神经网络学习概论

概论

1.0 人工智能发展简史

1980年就有学者(John Searle)提到了中文房间问题,如图1-1所示。

图1-1 中文房间问题

一个对中文一窍不通,只说英语的人关在一个封闭房间中。房间里有一本用英文写成的手册,指示该如何处理收到的汉语信息及如何以汉语相应地回复。房外的人向房间内递进用中文写成的问题。房内的人便按照手册的说明,查找到合适的指示,将相应的中文字符组合成对问题的解答,并将答案递出。

房间外面的人看到自己递进去的中文输入能得到回答,很可能就会认为房间内的人有智能,懂中文,就像现在的聊天机器人那样,那么这是“智能”么?读者们如果写过一些程序,就会想,我也可以写一个程序,根据一些规则和已有的数据,和用户进行某种程度的智能对话,那么AI和我的程序有区别么?图1-2是一个非常简单的程序流程图。

图1-2 简单的程序流程图
程序接到用户的输入句子后,如果不是结束会话的指令,就在一个数据库中寻找合适的回答句子,然后根据情况准备输出,然后再继续循环……

从1956年的达特茅斯会议开始,人工智能(Artificial Intelligence,AI)作为一个专门的研究领域出现,经历了超过半个世纪的起伏,终于在2007年前后,迎来了又一次大发展。图1-3展现了人工智能历史的一些里程碑事件。

图1-3 人工智能发展史
从图1-3中我们可以看出,人工智能的发展,有这样起伏的模式:

研究(包括技术)取得进展。
研究的进展让人们看到人工智能的潜力,产生非常乐观的期望,例如在1958年到1970年间科学家对人工智能各种突破的预计,当然他们的绝大多数预计都太乐观了。
上述过高的期望让产业界开始热情地开发各种应用。
但应用未能全部满足期望,于是人工智能行业进入低谷,直到下一波研究和技术取得突破性进展。在2007年之后,是大规模的数据和廉价的计算能力,让神经网络技术再度兴起,成为AI领域的明星技术。

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posted @ 2020-07-06 19:32  L1m1t  阅读(168)  评论(0编辑  收藏  举报