人工智能的发展时期7个阶段

第一阶段

50年代人工智能的兴起和冷落。人工智能概念首次提出后，相继出现了一批显著的成果，如机器定理证明、跳棋程序、通用问题、求解程序、LISTP表处理语言等。但由于消解法推理能力的有限以及机器翻译等的失败，使人工智能走入了低谷。这一阶段的特点是：重视问题求解的方法，忽视知识重要性。

第二阶段

60年代末到70年代，专家系统出现，使人工智能研究出现新高潮。DENDRAL化学质谱分析系统、MYCIN疾病诊断和治疗系统、PROSPECTIOR探矿系统、Hearsay-Ⅱ语音处理系统等专家系统的研究和开发，将人工智能引向了实用化。并且，1969年成立了国际人工智能联合会议。

第三阶段

80年代，随着第五代计算机的研制，人工智能得到了很大发展。日本1982年开始了”第五代计算机研制计划”，即“知识信息处理计算机系统KIPS”，其目的是使逻辑推理达到数值运算那么快。虽然此计划最终失败，但它的开展形成了一股研究人工智能的热潮。

第四阶段

80年代末，神经网络飞速发展。1987年，美国召开第一次神经网络国际会议，宣告了这一新学科的诞生。此后，各国在神经网络方面的投资逐渐增加，神经网络迅速发展起来。

第五阶段

90年代，人工智能出现新的研究高潮。由于网络技术特别是国际互连网的技术发展，人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。不仅研究基于同一目标的分布式问题求解，而且研究多个智能主体的多目标问题求解，使人工智能更面向实用。另外，由于Hopfield多层神经网络模型的提出，使人工神经网络研究与应用出现了欣欣向荣的景象。人工智能已深人到社会生活的各个领域。

人工智能的所学方向和基本领域是什么

用高科技技术取代人工领域的分工和作业

简述人工智能的四种途径

机器人、运输、就业机会、卫生保健。

机器人

一说到AI，首先会想到机器人。目前国外有很多芯片制造商已经投入了巨型超级计算机的小型芯片的研究。这将极大地提高机器人性能的发展，使他们能够更快，更容易地执行复杂的功能。

云的出现给人工智能的发展铺平了道路。连接到云的机器人不仅能够从自己的经验和交互中学习，而且还可以获取其他的机器人的经验和互交。加上语音理解方面取得了最新进展，这将增强他们与人互动的能力。预计到2025年左右，带有机械臂的AI设备将投入使用。不过机器人的制造和程序相对复杂，相关的制造商不得不继续研究更可靠的硬件和感知算法。

?运输

交通一直是人类所面临的难题，公路拥挤、车辆排除的气体对环境造成了影响。全球每年有很多人丧命于车祸。人工智能的兴起，将更好地帮助人类解决这些难题。传统的车辆将会逐渐替代掉，往后的交通事故变的更少。

?就业机会

人工智能的兴起的有利也有弊，它对传统行业造成了巨大的冲击，一些职业将会被人工智能所替代。但它的兴起造就新一批新的就业机会。虽然现在不能完全看出它在这方面的影响，但可以肯定的是，在未来高校、教育机构将会在人工智能教育上投入更多的资源。

卫生保健

尽管越来越多的人开始重视医疗保健，人工智能的出现将使它变得更引人瞩目。人工智能推动疾病治疗和精密医学领域的发展。目前，在收集许多必要的医学数据的基础上。使用的AI算法可以更好帮助医生分析患者的数据，更精准为患者治疗。

人工智能主要发展方向是那些业务

小编觉得从人工智能的应用出发，就可以了解人工智能的具体业务。

自动驾驶

通过人工智能处理视觉图像声音以及雷达探测到的信息进行自动驾驶，目前自动驾驶的分级分为5各级别，L1依靠汽车雷达实行探测与前车的实时距离自动控制加减速，从而保持与前车的安全距离。L2配备了车道偏离系统同时可以实现自动变道。L3道路环境的观察者由人变更为系统，系统已经完全能够识别出直线、弯道、红绿灯、限速路牌，路上行走奔跑的人猫狗等等各种环境。L4情况下人只需要在极端天气下进行决策。L5情况下人只要在里面就行了。

AI投资

贝莱德集团正是全球最大的资产管理公司，对于公司的主动型基金业务，进行了重新安排，首先做的就是辞退一些主动型基金经理，取而代之的就是引入量化投资，人工智能和量化投资又简直是天作之合，未来主动投资和量化投资的竞争谁赢谁输还尘埃未定。

AI医疗

人工智能在医疗领域的应用也相当丰富，从应用场景来看，主要分成了虚拟助理、医学影像、药物挖掘、营养学等四大方面。通过类似SIRI的人工智能助手，减少了我们就医的成本，也减少了医生的负担；人工智能在医学影像的应用可以大大减少对于这类专业医生的需求，同时也提升了影片识别的精度；人工智能可以提升医药的研发进程；最后也能带给我们更加精准合理的营养学建议。

当然这仅仅是一部分目前的应用，未来人工智能的应用场景会更广

人工智能教育领域包含范围

人工智能教育领域包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉等技术，以及教育机器人、智能教学系统等应用。

随着人工智能技术的不断发展，该领域的范围将越来越广泛。

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