人工智能的基本概念

人工智能：人制造出来的机器所表现出来的智能。

人工智能可分为两类，弱人工智能和强人工智能：

弱人工智能：完成某种特定具体任务的人工智能。

强人工智能：具备于人类同等智慧，或超越人类的人工智能。

人工智能的发展历史

在人工智能的发展历史中，先后经历了三次热潮于两次寒冬：

热潮：

1956年至20世纪60年代，达特茅斯会议的召开引出了人工智能的概念。
1975年至1991年，国际上人工智能成功案例的出现以及日本的五代机计划。
2006年至今，Hinton提出了深度学习。

寒冬：

1969年进入第一次寒冬，研究者们发现人工智能发展的难度远超想象。
1991年进入第二次寒冬，日本五代机计划宣布失败。

人工智能的主要分类

人工智能按研究学派主要分为三类，即行为主义、符号主义和连接主义。

行为主义：基于控制论来构造感知-动作模式模拟行为的控制系统。

符号主义：基于符号逻辑的方法，用逻辑表示知识和求解问题，在发展中从命题逻辑过渡到了谓词逻辑，加强了表达能力。

连接主义：借鉴大脑中神经元细胞连接计算模型，用人工智能网络来拟合智能行为，如神经网络。

深度学习的局限

在当下，深度学习等方法已经广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域，在我们的生活中起到了不可或缺的作用。但是我们必须清楚的认识到，深度学习不一定是通向强人工智能的终极道路，它仍存在较多的局限：

泛化能力有限，深度学习的训练需要依靠大量的样本。
缺乏推理能力，这使得深度学习不擅长处理认知类的问题。
缺乏可解释性，可能会得到令人困惑的解决方案。
鲁棒性欠佳，抗错误干扰能力较差。

智能计算系统

智能计算系统指搭载人工智能算法或代码的物质载体，由于现在以通用CPU为中心的传统计算系统的速度和能效远远达不到智能应用的需求，故智能计算系统在人工智能领域的地位愈发重要。从发展上来看，已有的智能计算系统可分为两代，此外，我们也预期未来会出现一类新的智能计算系统，成为强人工智能的物质载体，这或许会是第三代智能计算系统。

第一代智能计算系统：在人工智能发展的第二次热潮中出现，它的功能主要是运行当时非常热门的智能编程语言Prolog或LISP编写的程序，面向符号主义。
第二代智能计算系统：主要研究面向连接主义（深度学习）处理的计算机或处理器。与第一代相比，它存在两方面的优势：

深度学习在当代有大量的实际工业应用，已经形成了产业体系，故相关研究能得到政府或企业的长期资助。
21世纪通用CPU性能增长停滞，专用智能计算系统的性能优势越来越大。

第三代智能计算系统：不再单纯追求智能算法加速，通过近乎无穷的计算能力，给人带来前所未有的人工智能。

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