本篇文章给大家谈谈人工智能再次低潮，以及人工智能低潮期对应的知识点，文章可能有点长，但是希望大家可以阅读完，增长自己的知识，最重要的是希望对各位有所帮助，可以解决了您的问题，不要忘了收藏本站喔。
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现在AI人工智能热潮是不是退去、进入冬天了？
人工智能发展有起有伏，但一直在稳步发展。国家的新型基础设施建设的实施，人工智能作为重要一部分，将在未来几十年内迅速发展。
目前人工智能正在势头上迅速，就在身边了。最典型的就是我们在用的头条！
先通过头条我们直接感受下身边的人工智能技术。1、推荐机制
利用人工智能数据挖掘的关联规则，来找到感兴趣的人;
用聚类分类技术去按兴趣划分用户;
2、行为分析
用Web挖掘，来看用户停留时间，网页文章的时效性。
所以人工智能已经悄悄潜伏到我们身边了。
新冠疫情期间，人工智能以及人工智能重要分支的智能机器人，更是借助机会，减少人员接触，替代人力。表现很突出。
AI几乎每个行业都渗透中。
大众会问人工智能是否热潮退去，进入寒冬现象。这个现象的来源，主要是几个标志性企业的一些业绩现象。比如人工智能第一股的科大讯飞，股价曾经迅速拦腰折断。扫地机器人上市企业，也出现了主打产品业绩增长放缓的现象。还有图像识别公司上市遇到挫折。
这是一个比较短暂的起伏，目前看几家已经迅速在回归增长，仍然成了追逐的热点。
人工智能作为国家战略，是新基建的重要一块国家的新型基础设施建设（简称：新基建），指以5G、人工智能、工业互联网、物联网为代表的新型基础设施，本质上是信息数字化的基础设施。
受这个政策影响，人工智能继续崛起。
目前2020第一季度，有十几家人工智能跟机器人企业吸纳融资超过10亿。从投资的趋势看，人工智能将在未来很长时间内蓬勃发展。
总结，大众可能有认为人工智能短期出现过低潮，但从国家的持续激励看，人工智能将在未来几十年内不可阻挡的崛起。人工神经网络发展史四个阶段
1943年，心理学家W.S.McCulloch和数理逻辑学家W.Pitts建立了神经网络和数学模型，称为MP模型。
他们通过MP模型提出了神经元的形式化数学描述和网络结构方法，证明了单个神经元能执行逻辑功能，从而开创了人工神经网络研究的时代。
1949年，心理学家提出了突触联系强度可变的设想。
60年代，人工神经网络得到了进一步发展，更完善的神经网络模型被提出，其中包括感知器和自适应线性元件等。
M.Minsky等仔细分析了以感知器为代表的神经网络系统的功能及局限后，于1969年出版了《Perceptron》一书，指出感知器不能解决高阶谓词问题。
他们的论点极大地影响了神经网络的研究，加之当时串行计算机和人工智能所取得的成就，掩盖了发展新型计算机和人工智能新途径的必要性和迫切性，使人工神经网络的研究处于低潮。
在此期间，一些人工神经网络的研究者仍然致力于这一研究，提出了适应谐振理论（ART网）、自组织映射、认知机网络，同时进行了神经网络数学理论的研究。
以上研究为神经网络的研究和发展奠定了基础。
1982年，美国加州工学院物理学家J.J.Hopfield提出了Hopfield神经网格模型，引入了“计算能量”概念，给出了网络稳定性判断
1984年，他又提出了连续时间Hopfield神经网络模型，为神经计算机的研究做了开拓性的工作，开创了神经网络用于联想记忆和优化计算的新途径，有力地推动了神经网络的研究，1985年，又有学者提出了波耳兹曼模型，在学习中采用统计热力学模拟退火技术，保证整个系统趋于全局稳定点
Rumelhart和McClelland出版了《Paralleldistributionprocessing:explorationsinthemicrostructuresofcognition》。
迄今，BP算法已被用于解决大量实际问题。
1988年，Linsker对感知机网络提出了新的自组织理论，并在Shanon信息论的基础上形成了最大互信息理论，从而点燃了基于NN的信息应用理论的光芒。
1988年，Broomhead和Lowe用径向基函数(Radialbasisfunction,RBF)提出分层网络的设计方法，从而将NN的设计与数值分析和线性适应滤波相挂钩。
90年代初，Vapnik等提出了支持向量机(Supportvectormachines,SVM)和VC(Vapnik-Chervonenkis)维数的概念。
人工神经网络的研究受到了各个发达国家的重视，美国国会通过决议将1990年1月5日开始的十年定为“脑的十年”，国际研究组织号召它的成员国将“脑的十年”变为全球行为
在日本的“真实世界计算（RWC）”项目中，人工智能的研究成了一个重要的组成部分。
人工智能是应用型还是研究型
智能科学与技术与人工智能两个专业之间没有本质的区别。当年的智能科学与技术专业是在人工智能研究处于低潮的情形下创立的，因此情势不适合将专业命名为“人工智能”。一般说来，智能科学与技术专业偏研究型，人工智能专业偏应用型。
如今深度学习支撑下的人工智能退潮趋势已现，CV博士研究还有哪些方面可做？
做为博士，是研究的推动者，看自己的灵感所在，和热潮没有关系，要自己创造出热潮。或许现在研究思路有问题，需要你革新
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