ai人工智能是怎么来的

人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门研究如何使计算机能够像人一样思考和行动的科学技术。它的发展源于人们对机器能够模拟人类智能行为的追求。早在1956年，AI这个名词就被提出，由于当时计算机还处于起步阶段，硬件条件不足以支持AI的发展，所以进展相对较慢。但是随着计算机硬件和算法的不断进步，AI的发展在20世纪90年代迎来了爆发式的增长。AI的发展离不开以下几个关键技术的突破：1. 机器学习：机器学习是AI的核心技术之一。它通过让计算机从大量数据中学习规律和模式，从而使计算机能够具备自主学习和改进的能力。2. 深度学习：深度学习是机器学习的一种方法，模拟人脑神经网络的结构和功能，通过多个神经网络层次的组合来实现对复杂数据的处理和分析。3. 自然语言处理：自然语言处理是研究计算机如何处理和理解自然语言的技术。通过对语言结构和语义的分析，使计算机能够理解和产生人类语言。4. 计算机视觉：计算机视觉是指让计算机能够理解和解释图像和视频的技术。通过图像处理和模式识别算法，使计算机能够识别和分析图像中的对象和信息。5. 增强学习：增强学习是一种通过试错和反馈的方式让计算机自主学习和优化决策的方法。通过与环境的交互，使计算机能够通过试错和反馈来实现自我完善和优化。除了这些关键技术，AI的发展还需要大量的数据支持、算法优化和计算能力提升等方面的支持。人们对AI的研究和应用需求也推动了AI技术的不断突破和创新。AI的发展是一个较长时间的积累和突破过程。它的出现得益于计算机技术的快速发展，也离不开科学家、工程师和研究人员的不懈努力。AI的发展将为我们的生活带来巨大的变化和进步。

人工智能（Artificial Intelligence）, 英文缩写为 AI, 是一门由计算机科学、控制论、信息论、语言学、神经生理学、心理学、数学、哲学等多种学科相互渗透而发展起来的综合性新学科。自问世以来AI经过波波折折，但终于作为一门边缘新学科得到世界的承认并且日益引起人们的兴趣和关注。不仅许多其他学科开始引入或借用AI技术，而且AI中的专家系统、自然语言处理和图象识别已成为新兴的知识产业的三大突破口。 人工智能的思想萌芽可以追溯到十七世纪的巴斯卡和莱布尼茨，他们较早萌生了有智能的机器的想法。十九世纪，英国数学家布尔和德o摩尔根提出了“思维定律“，这些可谓是人工智能的开端。十九世纪二十年代，英国科学家巴贝奇设计了第一架“计算机器“，它被认为是计算机硬件，也是人工智能硬件的前身。电子计算机的问世，使人工智能的研究真正成为可能。 作为一门学科，人工智能于1956年问世，是由“人工智能之父“McCarthy及一批数学家、信息学家、心理学家、神经生理学家、计算机科学家在Dartmouth大学召开的会议上，首次提出。对人工智能的研究，由于研究角度的不同，形成了不同的研究学派。这就是：符号主义学派、连接主义学派和行为主义学派。 传统人工智能是符号主义，它以Newell和Simon提出的物理符号系统假设为基础。物理符号系统是由一组符号实体组成，它们都是物理模式，可在符号结构的实体中作为组成成分出现，可通过各种操作生成其它符号结构。物理符号系统假设认为：物理符号系统是智能行为的充分和必要条件。主要工作是“通用问题求解程序“（General Problem Solver, GPS）：通过抽象，将一个现实系统变成一个符号系统，基于此符号系统，使用动态搜索方法求解问题。 　　连接主义学派是从人的大脑神经系统结构出发，研究非程序的、适应性的、大脑风格的信息处理的本质和能力，研究大量简单的神经元的集团信息处理能力及其动态行为。人们也称之为神经计算。研究重点是侧重于模拟和实现人的认识过程中的感觉、知觉过程、形象思维、分布式记忆和自学习、自组织过程。 　　行为主义学派是从行为心理学出发，认为智能只是在与环境的交互作用中表现出来。人工智能的研究经历了以下几个阶段： 第一阶段：50年代人工智能的兴起和冷落 人工智能概念首次提出后，相继出现了一批显著的成果，如机器定理证明、跳棋程序、通用问题s求解程序、LISP表处理语言等。但由于消解法推理能力的有限，以及机器翻译等的失败，使人工智能走入了低谷。这一阶段的特点是：重视问题求解的方法，忽视知识重要性。 第二阶段：60年代末到70年代，专家系统出现，使人工智能研究出现新高潮 DENDRAL化学质谱分析系统、MYCIN疾病诊断和治疗系统、PROSPECTIOR探矿系统、Hearsay-II语音理解系统等专家系统的研究和开发，将人工智能引向了实用化。1969年成立了国际人工智能联合会议（International Joint Conferences on Artificial Intelligence即IJCAI）。 第三阶段：80年代，随着第五代计算机的研制，人工智能得到了很大发展 日本1982年开始了“第五代计算机研制计划“，即“知识信息处理计算机系统KIPS“，其目的是使逻辑推理达到数值运算那么快。虽然此计划最终失败，但它的开展形成了一股研究人工智能的热潮。 第四阶段：80年代末，神经网络飞速发展 1987年，美国召开第一次神经网络国际会议，宣告了这一新学科的诞生。此后，各国在神经网络方面的投资逐渐增加，神经网络迅速发展起来。 第五阶段：90年代，人工智能出现新的研究高潮 由于网络技术特别是国际互连网的技术发展，人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。不仅研究基于同一目标的分布式问题求解，而且研究多个智能主体的多目标问题求解，将人工智能更面向实用。由于Hopfield多层神经网络模型的提出，使人工神经网络研究与应用出现了欣欣向荣的景象。人工智能已深入到社会生活的各个领域。 　　IBM公司“深蓝“电脑击败了人类的世界国际象棋冠军，美国制定了以多Agent系统应用为重要研究内容的信息高速公路计划，基于Agent技术的Softbot(软机器人)在软件领域和网络搜索引擎中得到了充分应用，美国Sandia实验室建立了国际上最庞大的“虚拟现实“实验室，拟通过数据头盔和数据手套实现更友好的人机交互，建立更好的智能用户接口。图像处理和图像识别，声音处理和声音识别取得了较好的发展，IBM公司推出了ViaVoice声音识别软件，以使声音作为重要的信息输入媒体。国际各大计算机公司又开始将“人工智能“作为其研究内容。人们普遍认为，计算机将会向网络化、智能化、并行化方向发展。二十一世纪的信息技术领域将会以智能信息处理为中心。 目前人工智能主要研究内容是：分布式人工智能与多智能主体系统、人工思维模型、知识系统（包括专家系统、知识库系统和智能决策系统）、知识发现与数据挖掘（从大量的、不完全的、模糊的、有噪声的数据中挖掘出对我们有用的知识）、遗传与演化计算（通过对生物遗传与进化理论的模拟，揭示出人的智能进化规律）、人工生命（通过构造简单的人工生命系统（如：机器虫）并观察其行为，探讨初级智能的奥秘）、人工智能应用（如：模糊控制、智能大厦、智能人机接口、智能机器人等）等等。 人工智能研究与应用虽取得了不少成果，但离全面推广应用还有很大的距离，还有许多问题有待解决，且需要多学科的研究专家共同合作。未来人工智能的研究方向主要有：人工智能理论、机器学习模型和理论、不精确知识表示及其推理、常识知识及其推理、人工思维模型、智能人机接口、多智能主体系统、知识发现与知识获取、人工智能应用基础等。

人工智能的工作原理是：计算机会通过传感器（或人工输入的方式）来收集关于某个情景的事实。计算机将此信息与已存储的信息进行比较，以确定它的含义。计算机会根据收集来的信息计算各种可能的动作，然后预测哪种动作的效果最好。计算机只能解决程序允许解决的问题，不具备一般意义上的分析能力。

人工智能的原理，简单的形容就是：人工智能=数学计算。机器的智能程度，取决于“算法”。最初，人们发现用电路的开和关，可以表示1和0。那么很多个电路组织在一起，不同的排列变化，就可以表示很多的事情，比如颜色、形状、字母。再加上逻辑元件（三极管），就形成了“输入（按开关按钮）——计算（电流通过线路）——输出（灯亮了）”这种模式。想象家里的双控开关。为了实现更复杂的计算，最终变成了，“大规模集成电路”——芯片。电路逻辑层层嵌套，层层封装之后，我们改变电流状态的方法，就变成了“编写程序语言”。程序员就是干这个的。程序员让电脑怎么执行，它就怎么执行，整个流程都是被程序固定死的。要让电脑执行某项任务，程序员必须首先完全弄清楚任务的流程。就拿联控电梯举例：别小看这电梯，也挺“智能”呢。考虑一下它需要做哪些判断：上下方向、是否满员、高峰时段、停止时间是否足够、单双楼层等等，需要提前想好所有的可能性，否则就要出bug。某种程度上说，是程序员控制了这个世界。可总是这样事必躬亲，程序员太累了，你看他们加班都熬红了眼睛。于是就想：能不能让电脑自己学习，遇到问题自己解决呢？而我们只需要告诉它一套学习方法。大家还记得1997年的时候，IBM用专门设计的计算机，下赢了国际象棋冠军。其实，它的办法很笨——暴力计算，术语叫“穷举”（为了节省算力，IBM人工替它修剪去了很多不必要的计算，比如那些明显的蠢棋，并针对卡斯帕罗夫的风格做了优化）。计算机把每一步棋的每一种下法全部算清楚，然后对比人类的比赛棋谱，找出最优解。一句话：大力出奇迹！但是到了围棋这里，没法再这样穷举了。力量再大，终有极限。围棋的可能性走法，远超宇宙中全部原子之和（已知），即使用目前最牛逼的超算，也要算几万年。在量子计算机成熟之前，电子计算机几无可能。程序员给阿尔法狗多加了一层算法：A、先计算：哪里需要计算，哪里需要忽略。B、有针对性地计算。——本质上，还是计算。哪有什么“感知”！在A步，它该如何判断“哪里需要计算”呢？这就是“人工智能”的核心问题了：“学习”的过程。仔细想一下，人类是怎样学习的？人类的所有认知，都来源于对观察到的现象进行并根据总结的规律，预测未来。当你见过一只四条腿、短毛、个子中等、嘴巴长、汪汪叫的动物，名之为狗，你就会把以后见到的所有类似物体，归为狗类。机器的学习方式，和人类有着质的不同：人通过观察少数特征，就能推及多数未知。举一隅而反三隅。机器必须观察好多好多条狗，才能知道跑来的这条，是不是狗。这么笨的机器，能指望它来统治人类吗。它就是仗着算力蛮干而已！力气活。具体来讲，它“学习”的算法，术语叫“神经网络”（比较唬人）。（特征提取器，总结对象的特征，然后把特征放进一个池子里整合，全连接神经网络输出最终结论）它需要两个前提条件：1、吃进大量的数据来试错，逐渐调整自己的准确度；2、神经网络层数越多，计算越准确（有极限），需要的算力也越大。神经网络这种方法，虽然多年前就有了（那时还叫做“感知机”）。但是受限于数据量和计算力，没有发展起来。神经网络听起来比感知机不知道高端到哪里去了！这再次告诉我们起一个好听的名字对于研（zhuang）究（bi）有多重要！这两个条件都已具备——大数据和云计算。谁拥有数据，谁才有可能做AI。目前AI常见的应用领域：图像识别（安防识别、指纹、美颜、图片搜索、医疗图像诊断），用的是“卷积神经网络（CNN）”，主要提取空间维度的特征，来识别图像。自然语言处理（人机对话、翻译），用的是”循环神经网络（RNN）“，主要提取时间维度的特征。因为说话是有前后顺序的，单词出现的时间决定了语义。神经网络算法的设计水平，决定了它对现实的刻画能力。顶级大牛吴恩达就曾经设计过高达100多层的卷积层（层数过多容易出现过拟合问题）。当我们深入理解了计算的涵义：有明确的数学规律。这个世界是是有量子（随机）特征的，就决定了计算机的理论局限性。——计算机连真正的随机数都产生不了。——机器仍然是笨笨的。更多神佑深度的人工智能知识，想要了解，可以私信询问。

绘画动漫的图通常是通过机器学习和深度学习算法生成的。这些算法使用大量的训练数据，包括现实世界中的动漫图像和艺术家的作品，以学习绘画风格、线条和色彩等特征。AI模型可以根据输入的指令或草图生成新的动漫图像。这些模型可以在云端服务器上运行，也可以嵌入到应用程序或软件中，使用户能够自动生成个性化的动漫图像。AI绘画动漫的图是通过算法和训练数据生成的，而不是由真实的艺术家手绘。

人工智能逻辑是指用逻辑方法和逻辑成果研究智能主体如何处理知识的理论。人工智能逻辑的研究对象与人工智能研究的对象不同，人工智能逻辑不研究智能主体如何从外部获得知识。人工智能逻辑的产生来源于人们在计算机中实现知识处理的探索。为此必须建立实现知识处理的形式理论。至少在基础研究或者在理论重建的层面上，利用现代逻辑的种种方法和成果来建立上述形式理论成为必要。处理知识又称知识处理，内容主要包括知识表示、知识反思、知识修正、知识推理。知识推理除了传统意义上的演绎推理、归纳推理和类比推理，还包括常识推理。常识推理是人类日常生活中获取新知识的最重要手段之一，具有非单调性和信息不完备性。人工智能逻辑即重点在研究常识推理的形式化及刻画。人工智能思维逻辑是自动验证最重要的方法之一。模型检测技术与人工智能的结合，成为一个研究的热点。具体地，就是扩充或者修改模型检测的时态逻辑，使之能够刻画多agents系统的特征时态逻辑模型检测是自动验证最重要的方法之一。近年来,模型检测技术与人工智能的结合,成为一个研究的热点。具体地,就是扩充或者修改模型检测的时态逻辑,使之能够刻画多agents系统的特征。交互时态逻辑(Alternating Time TemporalLogic) ,以下简称为ATL,是其中较为成功的框架。使用ATL,可以刻画多个agents的相互合作,即, agents通过相互合作保证计算系统进入预定的某个(些)状态。然而, agents之间的冲突,是现实计算系统的一个重要特征。基于ATL,扩充其为一种表达力更强的时态逻辑,称之为竞争交互时态逻辑(Competition Alternating Time TemporalLogic) ,简称为CATL。CATL的表达力,体现在它不仅可以刻画agents的合作,也能够刻画agents相互的竞争。而且, CATL的表达力并没有以提高计算复杂性为代价。人工智能科学，从其诞生之日起便与逻辑学密不可分，二者的共同发展促进了用机器模仿人类思维的智能学的进步