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2023-10-25 22:33:41
人工智能的历史早在图灵之前,甚至早于计算机。从简单机器到人工智能的时间轴(非线性时间轴)。源自Apteo。在关于人工智能的重要论文《计算机器与智能》(ComputingMachineryandIntelligence)中,艾伦•图灵(AlanTuring)提出了一个著名的问题:"机器会思考吗?"——或者,更准确地说,机器能成功地模仿思维吗?70年后,答案仍然是"不",因为没有一台机器通过图灵测试。图灵说过,他对那些"能够完成人类可以完成的任何操作"的机器感兴趣。换句话说,他对复杂的数字机器感兴趣。一台能思考的数字机器的诞生是一个机器进化的过程,这可以从机器的历史的开端开始。
机器是一种能工作的装置。在工程术语中,功意味着把能量从一个物体传递到另一个物体。机器使我们能施加更大的力并更有效地工作,从而使我们有能力做更多的工作。现代机器——如上面提到的波士顿动力机器人Atlas——使用数百个部件,包括液压接头、活塞、齿轮、阀门等来完成复杂的任务,如自己校正稳定器,甚至后空翻。
简单机器"简单机器"也符合我们之前的定义,包括车轮、杠杆、滑轮、斜面、楔子和螺丝。事实上,所有的机械都是由这六种简单机器的某种组合而成的。Atlas不仅仅是一台机械设备,更是一台数字设备。简单的机械已经有几百万年的历史了。"石刻工具(一种楔形物)和人类社会一样古老,"考古学家发现的石器"在150万到200万年前"。
复杂机器简单机器的组合可以用来制造从独轮车到自行车再到机械机器人的一切东西。事实上,关于机械机器人的记录可以追溯到3000多年前。道教经典《列子》,写于公元前5世纪,记录了一个关于周(公元前1023-957年)穆王和一个名叫颜氏的工程师之间的更早的会面。颜氏向国王赠送了一个真人大小的机器人:国王惊讶地盯着那个人。它飞快地走着,上下点着头,任何人都会把它当作活人。技师抚摸着下巴,然后开始唱歌,音调完美。他摸了摸它的手,并开始摆姿势……当表演接近尾声时,机器人眨了眨眼睛,向宫女们前进,于是国王被激怒了,本来是要让对它和技师进行处决的,在致命的恐惧中,技师立即把机器人弄成碎片,让国王看到它到底是什么。实际上,它实际上只是由皮革,木材,胶水等制作成的……
机器在通往现代人工智能的漫长道路上,机械计算器的发明迈出了重要的一步。17世纪上半叶,WilhelmSchickard发明了第一台机械计算器,允许加法和乘法运算。下一个由布莱斯•帕斯卡(BlaisePascal)制造的机械计算器也可以执行减法。这些机器启发了GottfriedWilhelmLeibniz等思想家思考以下观点:"如果人类经验的每一个领域都可以通过数学思考来理解,如果思考是一种计算的形式,而计算可以被机械化,那么所有关于现实的问题,原则上都可以通过机器的计算来回答。"在许多方面,这与我们今天的人工智能概念相似。莱布尼茨的想法是,一个普遍特征,或一个普遍逻辑程序,就可以回答关于现实的所有问题。
数字计算机从机械计算机到数字计算机的转变是巨大的飞跃。在20世纪30年代末到40年代,数台数字计算机出现,争夺"第一台数字计算机"的位置。ENIAC被广泛认为是第一个数字计算机,在1946年完成建设,因为它是第一个拥有完全功能的计算机。其他同期数字计算机还有1943年的"巨像"(Colossus)和1942年的ABC计算机。随着在内存、RAM、实时图形和晶体管中存储程序等方面的进步,计算机技术的发展迅速加快。
机器学习的出现是人工智能发展历程中的一个重要里程碑。在Dartmouth发表的一篇关于人工智能的开创性论文中,机器学习的基本原理自那时起一直保持相似。机器学习算法根据在"训练数据"上建立的数学模型来做决定,而没有经过明确的编程过程来做这些决定。这就是计算器和机器学习(或AI)之间的关键区别:计算器,或任何形式的自动机,都有预先确定的输出。人工智能则可以即时的做出概率决策。
机器学习的发展离不开数据和计算能力的提高。随着数据和计算能力的爆炸式增长,以及更好(更高质量)的数据和更多的人工智能工程师,人工智能在工业中占据了一席之地。无代码人工智能工具的出现降低了前期成本,同时消除了对技术专长的需求,实现了真正的民主化人工智能。
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