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异步社区科技|AI发展的历史，现在了解不算太晚( 三 )


1982年 ， John Hopfield提出了一种新型的神经网络（现在被称为Hopfield网络) 。 这是一种全连接的神经网络 ， 具有自联想和记忆功能 ， 并且易于用硬件实现 。 这使得沉寂了10年之久的神经网络重获新生 。
异步社区科技|AI发展的历史，现在了解不算太晚
本文插图

▲John Hopfield
1986年 ， Rumelhart和McCLelland提出了BP神经网络 。 这是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络 ， 是目前应用最广泛的神经网络模型之一 。
第二次低谷期:1987~1993年

20世纪80年代 ， 专家系统的发展也接近瓶颈 。 由于专家系统只能处理特定领域问题 ， 无法形成常识概念 ， 也不可能构建真正的智能 。 此外 ， 大型专家系统的维护成本颇高 ， 难以升级 ， 难以使用 。 于是 ， 人们对人工智能再度失望 ， 并引发了新一轮的财政危机 。
1987年 ， 人工智能硬件市场的需求突然下降 ， 同时苹果和IBM的台式机性能也不断提升 。 到1987年时 ， 已经超过了昂贵的Lisp机 。 于是 ， 老系统失去了存在的价值 ， 瞬间土崩瓦解 。
再次崛起:1993年至今
得益于计算机的发展以及摩尔定律 ， 目前 ， 我们有着让前辈们难以想象的计算能力 。 即便是在人工智能原理尚未取得重大突破的情况下 ， 仅仅依靠计算能力 ， 人们已经在工程上取得了不少瞩目的成绩 。
1997年 ， “深蓝"成为战胜国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫的第一个计算机系统 。
2005年 ， 斯坦福大学开发的一台机器人在一条沙漠小路上成功自行行走了131公里 。
2006年 ， Hiton提出了深度置信网络 。 这是一种深层次神经网络 ， 是深度学习的前驱 。 它使用贪心无监督的方法来学习并解决问题 ， 取得了良好的效果 。
2009年 ， 蓝脑计划声称已经成功模拟部分人脑功能 。

2012年 ， Andrew Ng与Jeff Dean搭建Google大脑 。 Google大脑使用超过16000个CPU ， 用以模拟10亿个神经元 ， 在语言和图像识别上都取得了突破 。
2015年 ， 微软使用深度学习网络残差学习法 ， 将lmageNet的分类错误率降低到3.57% ， 这已经低于了人眼识别率 。 而采用的神经网络深度已经达到152层 。
2016年 ， 拥有1920个CPU集群和280个GPU的深度学习系统AlphaGo击败李世石 ， 成为第一个不让子击败职业围棋棋手的程序 。
以“深蓝"为例 ， “深蓝”比20世纪50年代的计算机至少要快1000万倍 。 工程上的突破 ， 让人们得以将以前只能停留在理论上的模型实际运行起来并进行测试 ， 这大大加快了人工智能的发展并使之商业化 。
人工智能在国内百花齐放
目前 ， 中国已经成为人工智能发展最迅速的国家之一 ， 截至2018年 ， 中国在人工智能领域投融资总额超过700亿元 ， 占全球的30%以上 ， 而人工智能技术与产业的加速融合所带来对生产和生活效率的提升也极为迅速 ， 从工业生产到消费服务等各个方面改变人类生活 。

在政务服务领域 ， 人工智能技术已经得到广泛应用 ， 包括采用人脸识别、声纹识别等生物识别技术进行的身份验证 ， 采用对话式AI提供智能化政务服务 ， 采用语义理解、运用情感分析算法判断网络观点的正负面、群众情绪的舆情 ， 采用“文本分析+知识图谱＋搜索”技术辅助刑侦、技侦工作 ， 采用计算机视觉类技术识别并追踪监控中的重点嫌疑人员 。
在金融行业 ， 人工智能的应用场景逐步由以交易安全为主向变革金融经营全过程扩展 。 人在这一领域的应用可分为服务智能、认知智能和决策智能三个层面 。 服务智能得益于算力的提升 ， 进行监督式机器学习 。 例如 ， 利用人脸识别、语音识别和智能客服等 ， 提升金融领域的交互水平和服务质量 。 认知智能以监督式机器学习为主 ， 辅以无监督式挖掘特征变量 ， 进而使风险识别和定价更为精细 。 决策智能以无监督学习为主 ， 通过预测人脑无法想象、尚未发生的情境 ， 指导和影响当前决策 。


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