在当今社会中，有许多与人工智能有关的新闻和事件，人工智能已成为当今社会的热点。人工智能的发展过程是什么？这是什么？或者阅读本文后，它将对人工智能有了新的了解。

　　古代崇拜（神话，幻想等）：

　　只有敢于认为可以做到这一点。古人对“人工智能”有自己的想象。在国外，机器人和人造人已经出现在希腊神话中，例如《黄天病》和《猪马里恩的格拉尼亚》。有一些传说使用巫术或炼金术来使人们意识到无生命的物质，例如吉比尔的塔克温，帕拉索斯，赫蒙·库尔兹和犹大·洛伊。在19世纪，幻想小说出现在人造人和机器等主题上，例如玛丽·雪莱（Mary Shelley）的《弗兰肯斯坦》（Frankenstein）和卡雷尔·查勒克（Karel Chapek）的《拉什姆（Rusham）的通用机器人》（Rushams Universal Robot）。在中国，在古老的神话中，儿子 - 伊米尔（Law）在原始土壤中充满了生活的氛围，并且有许多例子。

　　儿子的数学基础-in -law人工智能：

　　人工智能的基本假设是可以机械化人类思维过程。关于机械化推理的研究（即SO所谓的“正式推理”）具有悠久的历史。

　　在AD的第一个千年中，中国，印度和希腊哲学家在第一个千年的第一个千年中提出了一种正式推理的结构化方法。他们的思想是由后代继承和发展的。其中，著名的亚里士多德（对这三段逻辑的正式分析）Oujehon（他的书《几何》最初是正式推理的模型）。 Huazi Zimi（代数的先驱，“算法”一词从他的名字演变出来）。

　　几何，第13世纪：马洛卡哲学家拉蒙·刘·李（Lamon Liu Li）（1232-1315）开发了一些“逻辑机”，以尝试通过逻辑方法获得知识。 Liu Li的机器可以通过简单的逻辑操作与简单的逻辑操作结合使用，以通过机械手段生成所有可能的知识。刘的工作对莱布尼兹产生了重大影响，后者进一步发展了他的思想。

　　公元17世纪：莱布尼兹（Leibniz），托马斯·霍布斯（Thomas Hobbes）和笛卡尔（Descartes）试图系统地将理性思维转变为代数或几何体系。这些哲学家已经开始阐明形式符号系统的假设，这一假设将成为AI研究的指导意识形态。

　　莱布尼兹注意：例如，莱布尼兹设想了一种通用的推理语言（他的普遍代表），该语言可以计算推理的推理，以便“像会计师一样的会计师，就像会计师之间的会计师一样，不再需要争论。只需要拿出铅笔并将其放在板岩上，然后对另一方说（如果需要的话，可以要求朋友作为证人）：“让我们开始计算。 ”

　　公元20世纪：数学逻辑研究的突破似乎已经消失了。该领域的基本作品包括布尔人的“思维定律”和弗雷迪奇的“概念文本”。学者证明了数学逻辑的局限性；其次（这对AI更重要），他们的工作意味着任何形式的数学推理，可以在这些限制下机械化机械化的可能性。

　　弗雷德（Freder）1936：qiuqi-tiring意味着只能处理0和1（例如0和1）的机械设备可以模拟任何数学推理过程。这里最关键的灵感是图灵机：这种看似简单的理论结构抓住了抽象符号处理的本质。这个创造刺激了科学家讨论机器思维的可能性的可能性。

　　图灵的人工智能 - 神经网络的基础：

　　从1930年代末到1950年代初，神经病学研究发现大脑是由神经元组成的电子网络。它的激励水平只有两个州：“是”和“无”，没有中间状态。

　　神经网络中人工智能计算机科学的基本基础：

　　Wina的控制理论描述了电子网络的控制和稳定性。 Claude Xiangnon提出的信息理论描述了数字信号（即代表高和低级别的二元信号）。图灵的计算理论证明，数字信号足以描述任何形式的计算。这些密切相关的想法表明，建立电子大脑的可能性。

　　香农（信息理论之父）人工智能定义：

　　人工智能（人工智能），英语缩写为AI。这是一门新的技术科学，研究并开发了用于模拟，扩展和扩展的智能理论，方法，技术和应用系统。同时，它也可以与人工和智能一词分开。 “人造”既由他人设计或创建，也是为他人创建的。 “智能”的定义仍然相对引起争议。它涉及一系列深刻的问题，例如意识，自我，灵魂等。人们现在可以相信“智力”是人本身的智慧，即人们是聪明的。但是，人们本身的智慧仍然未知。

　　人工智能研究领域：

　　尽管可以根据人类智能来定义“人工”智能，但对“人工智能”的研究实际上是对人类智能或对其他智能生物学或系统的研究的研究。人工智能是计算机科学的一个分支，但属于跨学科。从事这项工作的人必须了解计算机知识，心理学和哲学。人工智能包括广泛的科学。它由不同的领域组成，例如机器学习，计算机视觉等。它试图理解智力的本质并产生一种可以类似地对人类智能做出反应的新方法。智能机器以流行的方式使用“人工智能”的工作代替属于“人类智能”的作品。该领域的研究包括机器人，语言识别，图像识别，自然语言处理和专家系统。

　　维基百科对人工智能研究的定义：

　　人工智能研究领域人工智能发展的重要历史事件：

　　1942年：美国科幻小说大师阿西莫夫（Asimov）提出了“三个机器人法则”，后来成为学术界的默认研发原理。

　　Asimov 1950：图灵提出了一项著名的测试（图灵测试），以了解机器是否可以考虑机器是否可以考虑机器是否可以显示等效或不间断的智能。著名的图灵测试：如果一台机器可以通过电气设备与人交谈而不与机器身份区分开来，那么这台机器是聪明的。这种简化使图灵可以以令人信服的方式解释“思维机”。本文还回答了有关此假设的各种常见问题。图灵测试是人工智能哲学中的第一个认真建议。

　　图灵测试1956年：在大茅斯会议上，科学家探索了使用机器模拟人类智能和其他问题的使用，并首次提出了人工智能的术语。成就和最早的研究人员

　　Datmouth会议1959年：Devol和美国发明家Joseph Ingberg共同创建了第一个工业机器人。随后，建立了世界上第一位机器人制造商，即不进行。

　　1965年的第一个工业机器人：约翰·霍普金斯大学的应用物理实验室开发了野兽机器人。野兽能够通过噪声系统，光管和其他设备来纠正自己的位置。机器人机器人约翰·霍普金斯大学的应用物理实验室开发了野兽机器人。野兽能够通过噪声系统，光管和其他设备来纠正自己的位置。

　　1968年野兽机器人：斯坦福大学研究所宣布了成功的机器人Shakey。它具有一个视觉传感器，可以根据人的说明找到并抓住构建块，但是控制它的计算机与房间一样大，可以被视为世界上第一个智能机器人。

　　机器人Shakey 2014：在皇家协会举行的“ 2014 Turing测试”会议上，聊天过程“ Eugene Goostman”首次通过图灵测试，表明人工智能进入了一个新时代。

　　人工智能在“ 2014年图灵测试”会议中的未来发展：

　　自人工智能诞生以来，理论和技术已经越来越成熟，并且应用领域继续扩展。可以想象，未来人工智能带来的技术产品将是人类智能的“容器”。人工智能可以模拟人类意识和思维的信息过程。有人说人工智能是“潘多拉的魔术盒”（潘多拉的魔术盒是希腊神话中的一个项目，宙斯给潘多拉（Pandora）封印了一个盒子，里面充满了灾难，灾难和瘟疫。开放并释放。）如果我们无法控制人工智能的智慧，那么我们将面临的目标将是未知的。人类创造了人工智能，但他们还必须能够控制人工智能。

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　　它将是一个光明，人和机器尚不清楚。不可能判断人类破坏的开始。人们由机器控制以打开百度应用程序进行投票/反馈