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1 个人简介-角色
大家好！我是小讯！非常开心有这样一个机会和大家一起分享下我们一家人和人工智能的故事！
先给大家介绍下我们的家庭成员，我们是四口之家，坐标武汉，我爸爸是一名影像科医生，妈妈是一名社区工作者，我现在是一名在校大学生（顺便偷偷的告诉大家，我是一名千禧宝宝哟，哈哈哈，和易烊千玺同年出生），我还有一个弟弟，现在在上小学三年级，他啊聪明又淘气，让人又爱又恨！
![AI入门0-2章5 - 图4]()
虽然21岁的我远比照片沧桑，但是为了显得爸爸妈妈年轻，我也只能“牺牲”一下啦！
故事从2020年开始，2020年我的城市病了，一切都按下了暂停键，一切都停止了！而在这期间，爸爸妈妈一直都在自己的岗位上为我们的城市“开药方”，我呢，则在家承担起照顾弟弟的责任。爸爸是一名影像科医生，我已经很久没有见到他了，最新一次和他的视频中，他说医院都是人，从来没有见过那么多人，而拍摄肺部影像的人也特别多，我心疼的问他，你能忙的过来么，爸爸说，虽然很辛苦，但是他有一个非常给力的朋友，就是人工智能肺部影像辅助诊断系统！爸爸一说我突然想起来了，之前在央视上看过一个节目《机智过人》，里面有人工智能肺部影像辅助诊断系统和10名三甲医院专家的诊断PK ，看的真是非常过瘾，一名安徽阜阳的医生在人工智能肺部影像辅助诊断系统的协助下，完成了10名专家的阅片量，诊断效率大大提升！（视频地址在这里，感兴趣的小伙伴儿可以去观看哟！https://v.qq.com/x/cover/injrrhr51cltj6e.html）感谢科技的帮助，缓解了我爸爸的压力！
和爸爸视频完，我的帅弟弟吼着要找妈妈，给妈妈打视频没有人接，打电话也提示正在通话中，弟弟在闹，我只能拿出我的杀手锏，给他一根棒棒糖，哈哈哈，果然不哭了，还我一片安静！哈哈哈！就这么平安无事的过了一下午，傍晚的时候，妈妈来电话了，我把我如何安慰弟弟的神操作和妈妈汇报了一下，顺便问问妈妈怎么样，什么时候可以回家？妈妈说，她暂时回不了家了，有很多信息需要排查和确认，还好有人工智能电话助理，帮助她们自动的拨打电话，节省了她们的很多时间。真真是没想到，在我妈妈的日常工作中，也有人工智能的应用！妈妈说完她的工作情况，突然问我，弟弟的寒假作业写的怎么样了？一万点暴击，我把弟弟的作业忘得一干二净了！！！啊，写的还不错，还好我机智，度过了今天这一关！
挂了电话，赶紧把弟弟喊过来，来来来，小朋友，把寒假作业拿过来，我们要做作业了！和小学生一起做作业的感受如何？希望你们永远不要体会，真的是血压直线飙升！看着弟弟慢吞吞的走过来，慢吞吞的拿出作业，整个过程耗时15分钟！！！忍住，忍住，我是一个温柔的哥哥，温柔的小哥哥才能找到女朋友，对，就是这样！弟弟拿出作业本，还拿出了一个平板，话说以前真的没怎么关心过弟弟，我还是第一次看到这个平板，就问弟弟，你这个平板是做什么的啊？弟弟说，这个啊，这个叫学习机！帮助我学习的！我赶紧拿过来体验了一把，作为一个数码控，居然还有我没体验过的产品，绝不允许这种情况出现！！
在征得弟弟的同意下，我打开他的学习机，体验了一下英文学习，看到弟弟最新的一篇作文，哇，学习机居然可以自动批改作文，还将不规范的语法、固定搭配和拼错单词都标红了，真的是非常厉害了！我还看到有个练口语的功能，就打开体验了一下，真的神奇啊，能够准确的识别出我发音不标准的地方，我自认为英语口语还是不错的，平时不准的音居然都能识别出来，厉害厉害！我又体验了下数学模块，毕竟学好数理化，走遍天下都不怕！！！哈哈哈，从小妈妈在我耳边灌输的，深深的扎根在心底！说回学习机的体验，数学功能也非常强大，我看到有一个强化练习，是根据弟弟以往的测试情况，针对没有掌握的知识点，推出的针对性的提升计划。哎呀呀，我小时候要有这种“神器”，妥妥的考进清华北大了啊！没想到，没想到，人工智能对于小学教育也有这么强大的辅助支持！
弟弟看我在这边说道：“你是不是太没见过世面了！我们课堂上也是这种啊，哥哥，还有个产品也特别好，叫词典笔，你不是数码控么，要不要买一个体验下？”
我说： “什么词典笔，怎么说，是做什么的？”
弟弟说： “很好用的，我同学都在用，就是遇到不认识的词，扫描一下就会出这个词语的解释，还支持中英互译呢！哥哥，赶紧买一个体验下啊！”
我：好的，我现在就来搜一搜！嗯？不对，我有一种陷入了他的圈套的感觉！“来来来，你小子，是不是你想要啊！”
弟弟：“嘿嘿嘿，被发现了！”
我：“好吧，买一个！” 回来找老头报销，哈哈哈！
疫情期间，每天就这样和臭小子相依为命的过着，三四天才能和爸爸妈妈通话一次！一直在密切关注着新闻，看到全国各地的救援力量来到武汉时，心中充满了感激！看着火神山、雷神山快速搭建起来的时候，看到了希望！武汉有救了！！！可是我又想到，上次带室友来武汉，他们说听不懂武汉话，哈哈哈，打车的时候，和师傅发生了很多啼笑皆非，“前言不搭后语”的对话，中国文化博大精深，各地的方言也完全不同，各地来的救援人员与患者之间会不会存在沟通障碍啊？我还和我的大学同学们说到了这个顾虑，有个同学在群里发了一篇文章，原来翻译机可以解决啊，真是神奇，我以为翻译机只能翻译中文、英文、日语、德语、法语这种国家之间的语言呢，没想到方言之间也可以！太神奇了，人工智能又一次感动到了我，哈哈哈！
延期开学，弟弟也没有去上学，每天我们就这样互相看不顺眼中度过！城市都按下了暂停键，看着每天新增的数字，心里在盼望着，新增为0的那一天！终于这一天来临啦！太开心了！爸爸妈妈也终于要回家了，终于不用做小东西的第一监护人了，啦啦啦，开心开心！
时间过得非常快！一晃7月啦，我找到了一家单位实习，丰富自己的社会经历，心情美美哒！来到这家公司，进行了一上午的新员工培训，作为萌新中的萌新，对一切都充满了好奇，人力小姐姐告诉我们要下载一个办公软件，在公司园区附近200米内，就可以用软件打卡啦！打卡方式是拍照+读一段语音，如果是开车来上班，还可以实时查看停车位的情况，真的棒哎！干饭的时候，还有直播，哈哈哈，每天的动力都足足的！工作一段时间，我发现这个软件还有更智能的功能，线上预定会议室什么的都不说了，非常基础的操作，居然还可以进行会议录音，然后自动的完成会议记录，作为一名底层搬砖者，这个太有效率了，大大提高了我的工作效率，哈哈哈！
实习期过的特别快，很快一个多月过去啦，我收到了第一份工资，赶紧约了老爸老妈的时间，带上我的帅弟弟，请全家大吃一顿，我超爱火锅，所以肯定是请大家吃火锅啊！来到店铺的门口，就看到一个机器人，我们一走过，就说欢迎光临，哈哈哈，弟弟还在那边和机器人唠了会嗑，问道：你们家要排队么？什么菜最好吃！机器人一一回答了，好玩，哈哈哈！点好菜，上菜的时候，机器人居然也来了，机器人把我们点的菜送过来，服务员小姐姐再把菜放到我们餐桌上，我弟又开心了，哈哈哈，跑过去左看右看，不小心挡住了机器人的路，机器人还自动的避让，换了一个路线，让我想起了家里的扫地机器人，哈哈哈，嗯嗯，应该是一个原理吧！
时间过得真快，十一啦，开心开心，老爸说这个十一我们要回老家，好久没去看爷爷奶奶了，我太开心了，比我更开心的是我的帅弟弟，可以去老家的田地里疯狂玩耍啦，可劲儿的玩泥巴，哈哈哈！到了老家之后，一大家子一起吃饭，太温馨了，我就爱热闹，哈哈哈！吃完饭，爷爷说要去地里看一下，我的帅弟弟也要去，我妈就派我来照顾他，哈哈哈，一到田地，我都震惊了，都已经自动化了么？啥时候农业都这么智能了啊，我还自认为是一个科技潮流少年呢？爷爷笑了笑，说道：提到这个农业智能啊，你可能还不如我呢，现在我们的播种都是无人机洒种子了，浇水也都是智能化的设备，什么收庄稼，也都是经过精准天气预测的，尤其是需要晾晒的粮食，收割时间非常重要，智能化的精准预测，给我们的农作物带来了更多的产量，还减少了我们的劳动量！没想到没想到，回老家不仅能看到久违的亲人，居然还可以见识人工智能在农业领域的应用，值得！太值得了！！
时光哗哗的流逝啊，2021年的新年来了，回想起2020年的新年，感谢祖国让我的城市恢复了生机与活力，“一省救一市”的这种壮举，让我们再次感受到了生在华夏的美好，也见证了全国人民的大团结！我们的生活早已恢复如初，日子平淡而又幸福的继续着…而我对人工智能的热情丝毫没减，在了解了人工智能在各个领域的应用之后，我更加关注人工智能背后的技术原理！那么，下面，我们一起来认识和了解人工智能吧！这里，把我们的老师AI大学堂引出来，大家欢迎！什么？你们再说我前面废话太多了？？还不是为了把复杂的技术通俗易懂讲出来做的铺垫！！！好了，我不废话啦！后面的内容就交给AI大学堂啦！带我们畅游人工智能世界！！！
（此处有掌声！）
2 AI简介
1.人工智能的定义
各位小伙伴大家好，欢迎大家来到AI大学堂！非常感谢小讯的分享，我相信我们大家有很多人都和小讯一样，生活当中充满了人工智能的各种应用，这也说明了人工智能的发展已经融入到我们生活中的方方面面，人工智能正在像水和电一样，普遍存在于我们的生活里。现在呢，我们就带大家系统的梳理人工智能的应用及支撑其实现的技术原理！搬好小板凳，我们正式开始喽！
首先呢，我们先一起来了解下到底什么是人工智能？
我们先来一起看下方图片：
![AI入门0-2章5 - 图27]()
小讯提到的人工智能肺炎辅助影像诊断系统、学习机、智医助理、智慧园区、智慧农业都在图片中有所展示，而这些也都是我们生活中人工智能应用的体现。那么，到底什么是人工智能呢？
我们一起来看下各路大佬对于人工智能的认识：
人工智能创始人之一马文·明斯基的观点是：人工智能是“专注于构建计算机程序的计算机科学，主要致力于编写可以完成目前人类更加胜任的工作的计算机程序，因为这些工作需要一些高级的思维过程，比如：知觉学习、组织记忆和批判性推理”。
1979年1月出版的《研究》杂志第96期提出的观点：人工智能旨在研究一些可能的方法，这些方法可以赋予计算机系统与人类智能相提并论的功能。
赫尔伯特•西蒙在1990年应邀为《人工智能百科全书》撰写的序言中，基于其物理符号系统假设的立场，认为人工智能有两个主要分支：
1.狭义上的人工智能是计算机科学的一部分，旨在探索可通过对计算机编程而使其行为具有智能的一
系列任务，它并未主张计算机智能在过程上模拟人类智能；
2.人工智能的第二个分支，是新兴的认知科学的一部分，该学科旨在通过编程来模拟人类在其智能行
为中所运用的实际过程。
西蒙所持有的物理符号主义立场，其理论硬核以表征-计算为特征，因此并没有强调对人工智能和认知科学进行特别的区分，甚至在艾伦·纽厄尔(AllenNewell)、泽农•派利夏恩(Zelon W. Pylyshyn)这样的符号主义者看来，标准认知科学和传统人工智能共享同样的理论假设和目标，只是实现同一目标的两条不同路径，这个目标就是理解可能出现在任何物理形式中的智能行为的本性。
创新工厂创办人李开复在《人工智能》一书中，提出人工智能的几个定义：
定义一：Al就是让人觉得不可思议的计算机程序。
定义二：Al就是与人类思考方式相似的计算机程序。
定义三：AI就是与人类行为相似的计算机程序。
定义四：AI就是会学习的计算机程序。
定义五：Al就是根据对环境的感知，做出合理的行动，并获得最大收益的计算机程序。
看过各位前辈对人工智能的定义，结合大家生活中所体验的人工智能应用，想必大家对人工智能到底是什么已经有了一些认识了。在这里，我也分享下，我对人工智能的认识，我们也欢迎各位小伙伴积极的把自己的认识分享给我们，我们一起交流！
人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指能够和人一样进行感知、认知、决策、执行的人工程序或系统。
人工智能本质上来说，还是一种计算机程序，在技术的支撑下，去实现各种落地应用，通过计算机计算处理的高效性，更好的替代人类的某些行为，去构建更加美好的世界，促进社会进步！
了解了人工智能是什么？我们接下来一起继续来了解下人工智能的起源吧！
2.人工智能的起源
人工智能的起源可以追溯到上个世纪中叶，1950年，一位名叫马文·明斯基(后被人称为“人工智能之父”)的大四学生与他的同学邓恩·埃德蒙一起，建造了世界上第一台神经网络计算机，而这也被看作是人工智能的一个起点。（牛人就是牛啊，人家大四就发明了神经网络计算机，回想曾经大四的自己，还在为毕业论文焦头烂额！）同样在1950年，被称为“计算机之父”的阿兰·图灵提出了一个举世瞩目的想法——图灵测试。按照图灵的设想：如果一台机器能够与人类开展对话而不能被辨别出机器身份，那么这台机器就具有智能。而就在这一年，图灵还大胆预言了机器真正具备智能的可行性。
图灵测试的原理相对比较简单：采用了一个那时在社交晚宴上比较流行的模仿游戏。在这个游戏中，一位男士和一位女士分别进入不同的房间。其他留在客厅的客人们，可以通过用人传递小纸条的方式和那位男士或女士“聊天”。客人们不能和关起来的两位直接对话，也不知道谁被关在哪个房间。房间里的两位都会努力说服这些客人们，让他们相信自己是那位女士，客人们需要猜出究竟谁是男士、谁是女士。
在进行图灵测试时，其中一个房间里有一个人，另外一个房间里有一台配置了人工智能程序的计算机。您可以通过一个键盘和一个显示屏与其交流，键盘是为了输入您想表达的信息，显示屏是显示房间里的人/人工智能程序回答的信息。因此，您有一个键盘、一个显示屏与人类对话，一个键盘和另一个显示屏与人工智能程序对话，但是您不知道哪套设备连接着模拟人类答案的人工智能程序，哪套连接着自己输入答案的真实人类。为了增加测试的复杂度，所有答案都会在相同的时间间隔内给出。回答问题的速度不被作为考量标准：您只需要根据回答的内容来区分人类和人工智能。
图灵还为这项测试亲自拟定了几个示范性问题：
问： 请给我写出有关“第四号桥”主题的十四行诗。
答：不要问我这道题，我从来不会写诗。
问：34957加70764等于多少？
答：（停30秒后）105721
问：你会下国际象棋吗？
答：是的。
问：我在我的K1处有棋子K；你仅在K6处有棋子K，在R1处有棋子R。轮到你走，你应该下哪步棋？
答：（停15秒钟后）棋子R走到R8处，将军！
图灵指出：“如果机器在某些现实的条件下，能够非常好地模仿人回答问题，以至提问者在相当长时间里误认它不是机器，那么机器就可以被认为是能够思维的。”
从表面上看，要使机器回答按一定范围提出的问题似乎没有什么困难，可以通过编制特殊的程序来实现。然而，如果提问者并不遵循常规标准，编制回答的程序是极其困难的事情。例如，提问与回答呈现出下列状况：
问：你会下国际象棋吗？
答：是的。
问：你会下国际象棋吗？
答：是的。
问：请再次回答，你会下国际象棋吗？
答：是的。
你多半会想到，面前的这位是一部笨机器。
如果提问与回答呈现出另一种状态：
问： 你会下国际象棋吗？
答：是的。
问：你会下国际象棋吗？
答：是的，我不是已经说过了吗？
问：请再次回答，你会下国际象棋吗？
答：你烦不烦，干嘛老提同样的问题。
那么，你面前的这位，大概是人而不是机器。上述两种对话的区别在于，第一种可明显地感到回答者是从知识库里提取简单的答案，第二种则具有分析综合的能力，回答者知道观察者在反复提出同样的问题。“图灵测试”没有规定问题的范围和提问的标准，如果想要制造出能通过试验的机器，以我们的技术水平，必须在电脑中储存人类所有可以想到的问题，储存对这些问题的所有合乎常理的回答，并且还需要理智地作出选择。
许多科学家都尝试挑战图灵测试，催生了著名的聊天机器人。
第一个聊天机器人：ELIZA聊天机器人
1966年，约瑟夫·魏岑鲍姆编写的名叫ELIZA的程序。它采用的是一些非常基础的设计原理。首先它配备了一个与经典主题（家庭、计算机、健康）相关的对话目录，之后它在用户的对话中抓取主题关键词（家庭、爸爸、妈妈、姐姐等），最后系统化地重新提问它的对话者，比如：
您：你有妈妈吗？
ELIZA：您想要跟我们讨论您的家庭吗？
而当它不知道怎么回答的时候，它将问题抛回给用户，ELIZA通过提出问题，然后由用户自己来完成整个对话。
![AI入门0-2章5 - 图70]()
如今，聊天机器人已经进化了许多。我们生活中的手机语音助手已经可以很好的帮我们完成一些简单操作，比如正在开车时，可以让语音助手帮我们接听电话、拨打电话、打开导航、播放音乐、调节音量等等。
虽然有很多科学家一直希望自己研发出的成果能够通过图灵测试，但是关于图灵测试的争议一直没有停止过，第一次针对图灵测试的严重批评来自约翰·希尔勒在1980年进行的“中文屋”实验。
中文屋实验的内容是：假设有一个完全不懂中文的人被关在一个房间里，不能与任何人接触，给他一些中文拼写的印章和一本中英文对应的说明手册，针对每个可能提出的问题，都需要给出回答（必须用中文）。操作人员不需要理解中文，他只需要在手册中找到与问题相对应的符号序列，然后使用印章复制手册给出的答案，就可以了。而且他的正确匹配速度会越来越快。实际上呢，他完全不懂中文，也不知道自己回答了些什么，但是房间外懂中文的人会认为房间内的人会说中文。
中文屋的实验证明，即使通过了图灵测试，也不能说明计算机具有智能！
介绍完图灵测试，我们继续将时间线拉回人工智能的起源。
1956年8月，在美国汉诺斯小镇宁静的达特茅斯学院中，约翰·麦卡锡（John McCarthy）、马文·闵斯基（Marvin Minsky，人工智能与认知学专家）、克劳德·香农（Claude Shannon，信息论的创始人）、艾伦·纽厄尔（Allen Newell，计算机科学家）、赫伯特·西蒙（Herbert Simon，诺贝尔经济学奖得主）等科学家正聚在一起，讨论着一个完全不食人间烟火的主题：用机器来模仿人类学习以及其他方面的智能。麦卡锡给这个会议起了个当时看来别出心裁的名字：人工智能夏季研讨会（Summer Research Project on Artificial Intelligence）。
![AI入门0-2章5 - 图78]()
会议足足开了两个月的时间，虽然大家没有达成普遍的共识，但是提出了一个新的概念：人工智能。因此，1956年也就认为是人工智能元年。
3.人工智能的发展历程
了解了人工智能的起源，我们再一起了解下人工智能的发展历程。
![AI入门0-2章5 - 图82]()
人工智能的发展并非是一帆风顺的，从上图可以看出人工智能的发展共经历了三次发展浪潮。在1956年提出了人工智能的概念之后，许多科学家都预测未来20年，计算机能够代替人们做的一切，但是很快人们对这个项目的难度估算不足，人工智能很快进入第一次低潮。1980年随着卡耐基梅隆大学研制出了一套专家系统，这套系统在三到五年的时间可以每年为公司节约四千到五千万美元这样的一个成本费用，人工智能迎来了第二次高潮。但很快美国的IBM，苹果等公司研制的台式机就超过了专家系统，人工智能进入到了第二次低谷。前两次人工智能低谷的根本原因都是因为受制于当时的技术限制，包括计算机性能不足、数据严重缺失等，从2006年开始，辛顿提出深度学习，包括DNN技术、语音识别技术、CA卷积神经技术被提出来，源源不断的大数据输入进来，随着限制被一一解除，人工智能的发展也进入到了第三次浪潮，我们当前就处于人工智能发展的第三次浪潮中！
我们下面一起来看下具体每个浪潮的情况，这部分内容同学们可以有选择的学习哈！
阶段一：基于符号逻辑的推理证明阶段
自从1956年首次提出“人工智能”一词后，人工智能的发展处于基于符号逻辑的推理证明阶段。50年代末出现了第一款神经网络感知器。感知器，也可翻译为感知机，它可以被视为一种最简单形式的前馈式模仿人类大脑的人工神经网络。由此机器可以做推理的功能，并且证明了《数学原理》全部350条定理。由于利用计算机实现逻辑推理的一些尝试取得成功，理论与实践效果带来了第一次神经网络的浪潮。但它的问题在于能适用的范围和能解决的问题较少，没解决智能机器如何把实际问题抽象成符号逻辑，只适合利用确定的少数规则进行逻辑推理。在AI理论与方法工具尚不完备的初期阶段，以攻克认知作为目标，显然不切实际。因为期望值没有达到，所以大家对于人工智能的热情骤减,但是技术进步还是往前发展。
发展到70年代初，人工智能进入了第一个低潮。主要面临了三方面的技术瓶颈：第一，计算机性能不足，导致早期很多程序无法在人工智能领域得到应用；第二，问题的复杂性，感知器模型只能处理线性分类问题，就连最简单的异或题都无法正确分类；第三，数据量严重缺失，没有足够大的数据库来支撑深度学习,这些难题并没有随着时间推移而被解决，人工智能的研究也陷入停滞。
阶段二：基于人工规则的专家系统阶段
80年代，进入第二个阶段—人工规则专家系统阶段。发展到80年代出现了专家系统和人工神经网络的兴起，为人工智能带来了第二波浪潮。所谓专家系80年代，进入第二个阶段一人工规则专家系统阶段。发展到80年代，随着专家系统和人工神经网络的兴起，为人工智能带来了第二波发展浪潮。所谓专家系统，即基于特定的规则来回答特定领域的问题的程序。1964年斯坦福大学研究了第一个专家系统DENDRAL，能够自动做决策，解决有机化学问题，专家系统可以理解为是“知识库+推理机”的组合。而后科学家们开发出了更多的专家系统，针对特定领域在商业上获得了成功应用。在巨大的商业价值的刺激下，工业界又兴起了对人工智能的热情。深度学习的前身，人工神经网络取得了革命性的进展，在1986年发明了反向传播算法(BP算法)，使得大规模神经网络训练成为可能。反向传播算法的出现，使得神经网络隐藏层可以学习到数据输入的有效表达，这就是神经网络乃至深度学习的核心思想。那时候的神经网络就好比上个世纪90年代的互联网，是一种时尚潮流。虽然专家系统由于应用领域狭窄、知识获取困难的问题未能取得工业级的应用，但是这一次的蓄力，为第三次人工智能的兴起奠定了基础。
在这个阶段，逻辑推理上升为专家系统、知识工程，专家可以手工构建规则或选取特征来解决一些小规模的特定问题,但是机器无法定规则，即使专家事先把规则都定好，依然会出现问题，因为专家无法估计所有的规则，或者是构造需要的所有特征和数据。同时人工神经网络的设计一直缺少相应的严格的数学理论支持，之后BP算法更被指出存在梯度消失问题，因此无法对前层进行有效的学习。直到20世纪末、 21世纪初，人工智能都是个负面的词，意味着做不了什么，人工智能的研究进入第二次低谷。
阶段三、大数据驱动的深度神经网络阶段
在人工智能第二次低谷之后，科学家们显然更加理智，当然也是因为其他学科暂时吸引了他们的注意力，包括统计学习理论，支持向量机，概率图模型等，因而引出了机器学习方法的理论研究和应用。因此统计学习类的机器学习算法接近于新的人工智能的代表，但是由于它本身是一门数据驱动的应用学科，没有达到人工智能那样的广泛，因此大家不再叫人工智能，也降低了对它的期望，利用
这些方法来做一些更加实际的问题，研究和应用方向也覆盖了计算机视觉到语音等。
80至90年代出现了卷积神经网络的概念，科研人员尝试将反向传播算法应用于多层神经网络，并提出了稳定可商业应用的卷积神经网络模型LeNet-5,它的出现意味着将神经网络商用的可能性被验证。
2006年杰弗里.辛顿(Geoffrey Hinton)等人在science期刊上发表了论文“基于神经网络的数据降维 (Reducing the dimensionality of data with neuralnetworks)”，揭开了新的训练深层神经网络算法的序幕，被认为是第三次浪潮的发源。人工智能由此进入了新阶段一大数据驱动的深度神经网络阶段。
为了验证新技术，科学家们将这些新技术研发出的新产品与人类进行比赛。2011年IBM开发的自然语言问答计算机“沃森”在益智类综艺节目“危险边缘”中击败两名前人类冠军。前两轮与对手打平，而最后一集沃森打败了最高奖金得主布拉德·鲁特尔和连胜纪录保持者肯.詹宁斯，人们惊呼，机器也会思考了吗？2016年谷歌(Google)的阿尔法围棋(AlphaGo)以4:1的成绩战胜了世界围棋冠军李世石。一年后，阿尔法围棋升级版(AlphaGoMaster)与人类实时排名第一的棋手柯洁对决，最终连胜三盘。而新一代阿尔法围棋(AlphaGoZero)利用自我对抗迅速自学围棋，并以100： 0的成绩完胜前代版本。自此AI下棋再无敌手，而后以深度学习为代表的技术，引起了广泛的关注，引发了延续至今的人工智能热潮。
对比第二阶段，多层神经网络学习过程中的梯度消失问题被有效地抑制，网络的深层结构也能够自动提取并表征复杂的特征，避免传统方法中通过人工提取特征的问题。算法、算力、大数据共同发力，推动人工智能在语音识别、图像识别、语言处理等感知智能的巨大进步，切切实实地解决一大类共性问题。它的原理是，不需要像第二阶段人工地去建造很多规则、构建很多数据，深度学习能从标注的海量数据里面学习到一些规则和特征，今天只要有数据，在深度学习的网络里就可以做事情。
我们将上述内容以时间线的形式将人工智能发展的大事迹展示给大家：
![AI入门0-2章5 - 图100]()
人工智能是什么及发展历史就为大家介绍到这里哟！这里大家做一些小测试哈，看看是否了解了本章的内容呢？
练习题
单选题1.人工智能的发展元年是：
A. 1955年
B. 1956年
C. 1957年
D. 1958年
选择正确！人工智能起源于1956年的达特茅斯会议！
单选题2.人工智能经历了几次发展浪潮?
A. 1次
B. 2次
C. 3次
D. 4次
5未来
一般认为，人工智能的“智能化”表现有三个阶段，分别是计算智能、感知智能、和认知智能。
![AI入门0-2章5 - 图103]()
计算智能是指机器实现能存会算，“深蓝”、“阿尔法Go”在象棋和围棋领域的智能就是属于计算智能这一阶段，“深蓝”早在1997年就战胜了当时人类世界排名第一的象棋棋手加里·卡斯帕罗夫，“阿尔法Go”在2006年战胜了围棋世界冠军李世石，可见，机器早已实现了计算智能。
感知智能是指机器能听会说、能看会认，机器能够听懂人类语言，也能像人类一样用声音表达出语言，实现人机交互，同时呢也有自己的“眼睛”，能够识别出看到的事物并且做出一定的判断，怎么样？到这里有没有发现特别的熟悉，这说的不就是智能语音技术、自然语言处理技术和计算机视觉技术么，在感知智能的实现中，确实要依赖于这些技术，我们当前就处于感知智能这个阶段。
第三个阶段就是认知智能，是现在所有的行业、所有的国家都想攻破的人工智能阶段。在认知智能阶段的机器能理解会思考。在感知智能阶段，我们在和机器的对话中，有时会觉得机器的回答答非所问，造成这种情况的原因并不是机器没有听懂我们说什么，也不是机器不会表达，而是因为机器并没有理解我们所表达的真正含义，当我们攻克认知智能技术的时候，就可以解决这个问题啦！
当前，人工智能处于感知阶段，正在朝向认知智能迈进，要实现机器的能理解会思考，机器可以像人类一样在面对复杂事件的情况下做出经过自己正确理解并思考后的相对“人性化”的决策（这里的“人性化”是指决策尽可能和人类的决策一致）。人工智能的未来发展主要围绕着如何攻克认知智能！
大家可以大胆的畅想一下在认知智能阶段，人工智能在我们生活和工作会以怎样的产品形态存在呢？
在生活中，下面的场景也许会成为现实：
“小飞，小飞“
“我在”
“我想喝一杯橙汁，可以帮我榨一下么”
“好的，等我一会儿，马上来”
3分钟后，小飞将一杯刚刚榨好的橙汁拿给了我，真的很好喝啊，心情都甜了一点儿！
“小飞，小飞”
“我在”
“今天晚上我邀请了朋友来家里吃饭，小羽毛会把她的男朋友带过来，听说是个韩国人，我不会韩语哎，晚上活跃气氛的工作要交给你了哦！”
“好的，包在我身上！”
小羽毛和她男朋友来啦！
“안녕하세요（你好）！…”（原谅我用省略号代替，憋不出来更多的韩语了，我会努力找一个小飞这样的人工智能助手，来帮助我完成）
小飞就这样和小羽毛男朋友聊了起来，居然还很开心，哈哈哈，真的是活跃氛围的高手！
晚上聚餐非常愉快，朋友们依依不舍的各回各家了，剩下的重任就是打扫卫生了！
“小飞，这个重任我就交给了你哟”
“好的，放心吧”
“记住，不要打碎东西哈，这个月你已经打碎2个碗、3个盘子了……”
“好的，放心吧，我慢慢来，或者你去调下我的程序？”
“啊，这个啊，我不会啊，你慢慢来吧”
一个小时后，小飞把家里都收拾干净啦，地都拖了一遍，当然不是小飞自己拖的，小飞和我委托他一样委托了他的好伙伴地地（扫拖一体的机器人，相信很多小伙伴家里都有同类产品）完成的，一片和谐，哈哈哈，人与机器和谐共处！
“小飞，小飞”
“我在”
“我没有电了，即将关机，快给我充电！！！”
“你不能自己过去充么？？？地地都可以！”
“活干的太多了，剩余电量不够我走过去的！
“好吧，好吧，我来了”
小飞充电ing
工作中可能是下列场景：
“飞啊，能不能帮我检查下这篇文章有错别字不！”
“来了！”
2分钟后
“没有错别字，今天非常棒哎，昨天还给你查出3个错别字呢！”
“非常棒吧，我也觉得很棒，哦，对了，能不能帮我再翻译成英语、法语、德语和西班牙语，嘿嘿嘿，这篇文章还要同步到欧洲媒体，嘿嘿嘿，辛苦啦“
“为什么不一起说，一起说我刚刚都弄好了，哼哼”
小飞一边哼着一边翻译好了，哈哈哈！
“好了，我也校对过了，应该没有错误！”
“你办事，我放心，放心”
医院门诊大厅
“@#￥%……&？”（你好，我想问下外科怎么走啊？）
“啊，什么，我没听清，稍微等一下下，我喊我同事来？”（听不懂，很急，很急）
“小飞，小飞，快来”
“什么事”
我对患者说，问小飞，小飞什么都知道！
“ @#￥%……&？” （你好，我想问下外科怎么走啊？）
“&^……”（你好，从电梯上到二楼右转就能看到啦）
“小飞，你好棒啊，你们在说什么啊？
“刚刚那位患者在问外科在哪里？你一点儿都听不懂么？”
“听不懂，还好有你，我都搞不懂靠你们完全可以了，还把安排在这里干什么？
“可能是为了给我们充电！”
“你………要不要这么真实？”
“我要去忙了！”
原谅我的想象力不够天马行空，大家可以发挥下想象力，畅想下未来人工智能和我们的生活哟！
在上述的场景中，我们能切实的感受到人工智能带给我们的便利，但是似乎这其中也有一些隐藏的危机，比如在医院的门诊大厅，只留有一个人工导诊员，其余都是由机器人代替，机器人懂的语言多，能听懂全国各种方言，还掌握多个国家的外语，态度也和蔼可亲，但是过多的这种职位取代是否会造成人类大量人员失业的风险？当机器发展到可以能理解会思考的时候，制造业、服务业的很多工作都可以由人工智能来替代完成，那么原来从事这些岗位的人类去做些什么呢？除此之外，一直以来，大家都有一种担心，就是随着人工智能的发展，有一天机器会不会产生自主意识，向生产制造出他的人类发起攻击，就像美剧《西部世界》里面的情节一样。还有一种担心，是法律方面，这方面其实现在就已经发生过了，比如驾驶具有自动驾驶功能的汽车，当出现意外时，各方的责任如何界定？是由驾驶员承担责任，还是由汽车厂商提供等等？
这些伴随着人工智能发展而产生的人员失业风险、伦理问题、法律问题，也是未来人工智能在解决技术瓶颈，不断突破技术创新的同时需要去解决的问题，而这些问题的解决也需要政府部门、社会机构、企事业单位及居民共同完成。
科技改变生活！技术产生的根本是为了更美好的生活，人工智能也是一样，用人工智能构筑美好世界，我们大家一起努力吧！！！
本次课程结束啦，非常开心和大家开启了这样一段对人工智能认识和了解的旅程！未来，也希望和大家携手相伴，在人工智能的海洋里遨游，享受人工智能带给我们的快乐！
未来，再会！
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