【科技特训营】人工智能产业关键技术和独角兽分析.docx

前2科特训营

人工智能产业关键技术和独角兽分析

王煜全

2022.07.07

人工智能历史回顾

1950—1956:人工智能的诞生期

随着计算机技术走向应用，人工智能从设想走向技术

1950年，图灵测试成为人工智能研究起点

YotLx.No.236.][Oktober,1950

MIND

AQUARTERLYREVIEW

or

PSYCHOLOGYANDPHILOSOPHY

1-COMPUTINGMACHINERYAND

DNTELLIGENCE

BrA.M.Tan

·图灵的论文中提出了图灵测试的概念

机器智能的雏形自此出现

1956年，达特茅斯夏季研讨会掀起人工智能热

1955年8月31日，香农、J.麦卡锡、M.L明

斯基、N.罗切斯特发出提案

1956年，10位行业专家召开2个月的“达特茅

斯夏季人工智能研究计划研讨会

研讨内容包括：神经网络、计算规模等

1956—1973:技术突破带动人工智能第一轮狂热

计算机技术兴盛，让研发者过度高估了人工智能的研发速度

第一轮算力革命开启

云计算概念初现：洞察技术逻辑，提前预判云计算趋势

物理机时代：虚拟化技术在第一轮算力革命中证生

066年开地，国高力利用各种接术具同演进

来源：前科技特训营《云计算技术与产业》专理分析

过度乐观成为学界主流

1956年：

AthurLeeSamuel基于搜素推理开发西洋跳模软件，战胜世界冠军

1958年：

HerbertSimon:‘十年之内，计算机将成为国际象横世界冠军*

NlonNowe:“十年之内，数字计算机将发现并证明一个重要的数学定理1965年：

HerberSimon:“二十年内，机器将能完成入能到的一切工作”1967年：

ManinMingky:“一代入之内...创遣“人工智能”的间题将茯得实质上的解决

1970年：

MarinMinsky:“在三到八年的时间里我们将得到一台具有人类平均智能的机器”

人工智能第一次寒冬：

《莱希特报告》:数学家特希尔向英国政府提交关于人工智能的研究报告，猛烈抨击人工智能研发，提出相关研究已经失败。当时超级计算机算力不足亿次每秒，智能规则没有数据，都必须手工设定，这个模式下跳棋的智能规则需要算力约1万亿亿

莫拉维克悖论：高级逻辑算力需求少，本能、直觉算力需求巨大，神经网络研究也随之暂停

第一次狂热的遗产：

人工神经网络：1951年MarvinMinsky制造出第一台神经网络机

强化学习雏形：理查·贝尔曼提出贝尔曼公式(动态规划方程)

深度学习雏形

innovi

innovioOn

8新地区11中

1978—1987年：人工智能第二轮狂热

专家知识系统带动人工智能再次成为热点

1980年，计算机产业软硬

1980年，计算机产业软硬分离加剧产业分化带动人工智能兴起

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软硬分离+信息爆炸：数据管理业务的爆发与洗牌

硬件价格快速下降，数据管理业务成为能立产业，据管理肉分析、应用

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来源：前阐科技特训营《大数据关键技术和独角鲁》专题分析

1978年：卡耐基梅隆大学研发XCON系统，能帮助顾客自动选配计算机配件

1980年：XCON大规模量产，该系统包含2500条规则，后续处理超过80000条订单，准确度超过95%,预计为企业每年节省超过2500万美元费用

1980-1985年：商业智能概念热带动人工智能兴起，5年

间人工智能产业获得超10亿美元投资，60%的世界500强部署所在领域的专家系统

XCON系统万能专家系统Cyc

XCON系统

Homeofsmartersolutions

1982年

美国数十家大企业联合成立微电子与计算机技术公司(MCC)1984年

Cyc项目启动，目标是构建包含全人类知识的专家系统

1987年

互联网连接近3万台主机，封闭的Cyc没有很上时代，专业人士整理知识规则被报素引擎和自然语言处理取代，集中算力的入工智能系统被个人PC,算力分布式的大趋势冲散

第二次狂热的遗产：

人工智能反思：专家知识系统规则化的模式与

智能体系不符，参考神经科学被认为是人工智

能发展的新路径

传感器融合技术：1979年，斯坦福无人驾驶原

型车StanfordCart,通过视觉感应器完成避障

神经网络架构复兴：JohnHopfield、Geoffrey

Hinton各自推出神经网络算法

1987—2016年：人工智能完成技术储备

神经网络引入概率、卷积、长短记忆等新设计，算力暴增与架构设计同时进行

技术储备期

JudeaPearl发明贝叶断网络

概率方法引入智能推理