    那么,关于人工智能,你究竟了解多少?在下一个产业浪潮到来之前,我们到底又应该关注什么?
 
责任编辑:李欢
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