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2020
11-15

揭秘为什么马云听到人工智能就生气?天猫双11回答了这个问题

从60年代中到70年代末,机器学习的发展步伐几乎处于停滞状态。虽然这个时期温斯顿(Winston)的结构学习系统和海斯·罗思(Hayes Roth)等的基于逻辑的归纳学习系统取得较大的进展,但只能学习单一概念,而且未能投入实际应用。此外,神经网络学习机因理论缺陷未能达到预期效果而转入低潮。

这个时期的研究目标是模拟人类的概念学习过程,并采用逻辑结构或图结构 作为机器内部描述。机器能够采用符号来描述概念(符号概念获取),并提出关于学习概念的各种假设。

事实上,这个时期整个AI领域都遭遇了瓶颈。当时的计算机有限的内存和处理速度不足以解决任何实际的AI问题。要求程序对这个世界具有儿童水平的认识,研究者们很快发现这个要求太高了:1970年没人能够做出如此巨大的数据库,也没人知道一个程序怎样才能学到如此丰富的信息。

重拾希望的复兴时期20世纪70年代末到80年代中叶

从70年代末开始,人们从学习单个概念扩展到学习多个概念,探索不同的学习 策略和各种学习方法。这个时期,机器学习在大量的时间应用中回到人们的视线,又慢慢复苏。

1980年,在美国的卡内基梅隆大学(CMU)召开了第一届机器学习国际研讨会,标志着机器学习研究已在全世界兴起。此后,机器归纳学习进入应用。

经过一些挫折后,多层感知器(MLP)由伟博斯在1981年的神经网络反向传播(BP)算法中具体提出。当然BP仍然是今天神经网络架构的关键因素。有了这些新思想,神经网络的研究又加快了。

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作者:决战机器人工智能档案最先进人工智能机器人排名|机器人之家培训什么是ai技术
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