60年技术简史，带你读懂AI的前世今生

人类的进化成长史就是一部人类制造和行使器材的汗青，差异的器材代表了人类的进化程度。从石器期间、铁器期间、蒸汽期间、电气期间再到此刻的信息期间，我们行使越发先辈便捷的器材来改变出产和糊口。

器材的目标是延长和拓展人类的手段，我们跑得不快，但可以借助骑马和开车日行千里，跳得不高，更不会飞，可是借助飞机火箭上天入地。器材总体来看可以分为两类：拓展人类体力的器材和拓展人类脑力的器材。

在计较机发现之前，人类制造的大大都器材都是前者，它可以辅佐我们镌汰体力劳动。好比行使牛可能拖沓机来耕地的服从更高。虽然也有少量的镌汰脑力劳动的器材，好比算盘，也包罗笔墨——它可以极大的扩充人类的影象容量，此刻许多机器的脑力劳动都可以由计较机完成。但传统的计较机措施只能帮我们扩充影象和完成简朴机器的计较，我们有容量更大速率更快的存储器，可以体例财政软件来辅佐举办财政核算。

我们无法实现必要“智能”才气来完成的工作，好比无法让计较机举办汽车驾驶，计较机今朝也无法像人类一样用天然说话和人类举办一般雷同，而人工智能的方针就是让计较性可以或许像人类一样“智能”的办理这些伟大题目。此刻的人工智能体系已经可以或许在围棋上克服人类天下冠军，此刻的语音辨认体系已经能在某些特定场景下到达人类的辨认精确率，无人驾驶的汽车也已经在某些处所尝试性的上路了。将来，人工智能会有更多的应用场景，我们的终极方针是制造和人类一样乃至逾越人类智能的呆板。

人工智能成长简史

人工智能最早的试探也容许以追溯到莱布尼茨，他试图制造可以或许举办自动标记计较的呆板，但当代意义上人工智能这个术语降生于1956年的达特茅斯集会会议。

关于人工智能有许多的界说，它自己就是许多学科的交错融合，差异的人存眷它的差异方面，因此很难给出一个各人都承认的一个界说。我们下面通过时代的脉络来相识AI的横竖进程。

黄金时期(1956-1974)

这是人工智能的一个黄金时期，大量的资金用于支持这个学科的研究和成长。这一时期有影响力的研究包罗通用题目求解器(General Problem Solver)，以及最早的谈天呆板人ELIZA。许多人都觉得与其谈天的ELIZA是一个真人，但它只是简朴的基于匹配模板的方法来天生回覆(我们此刻许多市面上的谈天呆板人着实也行使了相同的技能)。其时人们很是乐观，好比H. A. Simon在1958年断言不出10年计较机将在下(国际)象棋上击败人类。他在1965年乃至说“二十年后计较机将可以做全部人类能做的工作”。

第一次严冬(1974-1980)

到了这一时期，之前的断言并没有兑现，因此各类品评之声涌现出来，国度(美国)也不再投入更多经费，人工智能进入第一次严冬。这个时期也是联络主义(connectionism)的暗中时期。1958年Frank Rosenblatt提出了感知机(Perception)，这可以以为是最早的神经收集的研究。可是在之后的10年联络主义没有太多的研究和盼望。

昌盛期(1980-1989)

这一时期的昌盛得益于专家体系的风行。联络主义的神经收集也有所成长，包罗1982年John Hopfield提出了Hopfield收集，以及同时期发明的反向撒播算法，但主流的要领照旧基于标记主义的专家体系。

第二次严冬(1989-1993)

之前乐成的专家体系因为本钱太高以及其余的缘故起因，贸易上很可贵到乐成，人工智能再次进入严冬期。

成持久(1993-2006)

这一时代人工智能的主流是呆板进修。统计进补缀论的成长和SVM这些器材的风行，使得呆板进修进入稳步成长的时期。

发作期(2006-此刻)

这一次人工智能的成长首要是由深度进修，也就是深度神经收集发动的。上世纪八九十年度神经收集固然通过非线性激活函数办理了理论上的异或题目，而反向撒播算法也使得实习浅层的神经收集变得也许。不外，因为计较资源和能力的限定，其时无法实习更深层的收集，现实的结果并不比传统的“浅度”的呆板进修要领好，因此并没有太多人存眷这个偏向。

直到2006年，Hinton提出了Deep Belief Nets (DBN)，通过pretraining的要领使得实习更深的神经收集变得也许。2009年Hinton和DengLi在语音辨认体系中初次行使了深度神经收集(DNN)来实习声学模子，最终体系的词错误率(Word Error Rate/WER)有了极大的低落。

让深度进修在学术界名声大噪的是2012年的ILSVRC评测。在这之前，最好的top5分类错误率在25%以上，而2012年AlexNet初次在角逐中行使了深层的卷积收集，取得了16%的错误率。之后每年都有新的好后果呈现，2014年是GoogLeNet和VGG，而2015年是ResNet残差收集，今朝最好体系的top5分类错误率在5%以下了。真正让更多人(尤其是中国人)相识深度进修盼望的是2016年Google DeepMind开拓的AlphaGo以4比1的后果克服了人类天下冠军李世石。因此人工智能进入了又一次的昌盛期，各路成本竞相投入，乃至国度层面的人工智能成长打算也相继出台。

2006年到此刻分规模的首要盼望

下面我们往返首一下从2006年开始深度进修在计较机视觉、听觉、天然说话处理赏罚和强化进修等规模的首要盼望，按照它的成长进程来说明将来也许的成长偏向。由于作者程度和乐趣点的范围，这里只是罗列作者相识的一些文章，以是必定会漏掉一些重要的事变。

计较机视觉

无监视预实习

固然”当代”深度进修的许多模子，好比DNN、CNN和RNN(LSTM)很早就提出来了，但在2006年之前，各人没有步伐实习许多层的神经收集，因此在结果上深度进修和传统的呆板进修并没有明显的不同。

2006年，Hinton等人在论文《A fast learning algorithm for deep belief nets》里提出了通过贪婪的、无监视的Deep Belief Nets(DBN)逐层Pretraining的要领和最终有监视fine-tuning的要领初次实现了实习多层(五层)的神经收集。从此的研究热门就是怎么行使各类技能实习深度的神经收集，这个进程大抵一连到2010年。首要的设法是行使各类无监视的Pretraining的要领，除了DBN，Restricted Boltzmann Machines(RBM)， Deep Boltzmann Machines(DBM)尚有Denoising Autoencoders等模子也在这一时代提出。

（编辑：湖南网）

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