这是计算机科学一部分的新方向。许多人错误地认为AI（人工智能）是某种程序或代码，但事实并非如此。专家们正在开发一种系统，它可以像真人一样搜索信息并解决各种问题，例如编写文本、创建照片和音乐。
人工智能被编程为与算法一起工作，这反过来又使我们能够处理大量数据。而且，根据得到的数据，他可以得出结论、结论甚至预测事件。
什么是人工智能
让我们示意性地想象一下人工智能的工作。这是一种使用程序和计算机资源共同完成一项任务的团队。记住国际象棋计算机的工作原理：它分析棋盘上发生的一切，并在此基础上根据现 自营职业数据库 有规则采取行动。人工智能像人类一样思考。
在理解“神经网络”和“人工智能”的概念时存在很多混乱。他们有什么区别？神经网络是人工智能的一部分，但并非所有人工智能都基于神经网络。
神经网络是人工智能的产物，其工作原理受到人脑神经元系统的启发。他们收集所有可用的数据，并根据他们能够识别的模式从中学习。
任何人都可以使用神经网络。我们用一个例子来谈谈。有一个叫做数据科学的行业。它包括统计、编程、数据分析和培训。数据科学专家致力于分析巨大且困难的数据，神经网络在这方面积极帮助他们。
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人工智能的创造和发展史
事实上，神经网络很久以前就已经创建了，围绕 Chat GPT 和其他类型人工智能的炒作才刚刚兴起。
图灵测试。达特茅斯会议，20 世纪 50 年代
数学家艾伦·图灵可以被认为是神经网络的创始人；正是他提出了创建此类机器的想法。他相信有可能创建一种以类似于人脑的方式使用信息的算法。为了确保他的理论有效，他想出了一个测试。在其框架内，一个人可以通过文本同时向另一个人和一台机器提出问题。即便如此，也无法将算法的某些响应与活人的响应区分开来。这开始被认为是对人工智能存在的确认。
由于能够执行此操作的设备的价格以及计算机功能的有限，进行艾伦图灵的研究和测试非常困难。当时只有大公司和最好的大学才能从事这样的研究。
1956 年，达特茅斯学院召开了一次会议，专门讨论思维过程的机械化问题。在会上，计算机科学家约翰·麦卡锡提出了“人工智能”这个术语。这一刻被认为是人工智能存在的开始。
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亚历山大·库列绍夫
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人工智能最好的年代，20 世纪 60 年代
在这十年中，计算机变得更加容易使用，它们不断现代化，它们已经能够存储和处理大量信息。机器学习算法也跟上：
工作从特定的系统开始：第一个计算机程序出现，模拟特定领域的专家。有两个组件：一个对话框和一个信息库。然后他们开发了 DENDRAL 系统，该系统可以确定任何有机化合物分子的结构。
丹德拉尔
第一个神经网络出现了，能够从信息中学习并解决问题。它们被称为“感知器”；例如，它们可以理解一个人手写的数字是什么样的。
正是在这个时期出现了LISP编程语言，它成为人工智能研究的基础。
1966年，第一个聊天机器人ELIZA出现，它可以用熟悉的语言进行交流，并且像心理治疗师一样工作。它是由美国科学家约瑟夫·魏森鲍姆（Joseph Weizenbaum）创建的。
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20 世纪 70 年代至 80 年代：人工智能衰落与复兴
政客们在科学家身上下了大赌注，想要更多的突破和新的想法，因此向这个行业投入了大量资金。但他们的期望大部分没有达到，无法跟上既定的步伐，因此资金大大减少。
由于美国和英国与日本的竞争，新一轮的利息和金钱浪潮开始了。毕竟，这些年来，日本人已经制造出了一种看起来像人并且可以思考的机器人，他们称之为WABOT-1。
人工智能的衰落与重生
当时西方科学家的发展：
MYCIN系统，可以识别脑膜炎并计算治疗药物的剂量；
由于反向传播算法的出现，训练神经网络的能力变得更加有效。
1990 年至 2000 年间，机器学会了与人玩耍并击败人
由于训练它们的强大算法的出现，这一切以及更多的事情成为可能。例如：
1997 年，国际象棋卫冕冠军加里·卡斯帕罗夫输给了 IBM 的深蓝系统。
在同一年，出现了能够学习识别语音的软件，它被称为 Dragon Systems，并且可以在 Windows 上运行。
20 世纪 90 年代末，出现了一种人造人形生物，它被教导能够理解情绪，甚至表现出情绪，它被称为 Kismet。
2002年，人工智能以Roomba扫地机器人的形式走进了普通人的生活。
2004年，美国宇航局的机遇号和勇气号机器人飞往火星，在没有人类的情况下探索其表面。
2009 年，谷歌开始开发无需人工辅助即可驾驶的汽车技术。他们成功通过了自动驾驶测试。
