人工智能简史系列-04-繁荣期_人工智能_专家体系
无论多少坎坷,人类追逐梦想的脚步从一直息,而人工智能彷佛便是那个永恒的梦想主题,很快人工智能进入了黄金时期之后的第二个繁荣期。
1980年卡耐基梅隆大学(CMU)研发的XCON正式投入利用,这成为一个新期间的里程碑,专家系统开始在特定领域发挥威力,也带动全体人工智能技能进入了一个繁荣阶段。
专家系统的起源可以追溯到黄金时期,1965年,在斯坦福大学,美国著名打算机学家费根鲍姆带领学生开拓了第一个专家系统Dendral,这个别系可以根据化学仪器的读数自动鉴定化学身分。
费根鲍姆还是斯坦福大学认知实验室的创始人,70年代在这里还开拓了其余一个用于血液病诊断的专家程序MYCIN(霉素),这可能是最早的医疗赞助系统软件。
专家系统实在便是一套打算机软件,它每每聚焦于单个专业领域,仿照人类专家回答问题或供应知识,帮助事情职员作出决策。它一方面须要人类专家整理和录入弘大的知识库(专家规则),另一方面须要打算机科学家编写程序,设定如何根据提问进行推理找到答案,也便是推理引擎。
专家系统把自己限定在一个小的范围,避免了通用人工智能的各种难题,它充分利用现有专家的知识履历,务实的办理人类特定事情领域须要的任务,它不是创造机器生命,而是制造更有用的活字典,好工具。
XCON取得的巨大商业成功,80年代三分之二的天下500强公司开始开拓和支配各自领域的专家系统,据统计,在1980到1985这5年间,就有超过10亿美元投入到人工智能领域,大部分用于企业内的人工智能部门,也呈现出很多人工智能软硬件公司。
打算机技能和人工智能技能的快速发展,点燃了日本政府的激情亲切。1982年,日本国际贸易工业部发起了第五代打算机系统研究操持,估量投入8.5亿美元,目的是抢占未来信息技能的先机,创造具有划时期意义的超级人工智能打算机。
日本考试测验利用大规模多CUP并行打算来办理人工智能打算力问题,并希望打造面向更大的人类知识库的专家系统来实现更强的人工智能。图中展示的便是当时日本研发的具有512颗CPU并行打算能力的第五代打算机。
这个项目在十年后基本以失落败结束,紧张是当时低估了PC打算机发展的速率,尤其是intel的x86芯片架构在很快的几年内就发展到足以搪塞各个领域专家系统的须要。
然而,第五代打算机操持极大的推进了日本工业信息化进程,加速了日本工业的快速崛起;另一方面,这首创了并行打算的先河,至今我们利用的多核处理器和神经网络芯片,都受到了20多年前这个操持的启示。
当各个垂直领域的专家系统纷纭取获胜利之后,尤其这天本试图抢占先机的第五代打算机操持的刺激,美国和很多欧洲国家也加入到这个赛道中来。
1982年美国数十家大公司联合成立微电子与打算机技能公司(MCC),该公司1984发起了人工智能历史上最大也是最有争议性的项目,Cyc,这个项目至今仍旧在运作。
Cyc项目的目的是建造一个包含全人类全部知识的专家系统,“包含所有专家的专家”。截止2017年,它已经积累了超过150万个观点数据和超过2000万条知识规则,曾经在各个领域产生超过100个实际运用,它也被认为是当今最强人工智能IMB Woston的前身。
但随着科技的发展,21世纪到来之后,Cyc这种传统依赖人类专家手工致顿知识和规则的技能,受到了网络搜索引擎技能、自然措辞处理技能以及神经网络等新技能的寻衅,未来发展并不明朗。
沉寂10年之后,神经网络又有了新的研究进展,尤其是1982年英国科学家霍普菲尔德险些同时与杰弗里·辛顿创造了具有学习能力的神经网络算法,这使得神经网络一起发展,在后面的90年代开始商业化,被用于笔墨图像识别和语音识别。
图中是霍普菲尔德。
另一边,在德国的1986年,慕尼黑的联邦国防军大学把一辆梅赛德斯-奔驰面包车安装上了打算机和各种传感器,实现了自动掌握方向盘、油门和刹车。这是真正意义上的第一辆自动驾驶汽车,叫做VaMoRs,开起来时速超过80公里。
图中看起来这辆车很笨重,这是由于当时硬件发展限定,全体车的后半部分都是用来安装打算机设备的,摄像头在前玻璃后视镜位置附近。
在1970年代,人工智能技能的发展,对硬件打算和存储都有着越来越高的哀求。而在当时,全天下的打算机硬件构造和软件系统都没有统一的标准,各国政府和大企业都希望盘踞先机节制标准制订权。
人工智能领域当时紧张利用约翰麦卡锡的LISP编程措辞,所以为了提高各种人工智能程序的运输效率,很过研究机构或公司都开始研发制造专门用来运行LISP程序的打算机芯片和存储设备,打造人工智能专用的LISP机器。
这些机器可以比传统打算机更加高效的运行专家系统或者其他人工智能程序,上面专家系统配图展示的便是一台商用LISP机器。
<未完待续>
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