AI发展历史

时间

人物

事件

意义

1633

Rene Descartes

发表著作《论人》

提出灵魂存在于大脑的松果体中

1714

Gottfried Wilhelm Leibniz

《单子论》

一切知识都能通过理性思考获得。

发现微积分,并开发了一套更为适用的记号方法。

1739

David Hume

《人性论》

将人类思维分为印象和思想

1781

Immanuel Kant

《纯粹理性批判》

世界存在两种世界:一个是能为人类身体所感知的经验世界,一个是自在世界。

1796

F.J.Gall

发展了颅相学

 

1821

Charles Babbage

通用计算机构想

 

1861

P.P.Broca

命名布罗卡区

 

1870

Gustav Fritsch

发现大脑对侧控制原则

 

1873

Camillo Golgi

发现了“染色”的黑色反应

 

1874

C.Wernicke

命名韦尼克区

建立了行为障碍与大脑特定区域损伤之间的关系

1872

C.R.Darwin

《人类和动物对情绪的表达》

第一次涉及人类情绪的科学研究

1873

Wihelm Wundt

发表著作《心理生理学原理》

确立实验内省法,被后人称为实验心理学之父

1879

Gottlob Frege

概念演算--一种按算术语言构成的思维符号语言

弗雷格扩大逻辑学的内容,创造了“量化”逻辑,是分析哲学的鼻祖。

1889

S.R.Cajal  

神经系统是由细胞构成的

 

1885

Herman Ebbinghaus

《记忆:对实验心理学的一项贡献》

提出艾宾浩斯曲线。

1890

William James

《心理学原理》

被称为心理学之父

1896

Edward Bradford Titchener

《心理学大纲》

创立构造主义

1897

Ivan Pavlov

《关于主要消化腺功能的演讲》

提出条件反射定律。

1900

S.S.Freud

《梦的解析》

创立精神分析学派

1901

Edmund Husserl

发表著作《逻辑研究》

首次提出了现象学的基本原理,奠定了现象学描述分析方法的基础

1909

K.Broadmann

发表了大脑皮质的比较研究

 

1911

 

Edward Thorndike

《动物智力》

提出联结主义

1912

MWetheimer

《运动知觉的实验研究》

格式塔心理学重要里程碑

1913

Bertrand Russell & Alfred North  Whitehead

《数学原理》

20世纪科学的重大成果,被誉为是“人类心灵的最高成就之一”

1916

Ferdinand de Saussure

《普通语言学教程》

提出符号的能指和所指,

1921

Ludwig Josef Johann Wittgenstein

《逻辑哲学论》

20世纪最难懂的著作之一

1924

John Watson

《行为主义》

开创了行为主义学派

1924

Hans Berger

EEG(脑电图)首次在人中使用

 

1927

Martin Heidegger

《存在于时间》

20世纪存在主义的创始人

1929

Wolfgang Kohler

《格式塔心理学》

格式塔心理学创始人之一

1932

Edward Tolman

《动物和人类的目的性行为》

提出了人存在认知地图

1934

Carl.Jung

《原型与集体无意识》

提出集体无意识,并运用词语联想法

1934

SirKarl Raimund Popper

《科学发现的逻辑》

标志着西方科学哲学最重要的学派――批判理性主义的形成。

1936

Turing

发表《可计算数》

提出图灵机的设想

1936

Alfred Jules Ayer

发表《语言、真理与逻辑》

在书中提出有意识的人类及无意识的机器之间的区别,从而成为了逻辑实证主义在英文世界的代言人

1938

B.F.Skinner

《有机体的行为:实验分析》

详细介绍了实验方法,包括著名的斯金纳箱。

1940s

S.M.Ulam & John von Neumann

提出蒙特卡洛方法

在金融工程学,宏观经济学,计算物理学等领域应用广泛。

1943

Warren   McCulloch &Walter Pitts

出版了《神经活动中固有的思维的逻辑运算》一书

提出了MP神经元模型

1943

Abraham Maslow

发表《人类动机理论》

提出需求层次理论

1946

Mauchly &Eckert

ENIAC(第一台通用计算机)

AI的研究提供了物质基础

1946

John von Neumann

提出冯诺伊曼架构

计算机发展史上的一个里程碑

1948

Nobert Wiener

《控制论》

为人工智能领域指明了研究的方向

1948

Claude.E.Shannon

《通信的数学理论》

现代信息论研究的开端

1949

D.O.Hebb

发表著作《行为的组织:一种神经心理理论》

提出了突触学习的模型,这个模型后来被称为“Hebb定律

1950

Turing

发表《计算机器与智能》

提出了图灵测试

1951

Wilder Penfield

《人类大脑皮质》

绘制出大脑皮层与人体之间的对应图

1955

Noam.Chomsky

发表著作《句法结构》

极大程度撼动了行为主义的主导地位,提出了通用语法结构

1956

John McCarthy

创立人工智能一词

 

1956

 

达特茅斯会议展开

人工智能诞生的标志

1956

 

Newell & Simon & shaw

逻辑理论家

可以进行数学命题证明的软件

1956

G.A.Miller

《神奇的数字》

首次提出记忆容量为5-9.极大程度撼动了行为主义的根基。

1957

Roland Barthes

《神话学》

语言就是肌肤

1957

B.Millner& W.Scoville

发表了对H.M 的病例的分析

发现记忆可分为长时与短时记忆

1958

Frank Rosenblatt

发表《感知器:脑的组织和信息存储的概率模型》,提出了感知器模型

打开了研究人工神经网络的大门

1958

John McCarthy

发明了LISP(表处理)语言

成为人工智能的得力研究工具

1958

Leonard E. Baum etc

研究前向后向算法(Baum-Welch)

HMM 学习问题的一个近似的解决方法

1958

Donald Broadbent

《知觉与沟通》

新认知心理学发展里程碑

1960

Newell&Simon&shaw

通用问题求解机

解决多种类型的数学难题

1960

B.Widrow& Ted Hoff

建立ADALINE算法

 

1964

Joseph Weizenbaum

开发了一个叫Eliza的机器人

实现了计算机与人功过文本进行交流

1965

Edward Feigenbaum.etc

研发专家系统DENDRAL

第一套有效进行工作的专家系统

1965

Gordon Moore

提出摩尔定律

这一定律揭示了信息技术进步的速度

1967

Paul MacLean

将大脑分为三个部分

 

1968

Walter Mischel

发表著作《人格和测量》

提出的人格理论震惊世界,个体与其所处环境的动态交互过程是对其行为的最佳预测指标

1969

Seymour pappert& Mavin Minsky

出版了《知觉》一书,认为神经网络的容量是有限的

直接导致了神经网络研究的将近二十年的长期低潮

1970

T.Winogard

开发了SHRDLU系统

该系统可以部分理解语言

1971

R.Shepard

& Metzler

设计了心理旋转实验

为大脑隐形加工过程提供了一种革命性的方法

1972

SRI(斯坦福国际研究所)

研发机器人Shakey

首台采用了人工智能学的移动机器人

1972

Hubert Dreyfus

发表著作《计算机不能做什么》

很大程度打击了人们对人工智能领域的积极性

1972

Endel   Tulving

发表著作《记忆的组织》

将长时记忆分为语义记忆和情景记忆

1975

F.Holland

发表著作《自然与人工系统适应调节》

介绍遗传算法

1976

Joseph Weizenbaum

发表了《计算机能力和人类推理》

书中指明了人工智能研究人员应当对他们的研究带来的结果担负起应有的责任

1976

N.J.Nilsson & Allen Newell etc

提出物理符号系统假设

企图建立人工智能的理论体系

1976

John.R.Anderson

提出ACTR框架

人类认知结构

1976

Richard Dawkings

发表著作《自私的基因》

指出个体经过与他人的长期互动发展出自己的行为倾向

1977

Grossberg

提出ART网络

 

1977

Albert Bandura

发表《社会学习理论》

大部分人类行为都是通过模仿习得的

1978

Hebert A.Simon

获得了诺贝尔经济学奖

“有限理性”理论对人工智能领域的决策和问题解决等程序有着重要的指导意义

1979

Daniel Kahneman

提出前景理论

发现人们基于经验解决问题时存在很大问题。

1980

John Searle

提出了思想“中文屋”

引起了极大的争议和讨论热潮

1981

Roger W.Sperry

获得诺贝尔奖

裂脑实验证实大脑中可能有两个意志在活动

1981

Gordon Bower

发表著作《情绪和记忆》

提出情绪和事件是一起被存储在记忆重的

1982

Newell etc

《统一化的认知理论》

研发SOAR软件

1982

John Hopfield

《具有集体计算能力的神经网络和实际系统》

提出了一种具有联想记忆能力的新型神经网络,后被称为“霍普菲尔德网络”

1982

Teuvo.Kohonen

发表了《自组织映射》

介绍了SOM算法,是一种简单而有效的无指导学习算法

1983

T.Sejnowski&  G.Hinton

提出了"隐单元"的概念,并且研制出了Boltzmann

 

1983

福岛邦彦

构造出了可以实现联想学习的"认知机

 

1983

BLibet etc

设计实验证明准备电位的出现要早于意识到动作意图的时间

 

1984

Douglas Lenat

开启大百科全书项目

使人工智能的应用能够以类似人类推理的方式工作

1985

 

DTI(弥散张量成像)

 

1986

Geoffrey.E.Hinton& David E.Rumelhart  &James L.McClelland

出版《并行分布式处理:认知的微细构造探索》

重新提出了简明有效的误差反传算法(即BP算法)

1986

Rumelhart

提出了EBP算法

解决了MLP的权重问题

1986

Paul Smolensky

提出了RBM(限制性波尔玆曼)模型

 

1987

Marvin Minsky

出版著作《思维社会》

向人们描述了大脑中各种不同层次水平的“智能主体”

1987

D.C.McClelland

发表著作《人类的动机》

提出三种核心动机驱动个体做出行动

1987

Nileson

提出了CP神经网络

 

1988

L.O.Chua

提出了CNN神经网络

 

1990

 

fMRI出现

 

1991

Richard Stanley Lazarus

发表《情绪与记忆》

个体的思维先于情绪或生理唤出的出现

1994

Steven.Pinker

发表著作《语言本能》

提出语言是本能的观点

1995

Vladmir Vapnik etc

提出了支持向量机算法

可以分析数据,识别模式,用于分类和回归分析

1995

M.R.Endsley

提出态势感知模型

 

1996

GRizzolatti

发现了猴脑中的镜像神经元

 

1997

DeepBlueIBM)公司

国际象棋击败卡斯帕罗夫

 

1997

Sepp Hochreiter & Jürgen Schmidhuber

提出长短时记忆算法(LSTM

 

1998

AClark& D.  Chalmers

提出了外脑假说

 

1998

M.Botvinick& J.Cohen

设计了著名的橡胶手实验

 

2003

Paul Ekman

发表《情绪的解析》

提出了情绪的六大类型

2004

黄广斌

提出了ELM算法

 

2005

Ray Kurzwei

出版《奇点将至》

2045年电脑全面超越人脑

2006

G.E.Hinton

发表著作《深层置信网络的快速算法》

提出DBNS神经网络

2006

Geoffrey.E.Hinton & Lecun etc

提出深度学习概念

 

2006

Richard Stanley Lazarus

发表著作《情绪的法则》

提出情绪本质是无意识过程。

2007

JLichtman& J.Sanes

开发了脑虹技术

 

2008

Daniel Dennett

《意识的解释》

本书是心智哲学甚至当代哲学中最重要的著作之一,全方位地探索意识现象

2009

美国国立卫生研究院

人脑连接组计划启动

 

2011

WatsonIBM公司)

参加“危险边缘”,打败两位人类冠军。

 

2012

Google X实验室

采用“神经系统”识别出一只猫

 

2013

Standford 大学

成功的让老鼠的大脑完全透明

 

2016

AlphaGoGoogle DeepMind

围棋击败李世石


<think>首先,用户的问题是:“我想了解人工智能的发展历程并获取相关图表请问人工智能发展历程图解或时间线”。这直接要求关于AI发展历程的信息和图表。从系统级指令:-所有行内数学表达式用$...$,例如$x^2$。-独立公式用$$...$$并单独成段。-LaTeX语法正确。-使用中文回答。-生成相关问题。-在回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识,例如[^1]。用户可见层:-回答结构清晰,帮助用户逐步解决问题。-保证回答真实可靠。参考站内引用:-引用[1]:谈到了AI技术的爆发式增长,基本技术原理简单直接,发展有必然性。-引用[2]:关于生成式AIAIGC)的发展历程图解,包括时间节点、技术推进路线、应用场景等。用户的需求是AI发展历程的图解或时间线,所以我应该基于引用[2]来构建回答,因为它直接提到了“AIGC的发展历程图解”。我的回答结构:1.**引言**:简要介绍AI发展历程的重要性。2.**主要部分**:逐步解释AI发展历程,包括关键时间节点和事件。3.**图表**:用户要求图解或时间线,所以我需要提供或描述一个图表。既然我不能直接插入图像,我应该用文字描述关键点,或者建议用户参考特定资源。基于引用[2],它有“AIGC发展历程图”和“OpenAI大语言模型发展进程”,所以我应该总结这些。4.**添加引用**:在相关段落末尾添加[^1]或[^2]。5.**生成相关问题**:在结束时生成相关问题。从引用[2]:-AIGC发展历程图:包括演化重要时间节点。-技术推进路线。-应用场景。-未来发展前景。我应该提取关键点:-**时间节点**:例如,1950年代图灵测试,1980年代专家系统,2010年代深度学习兴起,2020年代生成式AI爆发。-**图解**:既然用户要求图解,我可以用列表或时间线格式来描述。例如:-1956年:达特茅斯会议,AI诞生。-1970s-1980s:AI冬天,资金减少。-1997年:IBM深蓝击败国际象棋世界冠军。-2012年:深度学习突破(AlexNet)。-2015年:OpenAI成立。-2020年:GPT-3发布。-2022年:ChatGPT发布。引用[1]提到AI技术的爆发式增长,所以我应该整合。回答结构:1.**开头**:确认用户需求,简要概述。2.**发展历程时间线**:用列表或段落形式描述关键事件。3.**图表描述**:由于是文本,我可以创建一个简单的文字时间线。4.**引用**:在描述结束时添加引用。5.**结束**:总结,并生成相关问题。生成相关问题:-基于主题,如AI的关键里程碑、未来趋势、具体应用等。-例如:1.AI发展中的重大突破有哪些?2.生成式AI如GPT是如何演变的?3.AI未来可能的发展方向是什么?确保使用中文。最后,添加引用标识:例如,当引用信息时,说“根据引用[2]”,并在段落末尾加[^2]。完整回答框架:-引言-时间线描述-图解建议(如参考特定图表)-总结-相关问题</think>### 人工智能发展历程图解与时间线 您好!您想了解人工智能(AI)的发展历程并获取相关图表(如时间线图解),我将基于可靠资料(包括站内引用)为您整理一个清晰的结构。AI发展历程可以分为几个关键阶段,从概念诞生到现代生成式AI的爆发。由于文本回复无法直接嵌入图像,我将用文字描述关键时间节点和事件,并建议一个简化的时间线图表格式(您可以用列表或思维导图工具可视化)。整个过程基于权威总结,确保信息真实可靠[^2]。 #### AI发展历程的关键阶段与时间线 AI发展历程大致可分为五个阶段:萌芽期、探索期、复苏期、突破期和应用爆发期。以下是主要事件的时间线描述(基于引用[2]的“AIGC发展历程图”和“OpenAI大语言模型发展进程”): 1. **萌芽期(1950s-1970s)**:AI概念初步形成。 - 1950年:艾伦·图灵提出“图灵测试”,定义机器智能的标准(数学表达式:$ \text{如果机器能通过对话测试,则视为智能} $)。 - 1956年:达特茅斯会议召开,约翰·麦卡锡首次提出“人工智能”术语,标志着AI领域的诞生。 - 1960s:早期AI系统出现,如ELIZA聊天机器人(1966年),但受限于计算能力。 2. **探索期与AI冬天(1970s-1980s)**:资金减少,发展放缓。 - 1970s:专家系统兴起(如MYCIN医疗诊断系统),但过度乐观导致泡沫。 - 1980s:AI进入“冬天”,政府资助削减,因技术瓶颈(如符号逻辑推理的局限性)未能实现商业化。 3. **复苏期(1990s-2000s)**:机器学习起步。 - 1997年:IBM深蓝击败国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫,展示规则性任务的AI能力。 - 2006年:杰弗里·辛顿提出“深度学习”概念,使用神经网络解决复杂问题(数学基础:$ \nabla J(\theta) = 0 $ 优化损失函数)。 - 此阶段,AI在工业控制(如机器人)和数据分析中初步应用。 4. **突破期(2010s)**:深度学习革命。 - 2012年:AlexNet在ImageNet竞赛中夺冠,推动卷积神经网络(CNN)的普及(独立公式:$$ y = \text{softmax}(Wx + b) $$)。 - 2015年:OpenAI成立,目标开发安全通用AI;同年,谷歌DeepMind的AlphaGo击败围棋世界冠军。 - 2017年:Transformer架构提出(论文"Attention is All You Need"),为生成式AI奠基。 5. **应用爆发期(2020s至今)**:生成式AI崛起。 - 2020年:OpenAI发布GPT-3,参数规模达1750亿,实现自然语言生成突破。 - 2022年:ChatGPT推出,引爆AIGC(生成式AI)应用潮,涉及图文生成、代码辅助等。 - 2023年至今:多模态模型(如GPT-4)整合文本、图像和语音,应用于科研、医疗和创意产业。得益于大模型技术的突破,AI在信息检索、辅助编程等方面爆发式增长,其发展具有必然性,当前形态并非终点[^1]。 #### 简化时间线图表建议 您可以用以下文字格式创建图表(例如,在Excel或在线工具如Canva中绘制时间轴): ``` 时间线图解示例: 1950 ── 图灵测试提出 1956 ── 达特茅斯会议 (AI诞生) 1970s ── AI冬天开始 1997 ── 深蓝胜利 2012 ── AlexNet突破 2015 ── OpenAI成立 2020 ── GPT-3发布 2022 ── ChatGPT引爆AIGC ``` 引用[2]提供了更详细的图解,包括技术路线(如从规则系统到神经网络)和应用场景(如科研试验),建议参考原图获取视觉化细节[^2]。 #### 总结 AI发展历程从理论萌芽到生成式AI爆发,经历了多次起伏,核心驱动是算法创新(如深度学习)和硬件进步。当前,AI正重塑多个行业,但其基本原理相对直接,未来仍有巨大进化空间[^1][^2]。如果您需要具体资源(如原图链接),我可以进一步协助。
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