Artificial Intelligence

人工智能的发展过程梳理

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AI 的发展

人工智能的诞生(1943—1956)

早期热情高涨，期望无限(1952—1969)

一些现实(1966—1973)

专家系统(1969—1986)

神经网络的回归(1986—现在)

概率推理和机器学习(1987—现在)

大数据(2001—现在)

深度学习(2011—现在)

AI 相关的领域

• 认知科学（cognitive science）：汇集了人工智能的计算机模型和心理学的实验技术，用以构建精确且可测试的人类心智理论。

• 哲学：可以使用形式化规则得出有效结论吗? 思维是如何从物质大脑中产生的? 知识从何而来? 知识如何导致行为?

  • 二元论、唯物主义、自然主义、归纳法、逻辑实证主义=理性主义+经验主义、确证理论、功利主义、义务伦理学

• 数学：得出有效结论的形式化规则是什么? 什么可以被计算? 如何使用不确定的信息进行推理?

  • 形式化逻辑、概率、统计学、不完全性定理、可计算性（NP-hard 等）

• 经济学：我们应该如何根据自己的偏好做出决定? 当其他人可能不支持时，我们应该怎么做? 当收益可能在很遥远的未来时，我们应该怎么做?

  • 决策论、运筹学

• 神经科学（neuroscience）：大脑如何处理信息?

  • 神经元、脑机接口

• 心理学：人类和动物是如何思考和行为的?

  • 行为主义、认知心理学、人机交互

Reference

[1] 人工智能：现代方法（第4版） (Stuart Russell) ，第一章

[2]（wiki）人工智能史