AI 汇：All in AI（更新中）
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面对AI焦虑，你没必要跟汽车赛跑，而是应该考个驾照！
要通往AGI，先跟我一起学习！AI的技术原理（包括语音、NLP、机器学习、神经网络、大模型等）、AI的现状与未来观察，这些全部都有！
我们的口号是：All in AI
专栏主理人：Bruce
人工智能概述：
1.
人工智能概念
人工智能，通常简称为AI，是计算机科学的分支，指的是使计算机系统能够模拟并且拥有人类智能，最终达到AGI（通用人工智能）。这包括学习（获取信息和规则）、推理（运用规则到实践具体实例）、自我修正、感知（从环境中收集信息）和理解语言等方面。
2.
人工智能的发展
人工智能（AI）的发展历程可以追溯到上世纪，从最早的理论构想到今天的实际应用，它已经走过了一段漫长并充满变革的历史。以下是人工智能领域发展的几个关键阶段：
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早期理论和探索（1940s-1950s）：
人工智能这个概念最初源自对于模拟和理解人类智能的兴趣。在这个阶段，科学家们开始探索能够模仿人类智能功能的机器。例如，Alan Turing在1945年提出了“图灵测试”来评判机器是否能够显示出与人类相似的智能。
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AI的诞生和早期成功（1950s-1970s）：
1956年，举行了现在被认为是AI历史上的关键事件——达特茅斯会议，这一会议推动了AI作为一个正式研究领域的诞生。Marvin Minsky(明斯基)，JohnMcCarthy(麦卡锡)，Claude Shannon(香农)，Nathaniel Rochester(罗切斯特)，他们后来被称为AI的"奠基人"。
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第一次AI寒冬（1969s）
1969年，Marvin Minsky(明斯基)为了证明罗森布拉特发明的感知机和神经网络的价值有限，与另一位麻省理工学院的教授Seymour Papert（西摩·派普特）合作，在《感知器:计算几何学导论》书中阐述了因为硬件的限制，只有几层的神经网络仅能执行最基本的计算，从数学和逻辑上证明罗森布拉特的理论和感知机具有重大的局限性，没有什么发展前途。AI领域迎来了第一次寒冬。
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专家系统和第一次AI热潮（1980s）：
1980年代见证了基于规则的专家系统的兴起。此时研究主要集中在符号主义，以逻辑推理为中心。这些所谓的专家系统能够在特定领域内模拟人类专家的决策过程。虽然它们在商业上取得了一定的成功，但最终由于性能不足和计算限制，这一波热潮逐渐消退。
MYCIN就是其中最具代表性的(医疗)专家
系统。