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人工智能的起源与发展?

一、人工智能的起源与发展? 人工智能(Artificial Intelligence, AI)起源于20世纪50年代,已经走过了半个多世纪的发展历程。它的起源可以追溯到以下几个关键事件: 1. 1950年:艾伦·图灵

一、人工智能的起源与发展?

人工智能(Artificial Intelligence, AI)起源于20世纪50年代,已经走过了半个多世纪的发展历程。它的起源可以追溯到以下几个关键事件:

1. 1950年:艾伦·图灵(Alan Turing)发表论文《计算机器与智能》(Computing Machinery and Intelligence),提出了著名的图灵测试(Turing Test),作为衡量机器智能的标准。

2. 1956年:约翰·麦卡锡(John McCarthy)、马文·明斯基(Marvin Minsky)、克劳德·香农(Claude Shannon)和纳撒尼尔·罗切斯特(Nathaniel Rochester)等科学家齐聚达特茅斯会议(Dartmouth Conference),共同提出了“人工智能”的概念,标志着人工智能领域的正式诞生。

3. 1958年:罗斯·瑞森布拉特(Ross Quillian)发明了基于逻辑和规则的专家系统,是一种能够模拟人类专家决策过程的人工智能程序。

4. 1965年:约瑟夫·维森鲍姆(Joseph Weizenbaum)开发出第一个聊天机器人ELIZA,展示了自然语言处理的潜力。

5. 1970年代:随着专家系统的普及,人工智能进入了第一个繁荣期。然而,由于专家系统存在的局限性,如知识获取难度大、无法处理不确定信息等,人工智能在1970年代末陷入了低谷。

人工智能发展的第二个高潮出现在1980年代,得益于机器学习算法的进步和专家系统的局限性得到解决。其中,最具代表性的成果是杰弗里·辛顿(Geoffrey Hinton)和戴维·鲁姆哈特(David Rumelhart)等人提出的反向传播算法,为神经网络的发展奠定了基础。

1990年代,人工智能继续发展,出现了许多新的技术,如支持向量机(Support Vector Machines, SVM)和演化计算(Evolutionary Computation)等。此外,人工智能还开始在其他领域得到应用,如语音识别、图像识别等。

21世纪初,深度学习(Deep Learning)技术的突破性进展使人工智能进入了新一轮快速发展时期。2012年,杰弗里·辛顿和杨立昆(Yann LeCun)等人在ImageNet图像识别挑战赛上取得了突破性成果,标志着深度学习技术在计算机视觉领域的成功。此后,深度学习技术迅速蔓延到人工智能的其他领域,如自然语言处理、语音识别等。

目前,人工智能正在继续快速发展,各种新技术和应用不断涌现。可以预见,人工智能将在未来社会和经济发展中扮演越来越重要的角色。

二、数据安全与数据发展的关系?

网络安全的客观概念是网络系统包括使用网络过程中网络信息的产生、储存、传输和使用都不受任何威胁与侵害,能正常地实现资源共享功能。

数据安全具对立面的两个含义:一是数据本身的安全,主要是指采用现代密码算法对数据进行主动保护,如数据保密、数据完整性、双向强身份认证等,二是数据防护的安全,主要是采用现代信息存储手段对数据进行主动防护,如通过磁盘阵列、数据备份、异地容灾等手段保证数据的安全。

网络安全是以网络为主要的安全体系的立场,主要涉及网络安全域、防火墙、网络访问控制、抗DDOS等场景,更多是指向整个网络空间的环境。

网络信息和数据都可以存在于网络空间之内,也可以是网络空间之外。“数据”可以看作是“信息”的主要载体,信息则是对数据做出有意义分析的价值资产,常见的信息安全事件有网络入侵窃密、信息泄露和信息被篡改等。

而数据安全则是以数据为中心,主要关注数据安全周期的安全和合规性,以此来保护数据的安全。常见的数据安全事件有数据泄露、数据篡改等。

三、人工智能和大数据发展的利弊?

人工智能的弊:

1、很多人担心技术有一天会取代人类、技术将消灭就业。技术科技一定程度上是为了人而存在,但是谁都无法保证多年后人工智能是否会超越人类,毕竟目前人工智能正以超速度成长着。

2、人工智能在某些领域取代了人类劳动者,人工智能的快速发展,也对广大就业者提出了更高的要求和挑战,并且随着社会的发展,这个挑战还在持续增加。在这里,“大就”就要提醒大家啦:时刻保持学习的习惯,努力提高自己的工作能力,才能在这个科技超前的时代活出自己的风景。

大数据首先的弊端当体现在个人方面,大数据技术的发展也给了很多不法分子可乘之机。网络诈骗逐渐泛滥,人们不得不不断加强防范意识,这也使得社会不稳定因素增加。由大数据提供的推荐会不断激发人们的兴趣,逐渐让人们对软件产生依赖,逐渐脱离现实,最终导致陷入网瘾。在大数据的网络笼罩下,人们的隐私也难以得到保障,因为隐私泄露而造成的合法权益受侵害的事例时有发生。大数据给一些人们带来便利的同时也助长了人们的惰性,变得越发懒散。

其次,在社会方面,大数据技术的普及也带来了不可避免的副产物—透明度。随着大数据技术的越发进步,人们的个人隐私越来越难以保密,在网络上能随意查找个人信息。这不仅使得人们的合法权益得不到保障,而且增加了违法犯罪率,给社会带来了更多不稳定性。

最后,在国家层面,大数据的发展给国家机密的保护提出了一个难题。我国需要加强对国家机密的保护,防止其他一切媒介泄露,就需要更加严密的技术。其他国家对网络技术的逐渐重视也给我国施加了压力。这就需要我国不断重视大数据技术,保持在国际上的领先地位。

四、人工智能与大数据发展背景?

互联网信息技术的快速发展,衍生了很多的高新技术,大数据、区块链、云计算、人工智能是如今计算发展的几个重大分支,其中大数据、人工智能作为现在比较火热的技术,在大数据发展过程之中,因为信息量的剧增,传统的一些数据技术已经不能满足巨量的数据分析的需求,大数据技术应运而生,大数据技术结合人工智能、区块链、云计算等方面的功能,并且技术的成熟发展也相互促进。

五、人工智能艺术的发展与未来?

当下及未来,“人工智能”都将成为人们热议的话题,一方面,它承载着科技创新的巨大能量,不断刷新着人类对未知世界和极限领域的认知,改变着人类的生活、生产方式;另一方面,当人工智能进入艺术领域,可以让经典艺术家复活,并依据一定的逻辑继续创造作品时,人工智能与艺术创造的关系,艺术家与艺术价值的认定等问题,就需要进行重新考量和厘清了。

未来,机器可以替代人类完成很多事情,将人工劳动最大化地解放出来。然而,总有一些内容是机器无法复制、无法超越的,这部分内容代表了人脑的创造力,代表了人类的独特性与物种价值,而这部分内容在人类创造的艺术形式中将得以最大限度地发挥和释放。可以说,艺术存在的意义和价值之一,就是对人类意识的自由表达,以及对生命和世界的独特体验。

六、ai人工智能的发展与未来?

人工智能市场在零售、交通运输和自动化、制造业及农业等各行业垂直领域具有巨大的潜力。而驱动市场的主要因素,是人工智能技术在各种终端用户垂直领域的应用数量不断增加,尤其是改善对终端消费者服务。

当然人工智能市场要起来也受到IT基础设施完善、智能手机及智能穿戴式设备的普及。其中,以自然语言处理(NLP)应用市场占AI市场很大部分。随着自然语言处理的技术不断精进而驱动消费者服务的成长,还有:汽车信息通讯娱乐系统、AI机器人及支持AI的智能手机等领域。

七、人工智能发展与stem教育心得?

第一,培养STEM教育观念帮助教育兴国

教育是促进社会进步的重要力量。要达到中国梦,一定要提高国家在国际舞台上的竞争实力,这需文化、科技、产业多方面的力量,这些力量未来将主要还是看劳动者的素质和水平。STEM教育着眼于复合型创新性人才的培养和劳动力水平的提升,将成为教育兴国一个重要的落脚点。

STEM教育促使理工科学教育育者,不可以再停留在本学科内部,从更为宽广的视野,审视学科当中的关系。STEM教育将会对中小学教育、职业技术教育、高等教育、继续教育等多个领域,出现系统性的影响,针对我们国内产业的转型,劳动力水平提升将会出现积极的促进作用,帮国家经济从劳动密集型向技术密集型的转变。

第二,STEM教育与教育体系的改革

STEM教育的逐步递次推动,肯定是一项国家行为,涉及到课程的改革,学科关系的重组,教育评价体制变化,学段衔接关系的设计是一个巨大的系统工程,需系统和扎实的研究。

八、人工智能的发展?

经历了从符号主义到连接主义的转变,从监督学习到无监督学习的进步,以及从单模态到多模态的拓展。

随着数据量的增加和计算能力的提升,人工智能的应用范围越来越广泛,包括但不限于自然语言处理、图像识别、语音识别、推荐系统等。未来,人工智能将继续向更广泛、更深入的方向发展,为人类社会带来更多的便利和创新。

九、数据中心会受益于人工智能的发展吗?

是的,数据中心肯定会受益于人工智能的发展。人工智能技术可以通过分析海量的数据、自动化和智能化管理,帮助数据中心提高效率、降低成本、提高服务质量和安全性。

例如,利用人工智能技术,数据中心可以实现自动化的故障监控和预警,及时发现并解决问题,避免故障对业务造成的影响。

此外,人工智能技术也可以帮助优化数据中心的能源消耗,提高能源利用率,降低能源成本。因此,人工智能的发展对于数据中心来说是一个重要的发展机遇,可以提高数据中心的竞争力和服务水平。

十、促进数据安全与发展举措?

促进数据安全与发展的举措包括:加强数据保护法律法规的制定和执行,提高公众的数据安全意识和保护能力,加强数据安全技术研发和应用,加强数据风险评估和监测,建立健全数据安全应急体系,加强国际合作和信息共享等。这些举措能够有效保障数据安全,促进数据的合理、安全、高效使用,推动数字经济的发展。

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