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“天博体育网址”其父其子:AI之父们和他们孩子的坎坷成长之路

本文摘要:一般来说,被称为某件事的发现者是XX的父亲,但实际上历史上有很多深刻影响的发明者并不是独自创立的。AI也是这样如此。严格来说,人工智能的创造者有两个。 这两个人分别为后世对人工智能的研究做出了巨大贡献。如果他们不考虑性别,他们可能被称为人工智能的父亲和人工智能的母亲。但是,即使有两位大神的保护,人工智能的道路也经历了很多苦难,正是这些苦难和最后的兴起,人工智能的生有了一些传说和精彩。 父亲节刚过去,在这里简单总结两个AI之父和他们不憧憬的人生吧。

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一般来说,被称为某件事的发现者是XX的父亲,但实际上历史上有很多深刻影响的发明者并不是独自创立的。AI也是这样如此。严格来说,人工智能的创造者有两个。

这两个人分别为后世对人工智能的研究做出了巨大贡献。如果他们不考虑性别,他们可能被称为人工智能的父亲和人工智能的母亲。但是,即使有两位大神的保护,人工智能的道路也经历了很多苦难,正是这些苦难和最后的兴起,人工智能的生有了一些传说和精彩。

父亲节刚过去,在这里简单总结两个AI之父和他们不憧憬的人生吧。最顺利的失败者:Lisp人工智能的雏形比大家想象的要早得多,也可以追溯到电脑刚出现的几年。

1948年,21岁的约翰·麦卡锡,也就是我们故事中的人工智能之父,加利福尼亚理工大学的不道德的大脑机制西克森研讨会(HixonSymposiumonCerebrebralMechanismin在Behavior手表中的CalTech),在那里着名的冯诺依曼向参加者展示了关于自我复制自动机的论文1955年,麦卡锡和香农、明斯基(后面也不提他)和罗彻斯特率先开始达特茅斯项目,第二年这个项目月开始,是计算机发展史上的里程碑,目的是在两个月内创造理论,生产模拟人类自学特征的机器。当然,我们说这样宏伟的目标不可能在两个月内构筑。最后,他们几乎没有超过会议的目标。

但而,它建立了一些研究方法和目标,为后世的研究奠定了坚实的基础。但是,这不是麦卡锡的贡献。麦卡锡为人工智能,甚至整个世界做出的仅次于贡献无疑构建了Lisp语言。

这种语言可以完全划分为最高级和简洁的编程语言。其理念落后,功能强大,直到今天主流的编程语言才逐渐跟上。Lisp显然不是编程语言,而是数学。

数学总有一天会过时,Lisp不仅在50年以上的尺度中没有过时,还在所有人面前。但是,Lisp不能清洗计算机领域,成为所有人的标准自由选择。结果,Lisp的式微反而太强了。

由于其构建的机理基本、能力过强、方式有这样的权利,所以完全每个人都想办法构建。Lisp没有标准化的教育模板,成为妨碍Lisp普及的理由。

Lisp虽然没有普及,但是自学的人很忠实。多年后,Lisp的一些方言(变种)开始有兴起的倾向,很多主流语言也开始融合Lisp的优点。这离Lisp登场太久了。

我们不能感到意外。但同时,我们也相信金子总是闪烁。

危险暴露的未来Lisp的遭遇给人工智能的发展带来了挫折,但不需要推倒,即使没有超过先进设备的语言,人们也可以用低级语言构筑。但是,人工智能的另一位父亲(或母亲)在死前自己过了10年孩子的未来。必须引起AI研究时间长的低潮期。马文明斯基于1946年转入哈佛大学,1950年毕业,转入普林斯顿大学研究生院进修。

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1951年,他成立了世界上第一个神经网络模拟器,需要自学如何穿越迷宫。前面提到,他也是当时达特茅斯会议的参加者之一。他在神经网络方面做出的研究,证明后世至少是AI研究领域的绝佳尝试之一。

但是,这个神经网络最重要的创造者在死前把这个理论送进了坟墓。1969年,明斯基发行了计算机界的至低荣誉:图灵奖。但是,同年,他和西蒙出版了第一本名为感知机的书。

明斯基在其中推测神经网络不是未来人工智能的方向,他在学术界有很大的权威,这本书很快就陷入了与神经网络相关的研究长期低潮。明斯基回应的理由是,1:单层神经网络不能处理密文电路;第二,当时的计算机缺乏足够的计算能力,符合大型神经网络长期运行的市场需求。

事实证明,人们对科学未来的估算是悲观还是乐观。很少有人能做出正确的预测。

毫无疑问,明斯基的预测也太乐观了。随着计算机运算速度的快速发展,他明确提出的这两个问题仍然是问题。但是,当时人们无法预测,70年代成为人工智能的冬天,除了之后加入谷歌的专家杰弗里·辛顿等少数人还在坚决开展神经网络的研究,1978年事件进入了转机。

在众多科学家的不懈努力下,人工智能取得了一系列成果,包括深蓝色和后AlphaGo。Timingmeanstatlot在这两个故事中,我们仅次于的叹息是时机的重要性,Lisp和神经网络可以说是划时代的作品和概念,各自代表着各自领域内的未来,但由于经常出现的过早而遭遇,自己的但是,我们也不必担心人类不会错过最优秀的发明者。因为将来会来。

一切不合时宜最后都是天时地利。如果你还在某个领域努力奋斗,没有太多的利益,就没有必要假装生病,也许只有你的时代还没号外Facebook大神YoshuatBengio与谷歌DeepMind研究科学家等合作的研究论文来自国际机械学习大会(ICML)事先提交的论文,这个大会从6月19日到24日在纽约召开,也就是今天北京时间21点30分开始。

作为国际机械学习学会(IMLS)主办的年度机械学习国际顶级会议,如果关注ICML大会,请添加(公共编号:)ICML精华组获得大会最近的信息。原始文章允许禁止发布。下一篇文章发表了注意事项。


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