人工智能技术的发展历程

人工智能作为互联网驱动的重要领域，能够发展到今天，并不是因为其自身的内在驱动力，而是因为互联网不断完善，数据随处可得。因此，人工智能的进步来自于互联网的基础。随着设施的不断进步，脱离互联网来看待人工智能是没有意义的。人工智能的复兴绝非偶然，因为外部环境和人工智能本身都在不断发展。推动人工智能领域发展到目前水平的外部因素包括：
1）传感器能力和数量的大幅提升。在智能手机、可穿戴设备等爆发式增长的推动下，传感器在数量和质量上都实现了飞跃，而机器感知能力的增强是机器变得“聪明”的重要前提。LIGA等微电子技术的益成熟促进了传感器能力的质的飞跃，大量智能设备的出现进一步加速了传感器领域的繁荣。这些延伸到现实世界各个领域的触角是机器感知世界的基础，而感知是实现智能的前提之一。
2)计算成本显着降低。人类很早就确定了人工智能需要处理的任务，但之前的计算资源使得计算机无法完成如此庞大而复杂的信息处理。摩尔定律使计算成本迅速下降。与此同时，云计算的出现和GPU的大规模应用，使得中心化的数据计算能力比以往任何时候都更加强大。如今，人类已经拥有实现这些设计所需的计算资源。例如，最新一代微处理器的性能是1971年第一代微控制器的400万倍。大规模集中计算以指数方式加速了人工智能的发展。过去，训练一个深度神经网络模型来识别某个物体需要花费近一年的时间，但现在这个时间已经缩短到几天。
3）海量数据的出现。2015年，全球产生的数据总量达到10年前的20多倍。如此海量的数据为机器学习提供了足够的素材。人工智能的本质其实分为两部分：一是能够收集足够的有效数据；二是能够收集足够的有效数据。其次，就是利用先进的算法来处理这些数据。大数据受益于互联网、移动互联网以及益廉价且无处不在的传感器。大数据是人工智能发展的助推器，因为一些人工智能技术使用统计模型来计算数据的概率，例如图像、文本或语音。通过将这些模型暴露在数据的海洋中，可以不断地获得它们。优化，或“训练”。

人工智能发展的十大里程碑，人类的堡垒正在一步步倒塌
1997年击败棋王后，IBM的人工智能在2011年接手了《危险边缘》游戏。”（危险边缘！），美国智力问答节目。IBM的WatsonAI实验室邀请了该节目之前的获胜者BradRutter和KenJennings回来与AI竞争。最后，这并不奇怪。
一、发展初期：1956年至20世纪60年代初。人工智能概念提出以来，产生了机器定理证明、检验程序等众多令人瞩目的研究成果，标志着人工智能发展的第一个高峰。第二个是20世纪60年代到1970年代初期，是反思和发展的时期。
从迄今为止人工智能整体向上发展的历史来看，大致可以分为四个发展阶段：集约农业的诞生、急速成功的工业时期、聚合的爆发时期。，而现在AutoML的逐步使用来自于自动生成神经网络的未来发展时期。
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进入指南，运行人工智能。很多人读完这本书后说的一件事就是太混乱了（相信你从标题也能看出来）。
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