人工智能进度，人工智能进度管理体系模型

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能进度的问题，于是小编就整理了2个相关介绍人工智能进度的解答，让我们一起看看吧。

人工智能近四十年发展成果？

1起步发展期：1956年—20世纪60年代初

人工智能概念提出后，相继取得了一批令人瞩目的研究成果，如机器定理证明、跳棋程序等，掀起人工智能发展的第一个高潮

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反思发展期：20世纪60年代—70年代初

人工智能发展初期的突破性进展大大提升了人们对人工智能期望，人们开始尝试更具挑战性的任务，并提出了一些不切实际的研发目标。然而，接二连三的失败和预期目标落空使人工智能发展走入低谷

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应用发展期：20世纪70年代初—80年代中

20世纪70年代出现的专家系统模拟人类专家的知识和经验解决特定领域的问题，实现了人工智能从理论研究走向实际应用、从一般推理策略探讨转向运用专门知识的重大突破。专家系统在医疗、化学、地质等领域取得成功，推动人工智能走入应用发展的新高潮

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低迷发展期：20世纪80年代中—90年代中

随着人工智能的应用规模不断扩大，专家系统存在的应用领域狭窄、缺乏常识性知识、知识获取困难、推理方法单一、缺乏分布式功能、难以与现有数据库兼容等问题逐渐暴露出来。

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稳步发展期：20世纪90年代中—2010年

由于网络技术特别是互联网技术的发展，加速了人工智能的创新研究，促使人工智能技术进一步走向实用化

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蓬勃发展期：2011年至今

随着大数据、云计算、互联网、物联网等信息技术的发展，泛在感知数据和图形处理器等计算平台推动以深度神经网络为代表的人工智能技术飞速发展，大幅跨越了科学与应用之间的“技术鸿沟”，诸如图像分类、语音识别、知识问答、人机对弈、无人驾驶等人工智能技术实现了从“不能用、不好用”到“可以用”的技术突破，迎来爆发式增长新高潮

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人工智能发展现状

全球各国充分认识到人工智能技术引领新一轮产业变革的重大意义，纷纷着重发展，抢滩布局人工智能创新生态。

现在的人工智能发展到了什么样的程度？

目前人工智能尚处在行业发展的初期。

      人工智能虽然经过了60多年的发展，但是人工智能领域整体的进展还是比较缓慢的，在60多年的发展历史中，人工智能的研究也经历了多次起起伏伏，随着大数据技术的发展，人工智能迎来了前所未有的发展机遇。

    人工智能领域发展较为缓慢的原因有三点，其一是人工智能是一个典型的交叉学科，涉及到哲学、数学、计算机、神经学等诸多学科，所以内容比较多，其二是人工智能产品的研发难度较大，其三是人工智能产品落地难。

    虽然目前已经有不少智能体（Agent）参与到了生产环境中，但是这些智能体依然具备以下一些局限性：

第一：依赖于环境。目前大部分智能体都对应用场景有较为严格的限定，离开特定的场景就无法发挥作用，这是目前一个比较普遍的问题。虽然在特定场景下工作会降低智能体的通用性，但是在一些工业生产领域，营造特定的工作环境并不困难，比如汽车制造领域。

第二：依赖于人类决策。目前智能体的决策能力还是非常有限的，所以大部分决策需要人类给出，智能体的作用是辅助人类进行各种决策。比如目前在智能驾驶、智慧医疗等领域的智能体，往往都会进行比较全面的辅助作用。

第三：行为合理性需要加强。智能体的研发方向曾经有过较多的争论，比如像人一样思考还是合理的思考，像人一样行动还是合理的行动等问题。目前在人工智能领域更趋向于合理性，因为这样更容易判断，但是目前的智能体在合理性方面还需要不断加强。不少智能体在落地应用的过程中，发现一个比较严重的问题就是行为合理性问题。

到此，以上就是小编对于人工智能进度的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能进度的2点解答对大家有用。