起起伏伏一起细数人工智能的发展过程！
20世纪50年代早期，人们开始注意到人工智能与机器之间的联系。 1955年年末，第一个 AI程序“逻辑专家”(Logic Theorist）诞生，对AI研究领域产生巨大影响，成为AI 发展史中一个重要的里程碑。 1956 年，美国达特茅斯学院数学系助理教授麦卡锡(John McCarthy)等一批志同道合的年轻科学家们召开了一个研讨会，这次会议起了一个在当时看来别出心裁的名字——人工智能夏季研讨会。会议持续了一个月，以大范围的集思广益，催生了后来人所共知的人工智能革命，因此被公认为是现代人工智能研究的起源。
人工智能夏季研讨会后的1 0年，AI研究开始快速发展，因此这10年也被称为人工智能研究的第一次高潮。 当时的研究多被称为机器学习（machine learning），主要集中在利用统计与概率的方式协助处理数据。
1957年，美国计算机科学家罗森布拉特（F. Roseblatt）提出了感知器（Perceptron）概念，这是最早的人工神经网络，具有划时代的意义。单层感知器是一个具有一层神经元，采用阈值激活函数的前向网络。 通过对网络权值的训练，可以使感知器对一组输入矢量的响应达到元素为 0 或1的目标输出，从而实现对输入矢量分类的目的。
但是在第一次高潮之后，人工智能的发展却远远滞后于当年的预测。 一方面，人们发现人工智能所基于的数学模型和数学手段有一定的缺陷, 如逻辑证明器、感知器、增强学习等只能做非常简单、专业且很窄的任务，稍微超出范围就无法应对。另一方面，有很多计算复杂度以指数程度增加，成了不可能完成的计算任务。1973年，《莱特希尔报告》用详实的数据说明，几乎所有的人工智能研究都远未达到早前承诺的水平。 于是在1974年到1980年，人工智能的发展迈入第一次寒冬。
20世纪80年代，随着第五代计算机的研制成功，人工智能获得了进一步的发展。误差反向传播算法（Error Back Propaga-tion, BP）和 Hopfield 多层神经网络模型的提出，使人工神经网络研究与应用再度出现了欣欣向荣的景象，人工智能走出寒冬迎来第二次高潮。然而，1987年到1993年，个人计算机的出现，却让人工智能的热潮降温。当时苹果、IBM公司开始推广第一代台式机，计算机开始进入寻常百姓家，其费用远远低于人工智能专家系统所使用的Symbolics和Lisp等机器。相比于个人计算机，专家系统被认为古老陈旧且难以维护。20世纪90年代中后期，人工智能走入一个平缓发展的时期。
近年来，随着科技的不断进步，特别是互联网的蓬勃发展与大数据概念的出现，极大地加速了人工智能的发展。不过，任何智能的发展都需要一个学习的过程，依赖于大量数据的训练。由于各类感应器和数据采集技术的发展，我们开始拥有以往难以想象的海量数据。同时，也开始在某一领域拥有深度、细致的数据。如果把人工智能看成一个婴儿，某一领域专业、海量、深度的数据就是喂养这个婴儿的奶粉。那么，奶粉的数量决定了婴儿是否能长大，而奶粉的质量则决定了婴儿后续的智力发育水平。
很多从事人工智能领域开发的科学家均乐观地认为，我们已经处于人工智能的第三次高潮期，且在未来相当长的一段时间内，人工智能的发展不会再遭遇新的寒冬。 然而，在乐观预期的同时，困境和挑战也始终存在。
中国科学院副院长、中国科学院院士谭铁牛就提出，要警惕人工智能进入下一个寒冬。 因为一方面，人工智能热门技术目前正处于“期望膨胀期”，接下来可能进入“幻灭期”；另一方面，当前的研究热点过于集中在深度学习，但是深度学习不等于 AI，它只是人工智能领域机器学习方向的一种方法，也存在明显的局限性。 如果不能找到新的更优模型的研究方向，那么将来必定会成为人工智能研发的新瓶颈。
毋庸置疑，研发技术突飞猛进中的人工智能，正逐渐被应用于人类生产、生活的方方面面。从Windows10 自带的人工智能小娜，到 Google无人驾驶汽车，拜人工智能所赐， 曾经科幻电影中的场景正在一步步走入我们的生活。
那么,将来人工智能的发展方向是什么呢？ 简单地说，就是人工智能会逐渐向人类的智慧水平看齐。而想实现这个目的，人工智能的发展就需要让更多的人知道，帮大众打开对人工智能的认识，而不是知道人工智能行业只有有无人驾驶、阿尔法狗等，还有“您好机器人”呢！
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