人工神经网络的发展历史
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。
1986年进行认知微观结构地研究，提出了并行分布处理的理论。
1986年，Rumelhart,Hinton,Williams发展了BP算法。
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。
人工智能与信息技术基础理论知识
有关人工智能必知的基础知识，都在这里了。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。
如果要列举一项彻底改变了21世纪的技术，非人工智能莫属。人工智能已经成为我们日常生活的一部分，这篇文章将帮助读者了解人工智能的不同阶段和类别。
人工智能的概念
1956年，约翰·麦卡锡(JohnMcCarthy)，计算科学与认知科学专家，美国斯坦福大学教授)如此定义“人工智能”一词——创造智能机器的科学和工程。
人工智能还可以被定义为计算机系统开发。此类计算机系统能够执行需要人类智能的任务，例如决策，对象检测，解决复杂问题等。
人工智能的发展阶段
很多文章都把人工智能分为通用人工智能(AGI)、专用人工智能(ANI)和人工超级智能(ASI)三种不同类型的人工智能。更确切地说，人工智能有三个阶段。
专用人工智能(ANI)
专用人工智能(ANI)也称为弱人工智能，是人工智能的一个发展阶段，涉及的机器只能执行一组狭义的特定任务。在这个阶段，机器不具备任何思考能力。它只是执行一组预设的功能。
弱人工智能的例子包括Siri(智能语音助手)，Alexa(搜索引擎)，自动驾驶汽车，Alpha-Go(人工智能机器人)，Sophia(类人机器人)等。到目前为止，几乎所有基于人工智能的系统都属于弱人工智能类别。
通用人工智能(AGI)
通用人工智能(AGI)是人工智能的发展阶段，也被称为强人工智能。在这一阶段，机器将具有像我们人类一样思考和决策的能力。
目前还没有强人工智能的例子，但是，我们相信很快就能够创造出像人类一样聪明的机器。
很多科学家，包括斯蒂芬·霍金，觉得强人工智能会威胁人类的存在。霍金认为：“人工智能的完全发展可能意味着人类的终结......它将自行腾飞，并以不断增长的速度重新进行自我设计。人类受限于缓慢的生物进化过程，无法参与竞争，最终将被完全的人工智能取代。”
超级人工智能(ASI)
超级人工智能是人工智能超越人类的发展阶段。人工超级智能目前只是一个假设，就像电影和科幻小说描述的那样——机器统治世界。
考虑到目前的发展速度，机器离达到人工超级智能阶段并不遥远了。
人工智能的类型
当要求解释不同类型的人工智能系统时，必须根据其功能对人工智能进行分类。
基于人工智能系统的功能，人工智能可以分为以下类型：
反应性人工智能
这种类型的人工智能包括仅基于当前数据和情况运行的机器。反应性人工智能机器不能推断数据，评估人工智能未来的行为。他们可以执行范围缩小的预设任务。
IBM的象棋程序打败了世界冠军加里·卡斯帕罗夫。这就是一个反应性机器人的例子。
有限内存人工智能
顾名思义，有限内存人工智能可以通过研究其内存中的历史数据来做出明智的和改进的决策。这样的人工智能具有短暂或临时的记忆，可用于存储历史经验并评估未来的行为。
自动驾驶汽车是有限内存人工智能，它使用最近收集的数据做出即时决定。例如，自动驾驶汽车使用传感器识别横穿道路的平民，陡峭的道路，交通信号等，以做出更好的驾驶决定。这有助于阻止任何未来可能发生的事故。
心智理论人工智能
心智理论人工智能是一种更先进的人工智能。据推测，这类机器在心理学中起着重要作用。心智理论人工智能将主要关注情商，以便更好地理解人类的信念和思想。
心智理论人工智能尚未成熟，但人类在严谨地研究这一领域。
自我意识人工智能
让我们祈祷人工智能没有达到有自己的想法和自我意识的阶段。鉴于目前的情况，自我意识人工智能有些遥不可及。但是，将来自我意识人工智能可能会达到超级智能化阶段。
像埃隆·马斯克(ElonMusk)和斯蒂芬·霍金(StephenHawkings)这样的天才一直提醒人们警惕人工智能的进化。
人工智能的分支
人工智能通过执行以下程序/运用技巧，可以解决现实问题。
机器学习
机器学习是一门让机器通过翻译，处理和分析数据解决现实问题的科学。
在机器学习下面，有如下三个分类：
1.监督学习
2.无监督学习
3.强化学习
深度学习
深度学习是在高维数据上实现神经网络以获得洞察力和形成解决方案的过程。深度学习是机器学习的高级领域，可用于解决更高级的问题。
深度学习是Facebook面部识别算法，自动驾驶汽车，Siri，Alexa等虚拟助手背后的逻辑。
自然语言处理
自然语言处理(NLP)是指从人类自然语言中获取见解，与机器交流，拓展业务的科学。
Twitter使用自然语言处理技术在其推文中过滤掉带有恐怖主义色彩的词汇。亚马逊也使用该技术来了解客户评论，改善用户体验。
机器人学
机器人学是人工智能的一个分支，专注于机器人的不同分支和应用。人工智能机器人在现实环境中代理人类行动，通过可靠的行动来产生结果。
例如，索菲亚类人机器人就是机器人学分支下的人工智能。
模糊逻辑
模糊逻辑是一种基于“真实度”原则的计算方法，而不是通常的现代计算机逻辑，比如本质上的布尔值。
模糊逻辑用于医学领域以解决涉及决策的复杂问题。它们还用于自动变速箱，车辆环境控制等。
专家系统
专家系统是基于人工智能的计算机系统，它学习并回报人类专家的决策能力。
专家系统使用if-then逻辑符号来解决复杂问题。它们不依赖于传统的程序编程。专家系统主要用于信息管理，医疗设施，贷款分析，病毒检测等方面。
人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。
人工智能时代，如何培养孩子的“信息素养”
感谢邀请！书本和教师所教授的知识不能成为支撑学生未来生存与发展的全部。
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寻儿半月未果，人脸识别三秒找到。人工克隆人主播央视新闻，未来已来，教育怎么办？
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