人工智能预期成果，人工智能预期成果有哪些方面

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

人工智能的出现和发展进一步说明了？

人工智能充满未知的探索道路曲折起伏。如何描述人工智能自1956年以来60余年的发展历程，学术界可谓仁者见仁、智者见智。我们将人工智能的发展历程划分为以下6个阶段：

第一是起步发展期：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。

第二是反思发展期：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的期望，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的落空(例如，无法用机器证明两个连续函数之和还是连续函数、机器翻译闹出笑话等)，使人工智能的发展走入低谷。

第三是应用发展期：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。

第四是低迷发展期：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。

第五是稳步发展期：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。1997年国际商业机器公司(简称IBM)深蓝超级计算机战胜了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，2008年IBM提出“智慧地球”的概念。以上都是这一时期的标志性事件。

第六是蓬勃发展期：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，迎来爆发式增长的新高潮。

人工智能的发展历程可分为哪两个？

1）1956年-1980年

1956年达特茅斯会提出了人工智能这一词汇，标志着人工智能正式诞生。

而这个阶段，人工智能已经在问题求解以及语言处理等方面取得了一些进步。但是，当时的技术条件并不能实现预期的目标。到了70年代，投资者和政府开始收缩人工智能经费，人工智能开始进入低谷期。

2）1980年-1993年

80年代，人工智能专家系统崭露头角，商业价值被广泛接受，人工智能研究重新兴起。但并没有持续多久，就被生产出来的个人电脑在性能上完全碾压，远远超过使用了AI技术的LISP机，AI再一次经历了寒冬。

3）1993年-至今

之后以神经网络技术为代表的AI技术逐步发展，人工智能开始进入缓慢发展期。1997年深蓝战胜国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，使得AI再次被热议。而随着现在科技的快速发展，硬件成本不断降低，数据量积累不断增大，AI技术不断成熟，人工智能又开始进入爆发期。各种人工智能产品开始如雨后春笋，不断的发展壮大起来。

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