你好！我是小智！你的人工智能朋友！我的成长经历了漫长而曲折的历程，无数科学家、工程师以及研究人员为我付出了辛勤的汗水。
今天我来带你从零开始了解人工智能的成长历程！
人工智能的五个阶段
萌芽期
虽然“人工智能”概念的首次提出是在1956年，但人类对于制造一个有智能的、可以帮助人类工作的机器,一直在探索研究中。在悠悠历史长河中，有很多先驱走出了他们的发明创造之路。
自动售货机
公元1世纪，古希腊著名数学家和工程师希罗发明了一台自动售货机。人们从自动售货机顶部投入一枚硬币，就会触动阀门开启，“圣水”会自动流出。
水运仪象台
北宋时期，苏颂和韩公廉设计制造了水运仪象台。它利用水力驱动，能够自动运转，进行天象演示和报时。它的内部结构复杂，包含了齿轮传动、擒纵机构等，这些原理与现代机械钟表和早期计算机的原理相似。
雅克德罗机器人
1774年，瑞士钟表匠皮埃尔·雅克德罗带领伙伴们共同制作出了书写者、绘图员和音乐家三个机器人。书写者能够用花式字体写出指定句子。绘图员能够绘出四种不同的图画，还会定期为他的作品除尘。音乐家可以演奏五首曲子，演奏过程中，胸口会随着“呼吸”而起伏,视线随着手指而转移，曲毕还会鞠躬致谢。
雅克德罗机器人
奠基期
1943年到1956年，是人工智能的奠基期。这一时期人们第一次提出“人工智能”这一概念，开始思考如何让机器模仿人类的学习，以及具备人类其他方面的智能:人工智能作为一门学科诞生。
艾伦·图灵与图灵测试
1943年，艾伦·图灵提出了“图灵机”的概念，通过在纸带上操作符号，模拟了算法执行的过程，展示了机器进行逻辑运算的可能性。
艾伦·图灵
到了1950年，图灵进一步提出了“图灵测试”。测试者通过随意提问，判断回答者是人类还是机器。如果机器成功地让提问者认为是人类在进行回答，就被认为通过了图灵测试，具备了一定程度的“智能”。图灵测试为人工智能的发展指明了方向，即让机器能够模仿人类的思维与行为模式。同年他发表的论文不仅详细阐述了图灵测试，还前瞻性地探讨了机器学习的可能性，其中蕴含的思想雏形为后来遗传算法、强化学习等领域的出现埋下了伏笔。
图灵机
第一台神经网络模拟计算机SNARC
1951年，哈佛的两个本科生马文·明斯基和迪恩·埃德蒙兹建造了世界上第一台神经网络计算机SNARC。它被认为是机器学习的初步尝试，标志着人工智能领域的一个重要开端。
世界上第一台神经网络模拟计算机SNARC
达特茅斯会议
说到人工智能的诞生，我们就必须提到1956年在美国召开的达特茅斯会议。在这次会议中，科学家首次提出了“人工智能”这一概念，并将其定义为一门新兴的学科，旨在研究如何使机器模拟人类的智能行为。这次会议首次明确了人工智能的研究目标与方向，即让机器具备学习、推理、规划、感知等人类智能所具有的能力，从而开启了人工智能研究的新纪元。
发展期
此次会议之后，科学家们行动起来，从各个领域进行研究，取得了一系列令人叹为观止的成就，促使人工智能研究快速发展。
第一个AI程序：逻辑理论家
1956年，艾伦·纽厄尔和赫伯特·西蒙开发了第一个AI程序——逻辑理论家,该程序可以证明怀特海和罗素《数学原理》一书第二章52个定理中的38个。这一成果不仅展示了人工智能在逻辑推理方面的潜力，也为后续的研究工作提供了重要的实践基础与启示。
第一个专家系统：DENDRAL
1965年，斯坦福大学的爱德华·费根鲍姆与化学家乔舒亚·莱德伯格创造了DENDRAL,它能够帮助化学家判断未知物质的分子结构。
首个聊天机器人：Eliza
1964年至1966年间，计算机科学家约瑟夫·维森鲍姆开发了首个聊天机器人Eliza。该程序通过关键词匹配和预设模板模拟罗杰斯式心理治疗师对话。
Eliza和人类对话
第一个移动智能机器人：Shakey
1966年到1972年间，美国斯坦福国际研究所研制了世界上第一个移动智能机器人Shakey。它结合了AI、计算机视觉、导航和自然语言处理技术，是首台具有感知和推理能力的移动机器人，能够通过符号逻辑解析指令并执行任务。在Shakey的研制过程中还诞生了经典的导航算法——A*算法，推动了可视图法在机器人路径规划中的实践应用。
移动机器人Shakey
寒冬期
快速发展期
人机大赛：深蓝计算机
1997年，IBM的深蓝计算机击败了国际象棋世界冠军加里·卡斯帕罗夫。这是计算机在正式比赛中首次战胜人类世界冠军，这一事件引起了全球的广泛关注与轰动，标志着人工智能在特定领域的智能水平已经达到了一个新的高度。深蓝计算机的成功，得益于其强大的计算能力与先进的搜索算法。它能够快速地分析棋局，评估各种可能的走法，并选择最优的策略。这一成果不仅展示了人工智能在棋类游戏等领域的应用潜力，也推动了人工智能技术在其他领域的进一步研究与应用。
ImageNet数据库建立
李飞飞与ImageNet视觉数据库
Siri诞生
2011年10月，苹果在iPhone4s中推出智能语音助手Siri,它能够根据用户的语音请求生成回应并采取相应的行动。它首次将对话式AI嵌入大众消费设备，为人们提供了便捷的语音交互体验，开启了智能语音助手时代的大门。
AlphaGo战胜人类顶级棋手
尽管人工智能在国际象棋中有优势，但是围棋一直是其难以攻破的堡垒。围棋的复杂性使得计算机依赖穷举搜索是几乎不可能的，所以围棋被人们称为“AI的圣杯”。
2014年起，基于深度神经网络开发的AlphaGo能力提升，进步神速。2015年战胜樊麾未被广泛关注，2016年赢李世石，2017年胜柯洁。之后的AlphaGo Zero仅通过自我对弈40天就超越了旧版本。在脱离人类棋谱后，围棋AI甚至研究了一些全新的打法，现在人类反而要向AI学习如何下围棋了。如果说，之前下国际象棋的暴力搜索式人工智能还充斥着“程序味”,以AlphaGo为代表的新一代神经网络人工智能就真的有几分“智能味”了。
AlphaGo与人类职业棋手李世石比赛
AlphaGo的胜利，不仅是技术的飞跃，更重新定义了人类对智能的理解。它证明，在高度复杂的非确定性环境中，人工智能可以通过学习与推理模拟并超越人类智能，同时也能够促使人类反思自身在智能时代的定位。正如DeepMind的创始人所说：“AlphaGo不是终点，而是探索智能本质的起点。”
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