計(jì)算機(jī)時(shí)代1941年的一項(xiàng)發(fā)明使信息存儲(chǔ)和處理的各個(gè)方面都發(fā)生了**.這項(xiàng)同時(shí)在美國和德國出現(xiàn)的 發(fā)明就是電子計(jì)算機(jī).***臺(tái)計(jì)算機(jī)要占用幾間裝空調(diào)的大房間，對(duì)程序員來說是場噩夢：**為運(yùn)行一 個(gè)程序就要設(shè)置成千的線路.1949年改進(jìn)后的能存儲(chǔ)程序的計(jì)算機(jī)使得輸入程序變得簡單些,，而且計(jì)算機(jī) 理論的發(fā)展產(chǎn)生了計(jì)算機(jī)科學(xué),，并**終促使了人工智能的出現(xiàn).計(jì)算機(jī)這個(gè)用電子方式處理數(shù)據(jù)的發(fā)明，為人工智能的可能實(shí)現(xiàn)提供了一種媒介.雖然計(jì)算機(jī)為AI提供了必要的技術(shù)基礎(chǔ),，但直到50年代早期人們才注意到人類智能與機(jī)器之間 的聯(lián)系. NORBERT WIENER是**早研究反饋理論的美國人之一.**熟悉的反饋控制的例子是自動(dòng)調(diào)溫器.它將收集到的房間溫度與希望的溫度比較,，并做出反應(yīng)將加熱器開大或關(guān)小，從而控制環(huán)境溫度.這項(xiàng)對(duì)反饋 回路的研究重要性在于：WIENER從理論上指出,，所有的智能活動(dòng)都是反饋機(jī)制的結(jié)果.而反饋機(jī)制是有可能用機(jī)器模擬的.這項(xiàng)發(fā)現(xiàn)對(duì)早期AI的發(fā)展影響很大.隨著人工智能的飛速發(fā)展,，人類必須要加快自身的進(jìn)化速度從而使人類在人機(jī)關(guān)系中掌握主動(dòng)權(quán)和控制權(quán)。長豐定制人工智能應(yīng)用軟件開發(fā)銷售廠家

認(rèn)知模擬經(jīng)濟(jì)學(xué)家赫伯特·西蒙和艾倫·紐厄爾研究人類問題解決能力和嘗試將其形式化,，同時(shí)他們?yōu)槿斯ぶ悄艿幕驹泶蛳禄A(chǔ),，如認(rèn)知科學(xué)， 運(yùn)籌學(xué)和經(jīng)營科學(xué),。他們的研究團(tuán)隊(duì)使用心理學(xué)實(shí)驗(yàn)的結(jié)果開發(fā)模擬人類解決問題方法的程序,。這方法一直在卡內(nèi)基梅隆大學(xué)沿襲下來，并在80年代于SOAR發(fā)展到高峰,?；谶壿嫴幌癜瑐悺ぜ~厄爾和赫伯特·西蒙，JOHN MCCARTHY認(rèn)為機(jī)器不需要模擬人類的思想,，而應(yīng)嘗試找到抽象推理和解決問題的本質(zhì),，不管人們是否使用同樣的算法。他在斯坦福大學(xué)的實(shí)驗(yàn)室致力于使用形式化邏輯解決多種問題,，包括知識(shí)表示,， 智能規(guī)劃和機(jī)器學(xué)習(xí). 致力于邏輯方法的還有愛丁堡大學(xué),，而促成歐洲的其他地方開發(fā)編程語言PROLOG和邏輯編程科學(xué).“反邏輯”斯坦福大學(xué)的研究者 (如馬文·閔斯基和西摩爾·派普特)發(fā)現(xiàn)要解決計(jì)算機(jī)視覺和自然語言處理的困難問題，需要專門的方案-他們主張不存在簡單和通用原理（如邏輯）能夠達(dá)到所有的智能行為,。長豐直銷人工智能應(yīng)用軟件開發(fā)費(fèi)用1月14日,，中國外交部發(fā)言人郭嘉昆表示：堅(jiān)決反對(duì)美方在AI領(lǐng)域也搞“三六九等” [65]。

ROGER SCHANK 描述他們的“反邏輯”方法為 "SCRUFFY" .常識(shí)知識(shí)庫 (如DOUG LENAT的CYC)就是"SCRUFFY"AI的例子,，因?yàn)樗麄儽仨毴斯ひ淮尉帉懸粋€(gè)復(fù)雜的概念,。基于知識(shí)大約在1970年出現(xiàn)大容量內(nèi)存計(jì)算機(jī),，研究者分別以三個(gè)方法開始把知識(shí)構(gòu)造成應(yīng)用軟件,。這場“知識(shí)**”促成**系統(tǒng)的開發(fā)與計(jì)劃，這是***個(gè)成功的人工智能軟件形式,?！爸R(shí)**”同時(shí)讓人們意識(shí)到許多簡單的人工智能軟件可能需要大量的知識(shí)。子符號(hào)法80年代符號(hào)人工智能停滯不前,，很多人認(rèn)為符號(hào)系統(tǒng)永遠(yuǎn)不可能模仿人類所有的認(rèn)知過程,，特別是感知，機(jī)器人,，機(jī)器學(xué)習(xí)和模式識(shí)別,。很多研究者開始關(guān)注子符號(hào)方法解決特定的人工智能問題。

而強(qiáng)人工智能則暫時(shí)處于瓶頸,，還需要科學(xué)家們和人類的努力。用來研究人工智能的主要物質(zhì)基礎(chǔ)以及能夠?qū)崿F(xiàn)人工智能技術(shù)平臺(tái)的機(jī)器就是計(jì)算機(jī),，人工智能的發(fā)展歷史是和計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)的發(fā)展史聯(lián)系在一起的,。除了計(jì)算機(jī)科學(xué)以外，人工智能還涉及信息論,、控制論,、自動(dòng)化、仿生學(xué),、生物學(xué),、心理學(xué)、數(shù)理邏輯,、語言學(xué),、醫(yī)學(xué)和哲學(xué)等多門學(xué)科。人工智能學(xué)科研究的主要內(nèi)容包括：知識(shí)表示,、自動(dòng)推理和搜索方法,、機(jī)器學(xué)習(xí)和知識(shí)獲取、知識(shí)處理系統(tǒng),、自然語言理解,、計(jì)算機(jī)視覺,、智能機(jī)器人、自動(dòng)程序設(shè)計(jì)等方面,。2024年12月20日,，“人工智能”當(dāng)選為漢語盤點(diǎn)2024年度國際詞 [59]。

日常生活人們開始感受到計(jì)算機(jī)和人工智能技術(shù)的影響.計(jì)算機(jī)技術(shù)不再只屬于實(shí)驗(yàn)室中的一小群研究人員. 個(gè)人電腦和眾多技術(shù)雜志使計(jì)算機(jī)技術(shù)展現(xiàn)在人們面前.有了像美國人工智能協(xié)會(huì)這樣的基金會(huì).因?yàn)锳I開發(fā) 的需要,，還出現(xiàn)了一陣研究人員進(jìn)入私人公司的熱潮,。150多所像DEC（它雇了700多員工從事AI研究）這樣的公司共花了10億美元在內(nèi)部的AI開發(fā)組上.其它AI領(lǐng)域也在80年代進(jìn)入市場.其中一項(xiàng)就是機(jī)器視覺. MINSKY和MARR的成果如今用到了生產(chǎn)線上的相機(jī)和計(jì)算機(jī)中，進(jìn)行質(zhì)量控制.盡管還很簡陋,，這些系統(tǒng)已能夠通過黑白區(qū)別分辨出物件形狀的不同.到1985年美國有一百多個(gè)公司生產(chǎn)機(jī)器視覺系統(tǒng),，銷售額共達(dá)8千萬美元.AI也促進(jìn)了計(jì)算機(jī)工業(yè)網(wǎng)絡(luò)工業(yè)的發(fā)展。但同時(shí),，也帶來了勞務(wù)就業(yè)問題?，幒^(qū)定制人工智能應(yīng)用軟件開發(fā)銷售廠家

人工智能大模型帶來的治理挑戰(zhàn)也不容忽視。長豐定制人工智能應(yīng)用軟件開發(fā)銷售廠家

也有哲學(xué)家持不同的觀點(diǎn),。DANIEL C. DENNETT 在其著作 CONSCIOUSNESS EX***INED 里認(rèn)為,，人也不過是一臺(tái)有靈魂的機(jī)器而已，為什么我們認(rèn)為人可以有智能而普通機(jī)器就不能呢,？他認(rèn)為像上述的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換機(jī)器是有可能有思維和意識(shí)的,。有的哲學(xué)家認(rèn)為如果弱人工智能是可實(shí)現(xiàn)的，那么強(qiáng)人工智能也是可實(shí)現(xiàn)的,。比如SIMON BLACKBURN在其哲學(xué)入門教材 THINK 里說道,，一個(gè)人的看起來是“智能”的行動(dòng)并不能真正說明這個(gè)人就真的是智能的。我永遠(yuǎn)不可能知道另一個(gè)人是否真的像我一樣是智能的,，還是說她/他**是看起來是智能的,。基于這個(gè)論點(diǎn),，既然弱人工智能認(rèn)為可以令機(jī)器看起來像是智能的,，那就不能完全否定這機(jī)器是真的有智能的。BLACKBURN 認(rèn)為這是一個(gè)主觀認(rèn)定的問題,。長豐定制人工智能應(yīng)用軟件開發(fā)銷售廠家

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