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AI的历史

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AI 作为一个领域始于二十世纪中叶。

早期，符号推理流行，带来了如专家系统等重要进展，但因从专家提取知识并以计算机可读形式表现及保持知识库准确性的任务复杂且成本高，应用场景难以大规模拓展，导致 20 世纪 70 年代出现“人工智能寒冬”。

随着时间推移，计算资源更便宜，数据更多，神经网络方法在计算机视觉、语音理解等领域展现出卓越性能，过去十年中“人工智能”常被视为“神经网络”的同义词。

AI 技术的发展历程包括：

  1. 早期阶段（1950s - 1960s）：专家系统、博弈论、机器学习初步理论。
  2. 知识驱动时期（1970s - 1980s）：专家系统、知识表示、自动推理。
  3. 统计学习时期（1990s - 2000s）：机器学习算法（决策树、支持向量机、贝叶斯方法等）。
  4. 深度学习时期（2010s - 至今）：深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。

当前 AI 前沿技术点有：

  1. 大模型（Large Language Models）：GPT、PaLM 等。
  2. 多模态 AI：视觉 - 语言模型（CLIP、Stable Diffusion）、多模态融合。
  3. 自监督学习：自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等。
  4. 小样本学习：元学习、一次学习、提示学习等。
  5. 可解释 AI：模型可解释性、因果推理、符号推理等。
  6. 机器人学：强化学习、运动规划、人机交互等。
  7. 量子 AI：量子机器学习、量子神经网络等。
  8. AI 芯片和硬件加速。

最初，查尔斯·巴贝奇发明计算机用于按明确程序运算。现代计算机虽先进，但仍遵循相同受控计算理念。但有些任务如根据照片判断人的年龄，无法明确编程，这正是 AI 感兴趣的。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

人工智能简介和历史

人工智能作为一个领域始于二十世纪中叶。最初，符号推理非常流行，也带来了一系列重要进展，例如专家系统——能够在某些有限问题的领域充当专家的计算机程序。然而，人们很快发现这种方法无法实现应用场景的大规模拓展。从专家那里提取知识，用计算机可读的形式表现出来，并保持知识库的准确性，是一项非常复杂的任务，而且因为成本太高，在很多情况下并不适用。这使得20世纪70年代出现了“人工智能寒冬”（[AI Winter](https://en.wikipedia.org/wiki/AI_winter)）。随着时间的推移，计算资源变得越来越便宜，可用的数据也越来越多，神经网络方法开始在计算机视觉、语音理解等领域展现出可与人类相媲美的卓越性能。在过去十年中，“人工智能”一词大多被用作“神经网络”的同义词，因为我们听到的大多数人工智能的成功案例都是基于神经网络的方法。我们可以观察一下这些方法是如何变化的，例如，在创建国际象棋计算机对弈程序时：

问：AI的技术历史和发展方向，目前最前沿的技术点有哪些

AI技术的发展历程和前沿技术点可以概括如下:[heading2]AI技术发展历程[content]1.早期阶段(1950s-1960s):专家系统、博弈论、机器学习初步理论2.知识驱动时期(1970s-1980s):专家系统、知识表示、自动推理3.统计学习时期(1990s-2000s):机器学习算法(决策树、支持向量机、贝叶斯方法等)4.深度学习时期(2010s-至今):深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等[heading2]当前AI前沿技术点[content]1.大模型(Large Language Models):GPT、PaLM等2.多模态AI:视觉-语言模型(CLIP、Stable Diffusion)、多模态融合3.自监督学习:自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等4.小样本学习:元学习、一次学习、提示学习等5.可解释AI:模型可解释性、因果推理、符号推理等6.机器人学:强化学习、运动规划、人机交互等7.量子AI:量子机器学习、量子神经网络等8.AI芯片和硬件加速

人工智能简介和历史

译者：Miranda，原文见https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/lessons/1-Intro/README.md[heading1][课前测试](https://red-field-0a6ddfd03.1.azurestaticap[content]人工智能（Artificial Intelligence）是一门令人兴奋的科学，它研究我们如何使计算机表现出智能行为，例如做一些人类所擅长的事情。最初，查尔斯·巴贝奇（Charles Babbage）发明了计算机，用于按照一套明确定义的程序（即算法）来对数字进行运算。现代计算机虽然比19世纪提出的原始计算机模型要先进得多，但仍然遵循着相同的受控计算理念。因此，如果我们知道实现某些目标所需的每一个步骤及其顺序，就有可能编写出程序，使计算机按照我们的想法去做这些事。✅“根据照片判断一个人的年龄”是一件无法明确编程的任务，因为我们并不知道当我们在做这件事时，是如何经过某些清晰的步骤，从而在脑海中得到一个数字的。然而，对于有些任务，我们并不能知道明确的解法。例如从一个人的照片中来判断他/她的年龄。我们之所以能做这件事，是因为我们见过了很多不同年龄的人，但我们无法明确自己的大脑具体是通过哪些步骤来完成这项任务的，所以也无法编写明确的程序让计算机来完成。这种类型的任务正是人工智能（简称AI）感兴趣的。✅想一想，如果人工智能得以实现，哪些任务可以被交给计算机完成？考虑金融、医学和艺术领域，这些领域如今是如何从人工智能中受益的？

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AI文生视频
以下是关于文字生成视频（文生视频）的相关信息： 一些提供文生视频功能的产品： Pika：擅长动画制作，支持视频编辑。 SVD：Stable Diffusion 的插件，可在图片基础上生成视频。 Runway：老牌工具，提供实时涂抹修改视频功能，但收费。 Kaiber：视频转视频 AI，能将原视频转换成各种风格。 Sora：由 OpenAI 开发，可生成长达 1 分钟以上的视频。 更多相关网站可查看：https://www.waytoagi.com/category/38 。 制作 5 秒单镜头文生视频的实操步骤（以梦 AI 为例）： 进入平台：打开梦 AI 网站并登录，新用户有积分可免费体验。 输入提示词：涵盖景别、主体、环境、光线、动作、运镜等描述。 选择参数并点击生成：确认提示词无误后，选择模型、画面比例，点击「生成」按钮。 预览与下载：生成完毕后预览视频，满意则下载保存，不理想可调整提示词再试。 视频模型 Sora：OpenAI 发布的首款文生视频模型，能根据文字指令创造逼真且充满想象力的场景，可生成长达 1 分钟的一镜到底超长视频，视频中的人物和镜头具有惊人的一致性和稳定性。
2025-04-20
Ai在设备风控场景的落地
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2025-04-20
ai视频
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2025-04-20
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2025-04-20
ai写程序
以下是关于使用 AI 写程序的相关内容： 1. 对于技术纯小白： 从最基础的小任务开始，让 AI 按照最佳实践写一个 say hello 的示例程序，并解释每个文件的作用及程序运行的逻辑，以学会必备的调试技能。 若学习写 chrome 插件，可让 AI 按照最佳实践生成简单的示范项目，包含全面的典型文件和功能，并讲解每个文件的作用和程序运行的逻辑。若使用 o1mini，可在提示词最后添加生成创建脚本的要求，并请教如何运行脚本（Windows 机器则是 create.cmd）。 2. 明确项目需求： 通过与 AI 的对话逐步明确项目需求。 让 AI 帮助梳理出产品需求文档，在后续开发时每次新起聊天将文档发给 AI 并告知在做的功能点。 3. 在独立游戏开发中的经验： 单独让 AI 写小功能没问题，但对于复杂的程序框架，可把不方便配表而又需要撰写的简单、模板化、多调用 API 且牵涉小部分特殊逻辑的代码交给 AI。 以 Buff 系统为例，可让 AI 仿照代码写一些 Buff。但目前 Cursor 生成复杂代码需要复杂的前期调教，ChatGPT 相对更方便。 教 AI 时要像哄小孩，及时肯定正确的，指出错误时要克制，不断完善其经验。 4. 相关资源和平台： AI 写小游戏平台：https://poe.com/ 图片网站：https://imgur.com/ 改 bug 的网站：https://v0.dev/chat 国内小游戏发布平台：https://open.4399.cn/console/ 需要注意的是，使用 AI 写程序时，对于技术小白来说，入门容易但深入较难，若没有技术背景可能提不出问题，从而影响 AI 发挥作用。
2025-04-19
学AI上钉钉
以下是在钉钉上学 AI 的相关内容： 从 AI 助教到智慧学伴的应用探索： 登录钉钉客户端，在右上角依次选择钉钉魔法棒、AI 助理、创建 AI 助理。进入创建 AI 助理页面后，填写 AI 助理信息，设置完成即可创建成功。 AI 领导力向阳乔木：未提及具体的在钉钉上学 AI 的操作方法。 基于 COW 框架的 ChatBot 实现步骤： 创建应用： 进入，登录后点击创建应用，填写应用相关信息。 点击添加应用能力，选择“机器人”能力并添加。 配置机器人信息后点击发布，发布后点击“点击调试”，会自动创建测试群聊，可在客户端查看。点击版本管理与发布，创建新版本发布。 项目配置： 点击凭证与基础信息，获取 Client ID 和 Client Secret 两个参数。 参考项目，将相关配置加入项目根目录的 config.json 文件，并设置 channel_type:"dingtalk"，注意运行前需安装依赖。 点击事件订阅，点击已完成接入，验证连接通道，会显示连接接入成功。 使用：与机器人私聊或将机器人拉入企业群中均可开启对话。
2025-04-19
AI历史
AI 技术的发展历程如下： 1. 早期阶段（1950s 1960s）：包括专家系统、博弈论、机器学习初步理论。 2. 知识驱动时期（1970s 1980s）：专家系统、知识表示、自动推理得到发展。 3. 统计学习时期（1990s 2000s）：出现了机器学习算法，如决策树、支持向量机、贝叶斯方法等。 4. 深度学习时期（2010s 至今）：深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等兴起。 当前 AI 前沿技术点包括： 1. 大模型，如 GPT、PaLM 等。 2. 多模态 AI，如视觉 语言模型（CLIP、Stable Diffusion）、多模态融合。 3. 自监督学习，如自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等。 4. 小样本学习，包括元学习、一次学习、提示学习等。 5. 可解释 AI，涉及模型可解释性、因果推理、符号推理等。 6. 机器人学，涵盖强化学习、运动规划、人机交互等。 7. 量子 AI，包含量子机器学习、量子神经网络等。 8. AI 芯片和硬件加速。 AI 的起源最早可追溯到 1943 年，心理学家麦卡洛克和数学家皮特斯提出机器的神经元模型，为后续的神经网络奠定基础。1950 年，图灵最早提出图灵测试作为判别机器是否具备智能的标准。1956 年，在美国达特茅斯学院，马文·明斯基和约翰·麦凯西等人共同发起召开了著名的达特茅斯会议，“人工智能”一词被正式提出，并作为一门学科确立下来。此后近 70 年，AI 的发展起起落落。
2025-04-15
给我找一些介绍ai发展历史的文章。
以下是为您找到的关于 AI 发展历史的相关内容： 2022 年 11 月 30 日，OpenAI 发布基于 GPT 3.5 的 ChatGPT，自此开始，一股 AI 浪潮席卷全球，但 AI 并非近几年才出现。其起源最早可追溯到上世纪的 1943 年。 1943 年，心理学家麦卡洛克和数学家皮特斯提出机器的神经元模型，为后续的神经网络奠定基础。 1950 年，计算机先驱图灵最早提出图灵测试，作为判别机器是否具备智能的标准（即在一个对外不可见的房间内放置一台可以与外界沟通的机器，如果外界交互的人无法区分房间里到底是真人还是机器，那么我们就说房间里的机器具备了智能，通过了图灵测试）。 1956 年，在美国一个小镇的达特茅斯学院中，马文·明斯基和约翰·麦凯西拉着香农大佬站台背书，共同发起召开了著名的达特茅斯会议，在这次会议上，人工智能（Artificial Intelligence）一词被正式提出，并作为一门学科被确立下来。 此后接近 70 年的漫长时间里，AI 的发展起起落落，两次掀起人类对 AI 毁灭人类世界的恐慌，热度拉满，但又最终以“不过如此”冷却收场。 此外，知识库中还整理了 OpenAI 的发展时间线和万字长文回顾等历史脉络类资料。
2025-03-26
AI绘画的历史与发展
AI 绘画的历史与发展如下： 早期，AI 绘画成果较为简单粗糙。但随着技术进步，尤其是深度学习算法如卷积神经网络的应用，其能够生成更复杂、逼真和富有创意的图像，涵盖各种风格和题材，从写实到抽象，从风景到人物。 AI 绘画在与人类艺术家的互动和融合中不断创新，为艺术创作带来新的可能性和挑战。它从生成艺术作品到辅助艺术创作，逐渐改变着传统艺术的面貌。 AI 技术在艺术创作中的应用不仅改变了创作方式，还对艺术的审美观念和市场需求产生影响。一方面，人们对 AI 驱动的机器人创作的艺术品和人类创作的艺术品接受程度大致相同，但不太愿意将机器人视为艺术家，这表明其在表达情感和创造性意图方面存在局限性。另一方面，艺术家对 AI 生成艺术的态度复杂，既有期待也有对版权、原创性和伦理问题的担忧。 此外，AI 绘画技术的发展带来了对文化创意领域从业者职业安全的焦虑，以及对其“侵权”嫌疑的反对之声，反映了新技术发展带来的行业生态变化和对现有法律伦理框架的挑战。 尽管存在争议，AI 在艺术领域的应用为艺术创作提供了新的工具和可能性，帮助艺术家探索新的创意表达方式，提高制作效率，降低制作成本，促进艺术与观众之间的互动，提供更加个性化和互动的艺术体验。 艺术与科技的融合正呈现出前所未有的奇妙景象，AI 绘画作为杰出代表，将艺术与先进技术完美结合，开启探索之旅，引领艺术界走向未来。艺术创作通常依赖手工技艺和个人感悟，而 AI 绘画利用机器学习和深度学习等技术，模拟人类创作过程，生成令人惊叹的作品，为艺术家提供新工具，为观众带来新体验，打破了传统创作的局限，使艺术更加民主化和包容。
2025-03-22
请介绍一下中国AI发展历史
中国 AI 的发展历史可以追溯到二十世纪中叶。 最初，AI 领域的符号推理较为流行，也取得了一些重要进展，如专家系统。但由于从专家提取知识并以计算机可读形式表现和保持知识库准确性的任务复杂且成本高，20 世纪 70 年代出现了“人工智能寒冬”。 对于大众来说，对 AI 领域的使用在近 20 年随着国内互联网的发展才开始普及。最初的应用主要是基于 NLP 技术的聊天机器人和客服机器人。随后，中英文翻译、语音识别、人脸识别等技术取得突破，在日常生活中的应用广泛，如语音助手、智能翻译设备、人脸识别支付系统等。但此前这些技术突破大多限于特定领域，模型应用范围相对狭窄。 近年来，随着计算资源变得更便宜、可用数据增多，神经网络方法在计算机视觉、语音理解等领域展现出卓越性能。在过去十年中，“人工智能”一词常被用作“神经网络”的同义词。 2022 年 11 月 30 日，OpenAI 发布基于 GPT 3.5 的 ChatGPT ，引发全球 AI 浪潮。AI 的起源最早可追溯到 1943 年，心理学家麦卡洛克和数学家皮特斯提出机器的神经元模型，为后续神经网络奠定基础。1950 年，图灵最早提出图灵测试作为判别机器是否具备智能的标准。1956 年，在美国达特茅斯学院召开的会议上，人工智能一词被正式提出并确立为一门学科。此后近 70 年，AI 的发展起起落落。
2025-03-18
AI的发展历史
AI 的发展历史如下： 1. 早期阶段（1950s 1960s）：包括专家系统、博弈论、机器学习初步理论等。 2. 知识驱动时期（1970s 1980s）：以专家系统、知识表示、自动推理为主要特点。 3. 统计学习时期（1990s 2000s）：出现了机器学习算法，如决策树、支持向量机、贝叶斯方法等。 4. 深度学习时期（2010s 至今）：深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等得到广泛应用。 当前 AI 的前沿技术点包括： 1. 大模型，如 GPT、PaLM 等。 2. 多模态 AI，如视觉 语言模型（CLIP、Stable Diffusion）、多模态融合。 3. 自监督学习，如自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等。 4. 小样本学习，如元学习、一次学习、提示学习等。 5. 可解释 AI，包括模型可解释性、因果推理、符号推理等。 6. 机器人学，涵盖强化学习、运动规划、人机交互等。 7. 量子 AI，如量子机器学习、量子神经网络等。 8. AI 芯片和硬件加速。 AI 的起源最早可追溯到 1943 年，心理学家麦卡洛克和数学家皮特斯提出了机器的神经元模型，为后续的神经网络奠定了基础。1950 年，图灵最早提出了图灵测试，作为判别机器是否具备智能的标准。1956 年，在美国达特茅斯学院召开的会议上，人工智能一词被正式提出，并作为一门学科被确立下来。此后近 70 年，AI 的发展起起落落。 最初，符号推理流行，带来了专家系统等重要进展，但因方法局限，20 世纪 70 年代出现“人工智能寒冬”。随着计算资源便宜和数据增多，神经网络方法在计算机视觉、语音理解等领域展现出色性能，过去十年中，“人工智能”一词常被用作“神经网络”的同义词。
2025-03-17
人工智能发展历史
人工智能的发展历史如下： 起源于二十世纪中叶，最初符号推理流行，带来了专家系统等重要进展，但因方法局限性和成本问题，20 世纪 70 年代出现“人工智能寒冬”。 随着计算资源变便宜和数据增多，神经网络方法在计算机视觉、语音理解等领域展现出色性能，过去十年中“人工智能”常被视为“神经网络”的同义词。 1943 年，心理学家麦卡洛克和数学家皮特斯提出机器的神经元模型，为神经网络奠定基础。 1950 年，图灵最早提出图灵测试作为判别机器是否具备智能的标准。 1956 年，在美国达特茅斯学院召开的会议上，“人工智能”一词被正式提出并确立为一门学科。此后近 70 年，AI 的发展起起落落。 AI 技术发展历程包括早期阶段（1950s 1960s）的专家系统、博弈论、机器学习初步理论；知识驱动时期（1970s 1980s）的专家系统、知识表示、自动推理；统计学习时期（1990s 2000s）的机器学习算法（决策树、支持向量机、贝叶斯方法等）；深度学习时期（2010s 至今）的深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。 当前 AI 前沿技术点包括大模型（如 GPT、PaLM 等）、多模态 AI（视觉 语言模型、多模态融合）、自监督学习（自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等）、小样本学习（元学习、一次学习、提示学习等）、可解释 AI（模型可解释性、因果推理、符号推理等）、机器人学（强化学习、运动规划、人机交互等）、量子 AI（量子机器学习、量子神经网络等）、AI 芯片和硬件加速。
2025-03-10