人工智能综述

1. 人工智能理论渊源及演变历史

人工智能目前尚没有严格意义上的定义，一般有如下四类人工智能的定义：

人工智能的基础包括：哲学、数学、经济学、神经科学、心理学、计算机科学、控制论、语言学等，是一门综合交叉学科。
人工智能的历史发展主要包括如下阶段：
1）人工智能的诞生：1943-1956
在20世纪40年代和50年代，来自不同领域（数学，心理学，工程学，经济学和政治学）的一批科学家开始探讨制造人工大脑的可能性。1956年，人工智能被确立为一门学科。
维纳的控制论、克劳德•香农的信息论、图灵的计算理论等这些密切相关的想法暗示了构建电子大脑的可能性。
1956年达特矛斯会议的组织者是Marvin Minsky，约翰•麦卡锡和另两位资深科学家Claude Shannon以及Nathan Rochester。会议提出的断言之一是“学习或者智能的任何其他特性的每一个方面都应能被精确地加以描述，使得机器可以对其进行模拟。”1956年达特矛斯会议上AI的名称和任务得以确定，同时出现了最初的成就和最早的一批研究者，因此这一事件被广泛承认为AI诞生的标志。
2）人工智能的黄金时代：1956-1974
从50年代后期到60年代涌现了大批成功的AI程序和新的研究方向。下面列举其中最具影响的几个：搜索式推理、自然语言、微世界等。
3）人工智能的第一个低谷：1974-1980
到了70年代，AI开始遭遇批评，随之而来的还有资金上的困难。AI研究者们对其课题的难度未能作出正确判断：此前的过于乐观使人们期望过高，当承诺无法兑现时，对AI的资助就缩减或取消了。同时，由于Marvin Minsky对感知器的激烈批评，联结主义（即神经网络）销声匿迹了十年。70年代后期，尽管遭遇了公众的误解，AI在逻辑编程，常识推理等一些领域还是有所进展。
4）繁荣：1980-1987
在80年代，一类名为“专家系统”的AI程序开始为全世界的公司所采纳，而“知识处理”成为了主流AI研究的焦点。日本政府在同一年代积极投资AI以促进其第五代计算机工程。80年代早期另一个令人振奋的事件是John Hopfield和David Rumelhart使联结主义重获新生。AI再一次获得了成功。
5）第二次低谷：1987-1993
80年代中商业机构对AI的追捧与冷落符合经济泡沫的经典模式，泡沫的破裂也在政府机构和投资者对AI的观察之中。尽管遇到各种批评，这一领域仍在不断前进。来自机器人学这一相关研究领域的Rodney Brooks和Hans Moravec提出了一种全新的人工智能方案。
6）AI：1993-
Judea Pearl发表于1988年的名著将概率论和决策理论引入AI。现已投入应用的新工具包括贝叶斯网络，隐马尔可夫模型，信息论，随机模型和经典优化理论。针对神经网络和进化算法等“计算智能”范式的精确数学描述也被发展出来。
7）大数据时代
从人工智能发展的历史看，基本上是一个算法进化的历史。而如今，随着大数据技术的飞速发展，认为更关心数据而严格挑选算法的观点开始提出并加以使用。比如：

2. 人工智能主要技术

人工智能市场正在快速发展。除了引发的讨论和媒体的高度关注，以及不断涌现的创业公司和试图收购这些创业公司的互联网巨头之外，这一领域吸引的投资和企业使用也越来越多。
Narrative Science进行的调查显示，去年38%的企业已经在使用人工智