從人工智能發(fā)展中所誕生的產(chǎn)品

1956年，美國(guó)Dartmouth大學(xué)舉辦的一場(chǎng)研討會(huì)中提出了人工智能這一概念。

1957年，F(xiàn)rank Rosenblatt在計(jì)算機(jī)上模擬了一種名字為感知機(jī)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，

1966年，麻省理工學(xué)院有人發(fā)布了一篇關(guān)于計(jì)算機(jī)與人類對(duì)話的文章，隨后開(kāi)發(fā)了歷史上第一款聊天機(jī)器。

1975年，一款能夠輔助醫(yī)生診斷決策的系統(tǒng)被制作出來(lái)了，該系統(tǒng)叫做MYCIN。

1976年，David Marr提出了視覺(jué)計(jì)算理論，這對(duì)認(rèn)知科學(xué)產(chǎn)生了很大的影響。

1979年，在世界西洋雙陸棋比賽中，冠軍被一款叫做BKG 9.8的程序成功奪取。

1986年，有人提出了一種適合于多層神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法，這種算法叫做BP算法，BP算法奠定了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)走向完善和應(yīng)用的基礎(chǔ)。

1997年，IBM公司生產(chǎn)的國(guó)際象棋電腦深藍(lán)打敗了世界國(guó)際象棋冠軍卡斯帕羅夫。

2005年，波士頓動(dòng)力公司推出了一款名為“big dog”的四足機(jī)器人。

2011年，一種名叫Watson的能夠回答問(wèn)題的人工智能程序被開(kāi)發(fā)出來(lái)了。

2013年，深度學(xué)習(xí)算法開(kāi)始被多數(shù)產(chǎn)品采用。

2016年，AlphaGo以4:1的比分打敗了當(dāng)時(shí)的圍棋世界冠軍李世石，接著又在2017年打敗了圍棋世界冠軍柯潔，從此人工智能這個(gè)詞便正式走入了大眾的視野。

機(jī)器人通常是好萊塢科幻熱潮的主題。從《機(jī)械姬》這樣的懸疑劇到《瓦力》這樣的家庭電影，機(jī)器人已經(jīng)俘獲了我們的集體想象力。雖然對(duì)機(jī)器人的聳人聽(tīng)聞的描繪可以成為票房熱門，但這些描繪會(huì)導(dǎo)致觀眾對(duì)機(jī)器人產(chǎn)生不切實(shí)際的期望。有些人想象金屬模型具有超人的力量，而另一些人則擔(dān)心自動(dòng)化生物會(huì)從制造它們的人類手中奪走工作。

根據(jù)皮尤研究中心的一項(xiàng)測(cè)量美國(guó)人對(duì)機(jī)器人和計(jì)算機(jī)競(jìng)爭(zhēng)工作的看法的研究，72% 的受訪者對(duì)這種競(jìng)爭(zhēng)表示擔(dān)憂，85% 的人支持將機(jī)器人的使用限制在被認(rèn)為危險(xiǎn)或骯臟的工作中。盡管有這些信念，2018 年美國(guó)機(jī)器人的銷售額增長(zhǎng)了近 16%，安裝機(jī)器人的美國(guó)公司比以往任何時(shí)候都多。與此形成鮮明對(duì)比的是，機(jī)器人在日本被視為解決方案而不是威脅。機(jī)器人和計(jì)算機(jī)化機(jī)器正被用于幫助解決該國(guó)持續(xù)的勞動(dòng)力短缺問(wèn)題，并已在日本文化中根深蒂固。

即使我們沒(méi)有注意到，機(jī)器人已經(jīng)成為日常生活的一部分，并為數(shù)千萬(wàn)人提供了價(jià)值。從管理救生放射治療的機(jī)器人機(jī)器到清潔地毯的機(jī)器人吸塵器，機(jī)器人都在這里。

為了更好地了解機(jī)器人，我們的研究人員翻遍了公司網(wǎng)站和歷史文獻(xiàn)，找到了上世紀(jì) 50 種著名的機(jī)器人。機(jī)器人按時(shí)間順序列出，從最舊到最新。同年創(chuàng)建的機(jī)器人按字母順序排列。

工智能領(lǐng)域有哪些先進(jìn)的科技產(chǎn)品?

人工智能從無(wú)到有，六十多年的發(fā)展歷程。已經(jīng)由原來(lái)的概念，實(shí)踐到社會(huì)工廠生活的方方面面。我們徹底醒悟，人工智能從科幻到現(xiàn)實(shí)，科技產(chǎn)品一直在誕生。

人工智能發(fā)展很快，在產(chǎn)品領(lǐng)域則出現(xiàn)了很多高科技產(chǎn)品。例如百度無(wú)人駕駛汽車、餐廳機(jī)器人服務(wù)員、倉(cāng)庫(kù)搬運(yùn)機(jī)器人、銀行機(jī)器人服務(wù)員、舞蹈機(jī)器人、巡邏機(jī)器人、保安機(jī)器人、高考機(jī)器人等。

機(jī)器人

在機(jī)器人領(lǐng)域，出現(xiàn)了各行有的機(jī)器人，如軍事領(lǐng)域的機(jī)器人戰(zhàn)士;餐廳的機(jī)器人服務(wù)員;銀行服務(wù)員客戶，除了會(huì)介紹銀行基本業(yè)務(wù)外，還會(huì)陪客戶聊天唱歌等。

早在2016年就有媒體報(bào)道稱，昆山地區(qū)的部分企業(yè)開(kāi)始啟用機(jī)器人上崗，這也意味著人工智能越發(fā)達(dá)，代替人力勞動(dòng)的幾率越大。

人工智能的發(fā)展， 機(jī)器人代替人力勞動(dòng)，這是科技發(fā)展的趨勢(shì)，更多的工人下崗找不到工作也是如此了。

智能手環(huán)智能手環(huán)利用智能原理，記錄數(shù)據(jù)。對(duì)于一個(gè)人的身體日常健康數(shù)據(jù)紀(jì)錄，有著非常重要的作用。

發(fā)展至今，人工智能經(jīng)歷了70多年的發(fā)展演進(jìn)，但仍處于弱人工智能階段。弱人工智能是能在某些方面協(xié)助或替代人類進(jìn)行工作的機(jī)器智能。

20世紀(jì)80年代，人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)研究取得了突破性進(jìn)展。J.Hoplield于1982年構(gòu)建了一種新的全互聯(lián)的神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型，并在1985年，順利解決了“旅行商(TSP)”問(wèn)題。

1986年Rumelhart構(gòu)建了反向傳播學(xué)習(xí)算法(BP)，成為普遍應(yīng)用的神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法。在這一時(shí)期，人工智能盡管在專家系統(tǒng)、人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型等方面取得了巨大的進(jìn)展，能夠完成某些特定的具有實(shí)用性的任務(wù)，但面對(duì)復(fù)雜問(wèn)題卻顯得束手無(wú)策，尤其是當(dāng)數(shù)據(jù)量積累到一定程度后，有些結(jié)果就難以實(shí)現(xiàn)改進(jìn)，極大地限制了人工智能的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。因此，人工智能發(fā)展到20世紀(jì)90年代中期，相關(guān)研究再度陷入困境。

第三次發(fā)展浪潮：人工智能縱深發(fā)展階段(20世紀(jì)90年代中期至今)。自20世紀(jì)90年代中期開(kāi)始，機(jī)器學(xué)習(xí)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研發(fā)工作加速推進(jìn)，人工智能實(shí)現(xiàn)了巨大的突破。1997年，計(jì)算機(jī)深藍(lán)完勝國(guó)際象棋大師卡斯帕羅夫，重新點(diǎn)燃了人們對(duì)人工智能的希望。2004年，日本率先研制出了人形機(jī)器人Asimo。

隨著人工智能技術(shù)不斷取得突破，在不遠(yuǎn)的將來(lái)，人類社會(huì)將逐漸邁入強(qiáng)人工智能階段。強(qiáng)人工智能，即通用人工智能(Artificial General Intelligence，AGI)，是指能夠自我感知和理解外部世界，不斷地自我學(xué)習(xí)新知識(shí)和實(shí)現(xiàn)自我升級(jí)的機(jī)器智能。在強(qiáng)人工智能階段，智能機(jī)器、算法或系統(tǒng)將具備與人類一樣的學(xué)習(xí)和理解知識(shí)的能力，能夠像人一樣具有思維并對(duì)復(fù)雜理念進(jìn)行分析，進(jìn)行思考、計(jì)劃、自我學(xué)習(xí)以及通過(guò)過(guò)去的經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行總結(jié)學(xué)習(xí)等，人工智能也就表現(xiàn)為在各個(gè)方面都能與人類媲美的機(jī)器智能。