为什么对人工智能有不同的理解

一、为什么对人工智能有不同的理解

1、首先我们来给人工智能下一个科学的定义：人工智能，英文缩写为AI。它是研究用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的技术科学。这里说的智能机器,可以是一个虚拟的或者物理的机器人。

2、与人类几千年来创造出来的各种工具和机器不同的是,智能机器有自主的感知、认知、决策、学习、执行和社会协作能力。人工智能诞生于1956年的达特茅斯会议，之后大致经历了几个大起大落的历史时期。

3、最早的一次兴起是1956-1974年，以命题逻辑，知识表达，启发式搜索等为代表，当时就开始研究下棋了，但由于缺乏具体突破，很快进入了第一个冬天，科研经费锐减。

4、到了1980年代初，又兴起了第二次热潮，主要以专家系统为代表，专家算法，顾名思义，大部分只能解决某个非常狭窄领域的问题，加上当时的计算能力不足，这次热潮也很快进入第二次低谷。

5、在80年代末期，又兴起了一个短暂的神经网络研究热潮，也就是现在大热的深度学习的前身，以GeoferyHinton教授为代表。神经网络从人脑的原理得到了一些启发，但其原理还是有本质不同的。

6、这些神经网络呢也引起了一阵轰动，但由于当时缺乏大量的标注数据以及足够的计算资源，很难进行深层次的神经网络的训练，大部分网络离解决具体的实际问题十分遥远。于是人工智能再一次进入低谷，Hinton教授也开始了他接近三十年的冷板凳生涯，直到最近几年才以深度学习开山鼻祖的身份王者归来。