0-2.第三次AI热潮是什么？

人工智能经历了许多热潮和寒冬。在狂热地认为"人工智能"这次可能可以完成各种任务后，又失望地表示"毕竟没有人工智能这个东西"两次。最近的人工智能热潮被称为"第三次人工智能热潮"，它是由"深度学习"人工智能实际应用时代的到来引发的。在本节中，我们将对人工智能热潮至今的历史概况进行简要介绍。

第一次人工智能热潮(20世纪50年代~60年代))

第一次热潮发生在20世纪60年代，关于做"推理和探索"的项目。

令人惊讶的是，人工智能在这一点上已经能够进行解谜和迷宫、证明简单的数学定理、指点棋局等智能活动。然而，它只能在相当有限的条件下应用，（一般来说）还没有投入实际使用。

我们以解迷宫为例。

当你第一次做迷宫的时候，机器并没有那么聪明，所以它暂时试探出可能的路径模式，只是暂时的。这个调查所有方案的过程称为"探索"。

然而，仅此还不足以称为"人工智能"（AI）。除此之外，当时的人工智能还能预测通往"目标"的路线，这就是所谓的"推理"。

当时的人工智能将这种"推理和探索"结合起来，在解迷宫的时候，通过盲目探索选项来寻找达到目标的方法，或者在下棋的时候，选择最佳的棋盘放置方式，让自己尽可能地获得优势。

然而，这只适用于谈论规则和目标明确的问题。在规则和目标复杂而模糊的现实世界中，它几乎没有用处。也就是说，在国际象棋或黑白棋中，摆放棋格的模式是有限的，你只能计算对手走的步数。另一方面，比如说，如果你开的是汽车，那么道路比儿童迷宫要多很多倍，而且有无数种方法可以通过各种方式转动方向盘到达目的地。换句话说，如果我们试图让一台机器做到这一点，所有模式的计算量将成倍增加。

因此，第一次人工智能热潮。缺少理论方面的内容，无法提高计算效率。和计算机缺乏技术处理能力这将通过以下方式结束

话说回来，想想这是50年前的事，真是令人印象深刻。当然，那时候的人们也很惊讶。此时，目前已经在进行的"物体识别"和"叙事理解"等研究也存在。

第二次人工智能热潮（20世纪80-90年代

 

还有：大约20年后，第二次人工智能热潮来临。这就是这是在1990年之前，第一个网页出现的时候。

第二次人工智能热潮中，出现了一种被称为"专家系统"的系统，通过记忆和存储"知识"来处理没有规则的现实世界问题。

顾名思义，就是将某一领域的专家（专家）的知识存储在计算机中，并根据这些知识进行推断。换句话说，第二次人工智能热潮可以用"知识代表"来形容。

然而，系统无法自行学习，它只是在复制过去的模式。此外，将专家的知识提取出来，然后简单地输入计算机的工作，必须由人手动完成。

另外，以生产工厂为例，往往依靠的是多年的经验和直觉，而不是知识，要制定规则让计算机记住这些规则并不容易。有人质疑这样创建的系统是否真的值得，虽然有一些专家系统的实际应用，但并没有带来创新。

当时，专家系统的实际应用包括用于寻找火车路线和控制电梯的程序。

第三次人工智能热潮(2006年至今)

2000年，在第二次人工智能热潮过去约30年后，第三次人工智能热潮--深度学习终于到来。深度学习在日语中被翻译为"深度学习"。

深度学习（Deep Learning）是计算机科学和认知心理学的研究者，他于2006年杰弗里-辛顿它是由加州大学伯克利分校的团队发明的。深度学习，可以从输入数据中分辨出特征，无需记忆特定的知识或模式就能学习。是与以往被称为"人工智能"的计算系统不同。

我将在未来一步步向你展示深度学习的工作原理，但正如其名，它的工作原理是进行非常深入的计算。机器本身"应该采取什么行动"。 你可以学习

例如，在图像识别的情况下，通过反复回答狗是什么，与正确答案进行比较，并进行复核，系统就能识别出狗的特征。它可以自己学习一个图像具有狗的什么特征，然后判断它看到的下一个图像是否具有狗的特征。

著名的谷歌的图像识别、国际象棋项目、IBM的Watson等深度学习的例子迅速崛起。现代社会的创新热潮它唤起了

未来，这种深度学习将作为各种形式的自动化和实用技术的基础。

在本节中，我们已经介绍了人工智能热潮的历史。 在今天我们所处的第三次热潮中，如何理解人工智能并与之互动将是非常重要的。在下一节中，我们将看一看人工智能如何在现代世界中"派上用场"的一些例子。

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