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  新智元報道  

來源：techjury

編輯：大明

【新智元導(dǎo)讀】如果從阿蘭·圖靈1943年首次提出“圖靈機”的概念算起，AI已經(jīng)經(jīng)歷了86年的發(fā)展史。本文以信息圖的形式回顧了這70多年的標志性事件，并歸納出AI發(fā)展的幾個方向和技術(shù)應(yīng)用，以及10大AI企業(yè)和國家排行榜。

這篇AI“圖文簡史”涵蓋了AI從概念起源到誕生、發(fā)展過程中的重要里程碑和技術(shù)節(jié)點，對AI技術(shù)的主要分類方式和重要技術(shù)應(yīng)用方向。70年AI發(fā)展史，一文縱覽。

1943年，阿蘭·圖靈發(fā)明了“圖靈機“，為智能機器的判定設(shè)置了基準：”能夠成功騙過人類，讓后者以為自己是人類的機器，稱為智能機器?！?/span>

1950年，科幻作家阿西莫夫發(fā)表短篇科幻小說集《我，機器人》，書中提出了影響深遠的“機器人三原則”。

1956年，約翰·麥卡錫首次提出“人工智能”的概念，當時盛行“由上至下“的思路。即由預(yù)編程的計算機來管治人類的行為。

1968年，首個通用式移動機器人誕生，能夠通過周圍環(huán)境來決定自己的行動。

1969年，MIT人工實驗室創(chuàng)始人馬文·明斯基為導(dǎo)演斯坦利·庫布里克的電影《2001漫游太空》擔任顧問，塑造了片中超級智能計算機HAL9000的銀幕形象。

1973年 AI“寒冬“論開始出現(xiàn)。在AI上的巨額投入幾乎未收到任何回報和成果，對AI行業(yè)的資助開始大幅滑坡。

1981年，“窄AI”的概念誕生。更多的研究不在尋求通用智能，而轉(zhuǎn)向了面向更小范圍專業(yè)任務(wù)的“窄AI“領(lǐng)域。

1990年，Rodney Brooks提出了“由下自上”的研究思路，開發(fā)能夠模擬人腦細胞運作方式的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并學習新的行為。

1997年，超級計算機“深藍”問世，并在國際象棋人機大戰(zhàn)中擊敗人類頂尖棋手、特級大師加里·卡斯帕羅夫

2002年，iRobot公司打造出全球首款家用自動化掃地機器人。

2005年，美國軍方開始投資自動機器人，波士頓動力的'機器狗'是首批產(chǎn)品之一。

2008年，谷歌在iPhone上發(fā)布了一款語音識別應(yīng)用，開啟了后來數(shù)字化語音助手（Siri、Alexa、Cortana）的浪潮。

2010年，上海世博會上，來自NAO公司的20個跳舞機器人獻上了一段長達8分鐘的完美舞蹈。

2011年，IBM Watson在Jeopardy答題競賽中戰(zhàn)勝了表現(xiàn)最優(yōu)秀的人類選手。

2014年，在圖靈測試誕生64年后，一臺名為Eugene Goostman的聊天機器人通過了圖靈測試。谷歌向自動駕駛技術(shù)投入重金，Skype推出實時語音翻譯功能。

強AI，又稱“通用AI”，具備通用化的人類認知能力，具備足夠的智能解決不熟悉的問題。

弱AI，又稱“窄AI”，指專門針對特定任務(wù)而設(shè)計和訓(xùn)練的AI，比如蘋果的虛擬語音助手Siri。

反應(yīng)式機器。代表性范例：深藍。能夠識別棋盤上的形勢，并做出預(yù)測，但沒有記憶。

有限記憶。能利用過去的記憶為未來決策提供幫助。代表性范例：自動駕駛

意志理論：能夠理解影響自身決策的觀點、欲求和目的。目前這類AI尚不存在。

自我意識：具有自我意識的機器，能夠理解自身目前的狀態(tài)，并能利用現(xiàn)有信息推測他人的感覺。目前這類AI也不存在。

AI技術(shù)應(yīng)用舉例：

自動化機器人：對機器進行編程，使其高質(zhì)量地完成一般由人完成的重復(fù)性任務(wù)，同時具備對不同任務(wù)條件的適應(yīng)性。

機器視覺：讓計算機能夠“看見”的技術(shù)，利用攝像頭捕獲并分析視覺信息，完成模-數(shù)轉(zhuǎn)換與數(shù)字信號處理。

機器學習：讓計算機在未經(jīng)編程的情況下運行。機器學習的子領(lǐng)域之一是深度學習，其目標是實現(xiàn)自動化的預(yù)測性分析。

自然語言處理：利用計算機程序處理人類語言。垃圾郵件檢測、文本翻譯、語義分析和語音識別等都屬于該領(lǐng)域。

機器人技術(shù)：機器人能夠比人類更精確、更持久地完成困難的重復(fù)性任務(wù)。

1、DeepMind：目前居于AI研究企業(yè)第一位

2、谷歌：旗下設(shè)谷歌大腦團隊，在每個可能的領(lǐng)域聚焦長期AI研發(fā)。

3、Facebook：主要關(guān)注語言領(lǐng)域的問題，如動態(tài)記憶，問答系統(tǒng)開發(fā)等。

4、OpenAI：團隊規(guī)模雖然不大，配置屬于全明星級別。

5、百度：在語音交互、自動駕駛等領(lǐng)域表現(xiàn)出色。

6、微軟：在AI領(lǐng)域耕耘多年，目前聚焦實時翻譯。

7、蘋果：正在研發(fā)面部識別技術(shù)，分析用戶面對設(shè)備上出現(xiàn)廣告的面部反應(yīng)

8、IBM：利用AI技術(shù)從照片、視頻、語音和文本中提取語義。

9、亞馬遜：目前多個部門業(yè)務(wù)向AI傾斜，比如無人商店、無人機貨物配送，以及Alexa語音助理等業(yè)務(wù)。

10、英偉達：機器學習計算資源和硬件領(lǐng)域的領(lǐng)軍者。

1、美國：每年有100億風投資金進入AI領(lǐng)域

2、中國：在過去5年中，中國與AI相關(guān)的專利數(shù)量上漲了190%。

3、日本：制造業(yè)部門的自動化程度可能高達71%。

4、英國：英國政府每年資助1000位AI專業(yè)的博士

5、德國：首都柏林的AI初創(chuàng)公司數(shù)量位居世界第四。

6、法國：到2022年，法國政府對AI行業(yè)的投資將達18億美元。

7、加拿大：正在興建價值1.27億美元的AI研究設(shè)施。

8、俄羅斯：到2025年，俄羅斯30%的軍事裝備將實現(xiàn)機器人化。

9、以色列：自2014年以來，AI初創(chuàng)公司的數(shù)量增長了3倍。

10、愛沙尼亞：在處理與解決與AI相關(guān)的法律問題上走在世界前列。

全面自動化的交通：AI技術(shù)將讓未來的交通走向全面智能化和自動化。

賽博技術(shù)：AI和機器人技術(shù)將成功助我們超越認知和身體上的極限。

代替人類從事危險職業(yè)：機器人和無人機將代替我們完成炸彈拆除等危險任務(wù)，我們不必為了完成這些任務(wù)冒上生命危險。

解決氣候變化問題：有朝一日，AI可以利用大數(shù)據(jù)獲得判斷趨勢的能力，并利用這些信息解決氣候變化這樣的重大問題。

探索新的邊界：機器人可以幫我們進一步探索太空和海洋。

預(yù)測未來：機器學習利用過去的信息預(yù)測未來，誰將開啟一段浪漫之旅？誰將面臨離婚等等。

原信息圖及更多內(nèi)容：

https://www./ai-revolution-infographic/

https:///stats-about/ai/