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人工智能的现代概念已经伴随我们走过了几十年 ， 但直到最近 ， 人工智能才抓住了日常生活、商业和社会的集体心理 。
人工智能是指计算机和系统执行通常需要人类认知才能完成任务的能力 。人工智能与人的关系是共生的 ， 其“触角”触及人类生产、生活的方方面面 ， 从疾病患者的早期检测和更好的治疗 ， 到各种形式和各种规模企业新的收入来源和更好的运营管理 ， 如今已是无处不在 。
自1950年图灵测试以来 ， 人工智能工具和技术已经取得了令人难以置信的进步 ， 其中许多突破性进展一直在业界的关注下被频繁发掘 。尽管如此 ， 直到过去十年 ， 人工智能才真正应用于满足大众需求的场景 ， 智能语言助理、自动驾驶汽车、生成式AI等等彻底改变了大众市场的需求格局 。
我们或许可以透过人工智能发展迄今为止的历史时间表来思考AI的未来 ， 以及对大众生活的影响：
1950年
艾伦•图灵发表了《计算机器与智能》 ， 图灵测试打开了通向人工智能的大门 。
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1951年
Marvin Minsky 和 Dean Edmonds 使用3000个真空管来模拟由40个神经元组成的网络 ， 开发了第一个名为SNARC的人工神经网络(ANN) 。
1952年
Arthur Samuel开发了Samuel Checkers-Playing Program ， 这是世界上第一个自学游戏的程序 。
1956年
约翰•麦卡锡、马文•明斯基、纳撒尼尔•罗切斯特和克劳德•香农在一项研讨会提案中创造了“人工智能”一词 ， 该研讨会被广泛认为是人工智能领域的创始活动 。
1958年
弗兰克•罗森布拉特开发了感知器 ， 这是一种可以从数据中学习的早期人工神经网络 ， 可以看成是现代神经网络的基础 。
约翰•麦卡锡开发了Lisp编程语言 ， 该语言很快被人工智能行业采用 ， 并受到开发人员欢迎 。
1959年
亚瑟•塞缪尔在一篇开创性论文中创造了“机器学习”一词 ， 解释说明计算机可以通过编程来超越程序员 。
Oliver Selfridge发表了《Pandemonium：学习范式》 ， 这是对机器学习的里程碑式贡献 ， 它描述了一种可以自适应改进自身以发现事件模式的模型 。
1964年
Daniel Bobro在麻省理工学院攻读博士期间开发了STUDENT ， 这是一个早期的自然语言处理NLP程序 ， 旨在解决代数相关问题 。
1965年
Edward Feigenbaum、Bruce G. Buchanan、Joshua Lederberg和Carl Djerassi开发了第一个专家系统Dendral ， 该系统帮助有机化学家识别未知的有机分子 。
1966年
Joseph Weizenbaum创建了Eliza ， 这是有史以来最著名的计算机程序之一 ， 它能够与人类进行对话 ， 并使人相信该软件具有人类情感 。
斯坦福研究院开发了首款结合人工智能、计算机视觉、导航和自然语言处理的移动智能机器人Shakey 。它是自动驾驶汽车和无人机的鼻祖 。
1968年
Terry Winograd创建了SHRDLU ， 这是第一个多模态人工智能 ， 可以根据用户指令操作并推理出一个由块组成的世界 。
1969年
Arthur Bryson和Yu-Chi Ho描述了一种可实现多层人工神经网络的反向传播学习算法 ， 它是感知器的技术的延伸 ， 也是深度学习的基础 。
Marvin Minsky和Seymour Papert出版了《感知器》一书 ， 描述了简单神经网络的局限性 ， 这导致了神经网络研究的衰落 ， 符号人工智能研究得以蓬勃发展 。
1973年
詹姆斯•莱特希尔发布的《人工智能：综合调查》报告导致英国大幅减少对人工智能研究的支持 。
1980年
符号Lisp机器商业化 ， 标志着人工智能研究复兴 。但几年后 ， Lisp机器市场崩溃了 。
1981年
Danny Hillis为人工智能和其他计算任务设计了并行计算机 ， 其架构类似于现代GPU 。
1984年
马文•明斯基和罗杰•尚克在人工智能促进协会的一次会议上创造了“人工智能冬天”一词 ， 警告商界人工智能炒作将导致大众失望和行业崩溃 ， 这在三年后发生了 。
1985年
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