在人工智能的三個(gè)發(fā)展階段,不同時(shí)期的驅(qū)動(dòng)力是不同

隨著人工智能的技術(shù)發(fā)展和數(shù)據(jù)積累,行業(yè)逐漸發(fā)現(xiàn)短期內(nèi)通用智能和強(qiáng)人工智能是難以實(shí)現(xiàn)的,數(shù)據(jù)分布的情境化特性使得人工智能在特定情境下的垂直發(fā)展成為了可能。這個(gè)階段,新的實(shí)用情境的識(shí)別與發(fā)現(xiàn),以及對(duì)該情境的人工智能解決方案的研究,極大的推動(dòng)了人工智能行業(yè)的前進(jìn)。

1.集中誕生基礎(chǔ)理論階段

在集中誕生基礎(chǔ)理論階段,奠定了人工智能發(fā)展的基本規(guī)則,并誕生了基本的開發(fā)工具,為日后人工智能的研發(fā)工具的升級(jí)開辟了先河。在這個(gè)階段,技術(shù)的發(fā)展,尤其是算法的發(fā)展,成了推動(dòng)人工智能進(jìn)步的最大動(dòng)力。達(dá)特茅斯會(huì)議之后,人們對(duì)于算法程序和語言開發(fā)投入了極大熱情,掀起了人工智能發(fā)展的第一波高潮。

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這個(gè)階段是集中誕生基礎(chǔ)理論的階段。這個(gè)階段奠定了人工智能發(fā)展的基本規(guī)則,并誕生了基本的開發(fā)工具,為日后人工智能的研發(fā)工具的升級(jí)開辟了先河。在這個(gè)階段,技術(shù)的發(fā)展,尤其是算法的發(fā)展,成了推動(dòng)人工智能進(jìn)步的最大動(dòng)力。達(dá)特茅斯會(huì)議之后,人們對(duì)于算法程序和語言開發(fā)投入了極大熱情,掀起了人工智能發(fā)展的第一波高潮。

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2.數(shù)據(jù)推動(dòng)人工智能更新迭代階段

在數(shù)據(jù)推動(dòng)人工智能更新迭代階段,可獲得和分析的數(shù)據(jù)飛速增長,不僅磨練和提高了計(jì)算的能力,使人工智能的大規(guī)模運(yùn)算成為可能,并且也反過來倒逼了數(shù)據(jù)的采集、清洗和積累,以及相應(yīng)的軟硬件基礎(chǔ)設(shè)施的發(fā)展——這些都帶動(dòng)了大數(shù)據(jù)行業(yè)的騰飛。大企業(yè)在這個(gè)階段發(fā)揮出了規(guī)模優(yōu)勢(shì),成為了推動(dòng)人工智能發(fā)展第二波高潮的主要?jiǎng)恿Α?/p>

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3.是情境推動(dòng)人工智能更深入到具體應(yīng)用階段

隨著人工智能的技術(shù)發(fā)展和數(shù)據(jù)積累,行業(yè)逐漸發(fā)現(xiàn)短期內(nèi)通用智能和強(qiáng)人工智能是難以實(shí)現(xiàn)的,數(shù)據(jù)分布的情境化特性使得人工智能在特定情境下的垂直發(fā)展成為了可能。這個(gè)階段,新的實(shí)用情境的識(shí)別與發(fā)現(xiàn),以及對(duì)該情境的人工智能解決方案的研究,極大的推動(dòng)了人工智能行業(yè)的前進(jìn)。

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在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代,各種移動(dòng)終端設(shè)備的出現(xiàn),使得數(shù)據(jù)呈現(xiàn)指數(shù)級(jí)的增長。相對(duì)于之前,現(xiàn)階段的“數(shù)據(jù)”包含的信息量越來越大、維度越來越多,從圖像、聲音等富媒體數(shù)據(jù),到動(dòng)作、姿態(tài)、軌跡等人類行為數(shù)據(jù),再到地理位置、天氣等環(huán)境數(shù)據(jù)……按照以往數(shù)據(jù)處理的思路已經(jīng)難以適應(yīng)“數(shù)據(jù)”本身的發(fā)展。這對(duì)于人工智能應(yīng)用者來說,既是驚喜,又是挑戰(zhàn),因?yàn)橐粋€(gè)融合人類智慧、人工智能以及海量數(shù)據(jù)的智能數(shù)據(jù)時(shí)代已經(jīng)來臨。

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