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人工智能相关领域的产品的出现

发布：青岛达内
来源：互联网
时间：2018-03-20 09:43

1956年至1982年间，人工智能在智能领域的蓬勃发展，催生了人工智能的几个子领域。这一研究的大部分成果，导致了现代人工智能理论的一个原型。
基于规则的系统

基于规则的专家系统试图通过执行一系列“if- - -else”规则来解决复杂的问题。这种系统的一个优点是，它们的指令（当程序看到“如果”或“else”时应该做什么）是灵活的，可以由编码器、用户或程序本身修改。这类专家系统是由Feigenbaum和他的同事在上世纪70年代创建和使用的，其中许多是当今人工智能系统的基础模块。

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    机器学习
    机器学习领域是由Arthur Samuel在1959年创造的，他说：“研究的领域使计算机能够在不被明确编程的情况下学习”.机器学习是一个广阔的领域，它的详细解释超出了本文的范围。本系列的第二篇文章--参见第一页的序言和--将简要讨论它的子字段和应用程序。然而，下面我们给出一个机器学习程序的例子，称为感知器网络。
    机器学习是一门研究领域，它使计算机能够在不被明确编程的情况下学习--亚瑟·塞缪尔，1959年。
    单层和多层感知器网络
    根据McCulloch和Pitts在1943年和Hebb在1949年的工作，Rosenblatt在1957年引入了感知器网络作为一个人工神经元的通信模型。这个模型如图5所示，可以简单地描述如下。输入变量被输入的一层顶点连接到一个隐藏的顶点层（也称为感知器），它反过来连接到感知器的输出层。一个信号通过连接从输入顶点到感知机在隐藏层中，通过与该连接相关的“重量”来校准，这个重量是在一个“学习过程”中分配的。从隐藏层感知器到输出层感知器的信号以类似的方式进行校准。就像人类神经元一样，如果所有传入信号的总重量超过指定的电势，感知器就会“触发”.然而，与人类不同，这个模型中的信号只传输到输出层，这就是为什么这些网络通常被称为“前馈”.感知机网络只有一个隐藏的感知机层（即后来又被称为“浅”人工神经网络。尽管浅层网络的能力有限，Rosenblatt成功地创建了一个单层感知器网络，他称之为“创建的Mark 1”,能够识别基本的图像。
    如今，人们的兴奋之处在于“深层”（两个或更多隐藏的层）神经网络，这些神经网络在20世纪60年代也被研究过。实际上，深度网络的第一个通用学习算法可以追溯到1965年Ivakhnenko和Lapa的工作。Ivakhnenko在1971年曾考虑过深度为8层的网络，当时他还提供了一项训练他们的技术。
    自然语言处理（NLP）
    1957年，乔姆斯基用通用语法改革了语言学，这是一种基于规则的理解语法的系统[21].这形成了第一个模型，研究人员可以使用它在20世纪60年代创建成功的NLP系统，包括SHRDLU,一个使用小词汇表的程序，并且能够部分地理解特定领域的文本文档[22].在20世纪70年代早期，研究人员开始编写概念本体，即允许计算机解释单词、短语和概念之间的关系的数据结构；这些存在论现在广泛应用于。
    语音识别和语音处理
    1952年，美国电话电报公司贝尔实验室的三名研究人员首次提出了一种计算机是否能识别语音的问题，当时他们为单个扬声器建立了一个独立的数字识别系统。这个系统在20世纪60年代后期得到了极大的改进，当时Reddy创建了Hearsay I,这个程序的准确性很低，但却是第一个将大量的词汇连续语音转换成文本的程序。1975年，他的学生贝克和贝克创建了“龙”系统，通过使用隐马尔可夫模型（HMM）进一步改进了Hearsay I,这是一个统一的概率模型，允许他们组合各种来源，如声学、语言和语法。今天，HMM仍然是一个有效的语音识别框架。
    图像处理和计算机视觉
    在1966年的夏天，明斯基在麻省理工学院雇佣了一名大一的本科生，并要求他解决以下问题：将一台电视摄像机连接到一台电脑上，然后让机器描述它所看到的东西。其目的是从图像中提取出三维结构，从而使机器人的感觉系统能够部分地模仿人类的视觉系统。20世纪70年代早期的计算机视觉研究为今天存在的许多算法奠定了基础，包括从图像中提取边缘，标记线和圆圈，以及在视频中估计运动。
    商业应用
    上述理论的进步导致了一些应用，其中大部分在当时的实践中没有被使用，但为以后的商业应用奠定了基础。下面将讨论其中的一些应用程序。
    聊天机器人
    1964年至1966年间，魏岑鲍姆创造了第一个“查特-波特”（chat-bot），以ELIZA Doolittle的名字命名，他在萧伯纳的小说《Pygmalion》（后来改编成电影《窈淑女》（My Fair Lady））中被教导正确地说话。ELIZA可以进行对话，有时会欺骗用户，让他们相信他们是在和一个人交流，但是，碰巧的是，ELIZA只给出了通常无意义的标准回答。1972年晚些时候，医学研究者Colby创造了一个“偏执的”聊天机器人PARRY,它也是一个无意识的程序。然而，在简短的模仿游戏中，精神科医生无法区分帕里和偏执的人类的漫谈。
    机器人

1954年，Devol建立了第一个可编程机器人Unimate,这是当时为数不多的商业化的人工智能发明之一；它是通用汽车公司在1961年购买的。1972年，美国早稻田大学的研究人员在Unimate上取得了显着的进步。1972年，他们建造了世界上第一个全尺寸智能仿人机器人。虽然它几乎是一个玩具，但它的肢体系统让它可以行走和握着，以及用手运送物品；它的视觉系统（由它的人工眼睛和耳朵组成）允许它测量物体的距离和方向；而它的人工口腔使它可以用日语进行交谈。这逐渐导致了机器视觉的创新性工作，包括创造可以叠加积木的机器人。

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