《深入理解AutoML和AutoDL:构建自动化机器学习与深度学习平台》 —1.2 人工智能发展历程

华章计算机 发表于 2019/11/15 15:05:44 2019/11/15
【摘要】 本节书摘来自华章计算机《深入理解AutoML和AutoDL:构建自动化机器学习与深度学习平台》一书中第1章,第1.2节,作者是王健宗 瞿晓阳  。

1.2 人工智能发展历程

图1-4是人工智能发展情况概览。人工智能的发展经历了很长时间的历史积淀,早在1950年,阿兰·图灵就提出了图灵测试机,大意是将人和机器放在一个小黑屋里与屋外的人对话,如果屋外的人分不清对话者是人类还是机器,那么这台机器就拥有像人一样的智能。随后,在1956年的达特茅斯会议上,“人工智能”的概念被首次提出。在之后的十余年内,人工智能迎来了发展史上的第一个小高峰,研究者们疯狂涌入,取得了一批瞩目的成就,比如1959年,第一台工业机器人诞生;1964年,首台聊天机器人也诞生了。但是,由于当时计算能力的严重不足,在20世纪70年代,人工智能迎来了第一个寒冬。早期的人工智能大多是通过固定指令来执行特定的问题,并不具备真正的学习和思考能力,问题一旦变复杂,人工智能程序就不堪重负,变得不智能了。

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图1-4 人工智能起源及发展

虽然有人趁机否定人工智能的发展和价值,但是研究学者们并没有因此停下前进的脚步,终于在1980年,卡内基梅隆大学设计出了第一套专家系统—XCON。该专家系统具有一套强大的知识库和推理能力,可以模拟人类专家来解决特定领域问题。从这时起,机器学习开始兴起,各种专家系统开始被人们广泛应用。不幸的是,随着专家系统的应用领域越来越广,问题也逐渐暴露出来。专家系统应用有限,且经常在常识性问题上出错,因此人工智能迎来了第二个寒冬。

1997年,IBM公司的“深蓝”计算机战胜了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫,成为人工智能史上的一个重要里程碑。之后,人工智能开始了平稳向上的发展。2006年,李飞飞教授意识到了专家学者在研究算法的过程中忽视了“数据”的重要性,于是开始带头构建大型图像数据集—ImageNet,图像识别大赛由此拉开帷幕。同年,由于人工神经网络的不断发展,“深度学习”的概念被提出,之后,深度神经网络和卷积神经网络开始不断映入人们的眼帘。深度学习的发展又一次掀起人工智能的研究狂潮,这一次狂潮至今仍在持续。

图1-5列出了人工智能发展史上的一些重要事件。从诞生以来,机器学习经历了长足发展,现在已经被应用于极为广泛的领域,包括数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场分析、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏、艺术创作和机器人等,鉴于篇幅有限,本书将侧重讲述机器学习和深度学习未来发展的一大趋势—自动化机器学习和深度学习(AutoML及AutoDL)。

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图1-5 人工智能发展重大事件


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