人工智能在当今已经迅猛发展，且已融入到我们普通人生产生活中去了。比如今日头条，便是以人工智能和机器学习为核心的内容分发的模式，为我们各位头条用户进行精准的、个性化的内容推荐什么是人工智能什么是人工智能，引用下百度百科的解释人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学人工智能的目的就是让机器模仿人类的行为，使得机器可以完成一些需要人类智能才能完成的复杂工作。
模仿人类的行为包括：听（语音识别）、说（人机对话）、看（图像识别）、学习（机器学习）、思考、行动（机器人）至于现在人工智能发展的如何，小黄打算从人工智能的发展史来进行分析。人工智能这门学科起始于上世纪50年代，人工智能这60多年的发展，可以说是潮起潮落。大概可以分为萌芽期、三次高潮、两次寒冬共六个阶段（1）人工智能的萌芽期人工智能的萌芽期有两个标志性事件。
1950年，有“人工智能之父”之称的艾伦图灵提出图灵测试（机器能思考吗？）；1956年，约翰麦卡锡在达特茅斯会议上首次提出“人工智能”概念，用来描述机器的智能，研究如何使用机器来模拟人的智能。这场会议标志着人工智能学科的诞生。（2）人工智能的第一个高潮人工智能的概念被提出来之后，科学家们取得了一系列的成果，如机器定理证明、跳棋程序等。
第一个高潮持续十多年，直到20世纪70年代。（3）人工智能的第一个寒冬期在第一个人工智能高潮时期，科学家制作出具有初步智能的机器，但是有非常大的局限性，只能完成指定的工作，解决很窄领域的问题。由于数学模型和数学手段有限以及计算的复杂度以指数级上升，因此，人工智能进入了第一个寒冬期（4）人工智能的第二个高潮1980年，卡内基梅隆大学制造出了一款名为XCON的“专家系统”，并帮助DEC公司每年节约4000万美元左右的费用。
于是在市场上受到热捧，这也标志着人工智能第二个高潮的到来。（5）人工智能的第二个寒冬期可惜好久不长，在1987年后，以苹果公司为首的个人电脑崛起之后，复杂昂贵、难以维护的“专家系统”，便失去了市场，人工智能也进入了第二个寒冬（6）人工智能的第三个高潮我们目前正处于这个时期。第三次人工智能的高潮标志性事件，便是2016年谷歌公司的人工智能“阿法狗”击败战胜韩国世界围棋冠军李世石。
这几年我们经常听到的几个概念，比如大数据、云计算、深度学习等，都为第三次人工智能的高潮奠定了基础。深度学习，可以让机器高度模拟人脑的思维模式，就像婴儿一样可以一点一点进行学习。云计算，极大提升的人工智能的算力。大数据，互联网的信息量爆发性的增长，这些数据都是人工智能进行深度学习的海量养料。对人工智能思考人工智能是否会取代我们的工作？小黄个人的观点认为人工智能会成为人类工作的最佳工具和伙伴，可以把人类从重复的、危险的劳动解放出来。
人工智能的优势是存储能力、计算能力，而我们可以利用人工智能来提升我们工作的效率，当然持续学习的能力也是必要的。人工智能的时代到来也是时代的大势。我们国家高度重视人工智能的发展，已经将人工智能上升到了国家重大发展战略的高度。至于未来人工智能是否会取代人类、毁灭人类，这种哲学上的问题，能力有限，无法给出什么想法。
人工智能未来的发展趋势有哪些？
随着人工智能的应用，将越来越深入和广阔，它将覆盖人们生活的方方面面，人工智能将是新生产力的代表，它的发展将不以任何人的意志为转移，人工智能等新技术的大量涌现，将带来人类生产力的极大提升，而由此引发一种新的威胁，少数人将成为超人，拥有近乎无限的资源，大部分人可能沦为一种新的阶层—无用阶层，这个阶层既无经济价值、也无话语权，他们只负责吃喝玩乐和活着。
人工智能的发展将是一定的，但发展方向和对人类的影响则是未知的，人类的很多工作被取代后，我们就该想想更艰难的工作了。未来的人工智能将是非常发达的，同时随着人工智能技术的发展与各种高科技技术的融合，人与工智机器能将更多的体现在同质化，生物机器人也会，同时也会有更多的生物机器人，将改变经济结构以及创新发展。
人工智能的发展历史，说得具体点？
这里具体介绍一下人工智能的发展历史，从几个关键节点入手：达特茅斯会议1956年夏天，美国东部的达特茅斯学院校园，一群年轻的科学家聚集一起，他们试图利用整个暑假时间，讨论如何建造一台会思考的机器。会议上，他们决定把“像人类思考的机器”称为“人工智能/Artificial Intelligence“，至此，AI这个称谓沿用至今。
而这次会议，被认为是人工智能正式诞生的标志。图灵测试1950年，英国数学家图灵发表了跨时代论文《计算机器与智能》，这篇文章后来被改名为《机器能思维吗？》，提出了著名的图灵测试。“将人与机器隔开，人向机器随意提问，多次问答后，如果有超过30%的人不能确定出被测试者是人还是机器，那么这台机器就通过了测试，并被认为具有人类智能。
”图灵曾经乐观预言，在2000年就会出现这样的机器（超过30%比例），至今为止，通过图灵测试，依然是所有人工智能科学家的最高目标。最让人遗憾的，图灵在1954年英年早逝，计算机领域最高奖“图灵奖”就是为他而设立的。“符号主义”的兴起1957年，心理学家赫伯特·西蒙和计算机学家艾伦·纽厄尔，发明了逻辑机，使机器迈出了逻辑推理的第一步。
1958年，约翰·麦卡锡发明了表处理语言LISP，使计算机不仅可以处理数据，还可以处理符号，这是人工智能界第一个最广泛流行的语言，至今仍有着广泛应用。至此，基于物理符号研究人工智能的“符号主义”学派，在世界各地风生水起。知识工程和专家系统符号主义学派自成立以来，便一枝独秀，影响越来越大，在人工智能领域取得了丰硕成果。
但是，因为符号主义以推理为核心，无法处理“常识问题“和”不确定事物”，这个弊端逐渐在20世纪70年代开始显现。1977年第五届人工智能联合会上，曾是赫伯特·西蒙的研究生，来自斯坦福大学的青年学者费根鲍姆，提出了知识工程的概念。知识工程的核心在于，设计一个基于知识的系统，知识系统中有大量专家提供知识，机器使用系统中的知识，进行推理解决问题。
人工神经网络：连接主义基于知识工程的专家系统虽好，但在“交互问题”和“拓展问题”上却是一筹莫展。1943年，心理学家麦克洛奇和数理逻辑学家皮兹，提出了神经网络模型，即著名的M-P模型。以麦克洛奇和皮兹为鼻祖，基于神经网络的人工智能研究，被称为“连接主义”，也叫仿生学派或心理学派。1987年，美国召开了第一届神经网络会议，成立了国际神经网络学会INNS，神经网络正式成为了一个学派。
行为主义-智能主体20世纪90年代，随着计算机网络和通信技术的发展，出现了一种新的定义人工智能的方法：人工智能的目标是构造能表现出智能行为的主体，即智能主体。围绕着智能主体来研究人工智能，极大引起了专家学者的兴趣，并逐渐衍化为一种流派。这个流派被称为行为主义，或者进化主义，或者控制论学派。行为主义的代表作，还得推罗德尼·布鲁克斯的六足机器人，他在1991年美国麻省理工人工智能实验室研制成功了一个由150个传感器和23个执行器构成的能做6足行走的机器人试验系统。
思考和启发仔细梳理人工智能的发展历程，可以看到，仅仅60年，AI取得的进步让人惊叹。人工智能作为新生事物，发展充满曲折，有高潮有低谷，从历史发展来看，其高潮或许就几年，进入低谷，很可能会跨度一个人的大半生。从一枝独秀到百家争鸣，三大主义从不同角度，在不同时空阶段，不断在实践中，进行各自理论的修正和完善。
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