人工智能(Artificial Intelligence)

人工智能的概念和基本原理起源早至1950年代。早期的人工智能研究集中在加州大学伯克利分校，麻省理工，斯坦福和南加州大学等计算机实验室中。今天已经商业化的神经网络算法就来自于半个世纪多前麻省理工大学的明斯基教授发表的《感知元》论文，但是计算机算力在当时实在是太弱了，以至于任何计算理论上的假设都很难付诸于现实。因此，在长达五十年的时间内，人工智能技术都停留在理论研究和一部分不成功的实践上。

虽然人工智能领域经历了漫长的冬天，但它所提出的机器向人类学习，并最终在特定领域能够做得比人类更好的假设却是千真万确的。

千禧年后的AI复苏

2000年以后，有几大动因推动了人工智能概念的复兴。首先，因为摩尔定律的存在，计算机的运算速度和单位存储成本均用指数速率发展到一个新的阶段。云计算和大数据技术也允许计算机用很快的速度处理TB甚至PB级的数据。其次，网络服务的兴起在诸多领域生产出丰富的数据，Google，Netflix和Amazon的业务就像数据机器一样，每分每秒都能产生海量的用户行为数据。

第三，在人工智能的数学方法研究中，AT&T贝尔实验室的三位科学家(Tin Kam Ho, Corinna Cortes, 和 Vladimir Vapnik)在机器学习领域取得了突出的进展。机器学习技术可以将复杂和不确定的非线性问题通过线性的数学公式来解决。在解决不同的问题的过程中，机器学习理论方法和实践被明确验证。最早的一批互联网企业，包括Google，Facebook，Linkedin等在这个过程中既提供了海量数据，也从研究过程中获得了巨大的成果。尤其是Google，它是机器学习及其分支深度学习领域最重要的信奉者和推动者。2010年，Google成立了Google大脑，一个专注人工智能研究的内部组织，后来又收购了英国企业DeepMind。后者在2016年3月击败了人类围棋冠军李世石。

（编辑：揭阳站长网）

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