正式地,人工智能研究始于 1956 年的达特茅斯会议,其中定义了 AI 及其使命。 在接下来的几年中,每个人都很乐观,因为机器能够解决代数问题和学习英语,并且在 1972 年制造了第一台机器人。但是在 1970 年代,由于过分的承诺但交付不足,出现了所谓的 AI 冬季,人工智能研究有限且资金不足。 此后,尽管 AI 通过专家系统重生,但可以显示人类水平的分析技能。 之后,第二次 AI 冬季机器学习在 1990 年代被认可为一个单独的领域,当时概率理论和统计学开始得到利用。
正式地,人工智能研究始于 1956 年的达特茅斯会议,其中定义了 AI 及其使命。 在接下来的几年中,每个人都很乐观,因为机器能够解决代数问题和学习英语,并且在 1972 年制造了第一台机器人。但是在 1970 年代,由于过分的承诺但交付不足,出现了所谓的 AI 冬季,人工智能研究有限且资金不足。 此后,尽管 AI 通过专家系统重生,但可以显示人类水平的分析技能。 之后,第二次 AI 冬季机器学习在 1990 年代被认可为一个单独的领域,当时概率理论和统计学开始得到利用。
计算能力的提高和解决特定问题的决心促使 IBM 的 Deep Blue 的发展在 1997 年击败了国际象棋冠军。 迅速发展,时下的 AI 领域涵盖了许多领域,包括机器学习,计算机视觉,自然语言处理,计划调度和优化,推理/专家系统和机器人技术。
计算能力的提高和解决特定问题的决心促使 IBM 的深蓝的发展在 1997 年击败了国际象棋冠军。 迅速发展,时下的 AI 领域涵盖了许多领域,包括机器学习,计算机视觉,自然语言处理,计划调度和优化,推理/专家系统和机器人技术。