人工智能是如何发展起来的？

一、人工智能是如何发展起来的？

学习任何一门知识都应该先从其历史开始，把握了历史，也就抓住了现在与未来———by BryantLJ

多年来，深度学习一直处于人工智能(AI)革命的最前沿，许多人都相信这是我们进入技术奇点的关键。2014、2015、2016 许多大公司大手笔的AI项目，把AI推向了高峰，比如AlphaGo，比如特斯拉的自动驾驶。作为机器学习最重要的一个分支，深度学习近年来发展迅猛，在国内外都引起了广泛的关注。然而深度学习的火热也不是一时兴起的，而是经历了一段漫长的发展史。接下来我们了解一下以深度学习为代表的人工智能(AI)的发展历程。

1.1 深度学习的起源

1943年由神经生理学家Warren McCulloch和数学家Walter Pitts发表了具有里程碑意义的论文“A Logical Calculus of Ideas Immanent in Nervous Activity [1]”中，提出了一种简化的计算模型——MCP模型，该模型计算了生物神经元如何在动物大脑中协同工作，利用命题逻辑进行复杂的计算。这是第一个人工神经网络架构，本质上是一种“模拟人类大脑”的神经元模型。该模型作为人工神经网络的起源，开创了人工神经网络的新时代，也奠定了神经网络模型的基础。

1.1.1 生物神经元

在深入了解MCP模型之前，让我们先来看看生物中的神经元是如何工作的。生物神经元是一种看起来不寻常的细胞，主要存在于动物的大脑中。它由包含核和大多数细胞复杂成分的细胞体组成，其中许多分支延伸称为树突，再加上一个很长的延伸称为轴突。轴突的长度可能比细胞体长几倍，或者长几万倍。轴突在其末端附近分裂成许多分支，称为端粒，在这些分支的顶端是称为突触末端（或简称为突触）的微小结构，与其他神经元的树突或细胞体相连[2]。生物神经元产生短的电脉冲称为动作电位（AP，或只是信号），它们沿着轴突传播，使突触释放称为神经递质的化学信号。当神经元在几毫秒内接收到足够数量的这些神经递质时，它会激发自己的电脉冲（实际上，它取决于神经递质，因为其中一些会抑制神经元的发射）。

因此，单个生物神经元的行为似乎很简单，但是它们组成了数十亿个庞大的网络，每个神经元都与数千个其他神经元相连。高度复杂的计算可以通过相当简单的神经元网络来执行，就像复杂的蚁丘可以通过简单蚂蚁的共同努力而出现一样。生物神经网络(BNN)[3]的架构仍是活跃的研究主题，但大脑的某些部分已被绘制成图，似乎神经元通常组织成连续的层，尤其是在大脑皮层中（大脑的外层），如下图所示。

1.1.2 人工神经元

McCulloch和Pitts把神经元细胞结构描述为带有二元输出的简单逻辑门。提出了一个非常简单的生物神经元模型，该模型后来被称为MCP神经元模型。它具有一个或多个二进制（开/关）输入和一个二进制输出。当输入信号累计超过阈值时，神经元处于激活状态时，人工神经元将激活其输出。他们的论文表明即使使用这样的简化模型，也可以构建一个人工神经元网络来计算所需的任何逻辑命题。为了了解这种网络的工作原理，让我们构建一些执行各种逻辑计算的ANN（见图1-4），假设神经元至少两个输入处于激活状态时，神经元就会被激活。

让我们看看这些网络的作用：

• 左边的第一个网络是恒等函数：如果神经元A被激活，那么神经元C也被激活(因为它从神经元A接收到两个输入信号)；如果神经元A关闭，那么神经元C也关闭。
• 第二个网络执行逻辑AND：仅当神经元A和B都被激活(单个输入信号不足以激活神经元C)时，神经元C才被激活。
• 第三个网络执行逻辑OR：如果神经元A或神经元B被激活(或两者都激活)，则神经元C被激活。
• 最后，如果我们假设输入连接可以抑制神经元的活动(生物神经元就是这种情况)，则第四个网络计算出一个稍微复杂的逻辑命题：只有在神经元A处于活动状态和神经元B关闭时，神经元C才被激活。如果神经元A一直处于活动状态，那么你会得到逻辑NOT：神经元B关闭时神经元C处于活动状态，反之亦然。

1.1.3 赫布规则

1949年，加拿大著名心理学家唐纳德·赫布(Donald O. Hebb)在《行为的组织》中提出了一种基于无监督学习的规则——赫布学习规则(Hebb Rule)。赫布在书中写到：“当细胞 A 的一个轴突和细胞 B 很近，足以对它产生影响，并且持久地、不断地参与了对细胞 B 的兴奋，那么在这两个细胞或其中之一会发生某种生长过程或新陈代谢变化，以致于 A 作为能使 B 兴奋的细胞之一，它的影响加强了。”这段看起来像是绕口令的句子，后来被广泛引用，表面上它只是为神经元之间是如何相互作用给出了一个初步论断，实际上它却为整个机器学习时代提供了最早的生理学来源。整体上看，神经元相互影响的过程可以分为两个阶段：训练和测试。

• 在训练阶段，让某种看起来没什么联系的两个事件同时发生，从而让神经元之间的联系发生变化。对赫布来说，训练的目标不太明确，仅仅是建立一种强或弱关联。
• 测试阶段则是通过让一个事件发生，看一看这件事产生的效果。这也是被称之为人工智能三大学派之一的“联结学派(Connectionists)”的核心思想。该主义的核心是不关心事件之间的因果关系，只关心相关关系，相关性的建立可以看作是通过训练得来的一种条件反射。

赫布规则模仿人类认知世界的过程建立一种“网络模型”，该网络模型针对训练集进行大量的训练并提取训练集的统计特征，然后按照样本的相似程度进行分类，把相互之间联系密切的样本分为一类，这样就把样本分成了若干类。赫布学习规则与“条件反射”机理一致，为以后的神经网络学习算法奠定了基础，具有重大的历史意义。

1.2 图灵测试

1950年，艾伦•图灵(Alan Turing)发表论文《计算机器与智能》（ Computing Machinery and Intelligence），提出并尝试回答“机器能否思考”这一关键问题。在论文中，图灵提出了“模仿游戏”（即图灵测试）的概念，用来检测机器智能水平。 图灵测试有两个版本。第一个版本是图灵原论文中的“模仿游戏”,也就是我们后来更为熟悉的图灵测试。在模仿游戏中，房间中有一男一女，房间外的人向房间内的男女提问，里面的两个人只能以写字的方式回答问题，然后请房间外的人猜测， 哪一位回答者是女人。注意，在这一测试中，男人可以欺骗猜测者，让外面的人以为自己是女人，女人则要努力让猜测者相信自己。而将这一男一女换成人与计算机，如果猜测者无法根据回答判断哪个是人，哪个是计算机，那么可以判断计算机具有人类智能。第二版本则是图灵在1952年的一场BBC广播中，提出一个新的更为具体的想法：让计算机来冒充人，如果判断正确的人不足70%，也就是超过30%的人误认为与自己说话的是人而不是计算机，那么可以判断计算机具有人类智能。

图灵测试自诞生来产生了巨大影响，图灵奖被称为“计算机界的诺贝尔奖”，图灵也被冠以“人工智能之父”的称号。但他的结局却充满了悲剧色彩。1952年，图灵被以同性恋取向定罪，随后被进行了化学阉割，在经历了两年身体上心理上的煎熬之后，图灵吃下含有氰化物的苹果得到了解脱。传说中，Apple那个被咬了一口的logo，就是为了纪念图灵的逝世。

1956年，人工智能正式成为了一个科学上的概念，而后涌现了很多新的研究目标与方向。虽然，图灵测试只是一个启发性的思想实验，而非可以具体执行的判断方法，但他却通过这个假设，阐明了“智能”判断的模糊性与主观性。而他的判断手段，则与当时心理学界崛起的斯纳金的“行为主义”不谋而合。简而言之，基于唯物主义的一元论思维，图灵和斯金纳都认为，智能——甚至所有思维活动，都只是一套信息处理系统对外部刺激做出反应的运算模式。因此，对于其他旁观者来说，只要两套系统在面对同样的输入时都能够输出一样的反馈，就可以认为他们是“同类”。

1.3 达特茅斯会议—人工智能的诞生

1955年，达特茅斯学院的教师麦卡锡(John McCarthy)，首次提出了“人工智能”的概念，来概括神经网络、自然语言等“各类机器智能”技术。1956年，McCarthy推动召开了达特茅斯会议，也叫“人工智能夏季探讨会”(Summer Research Project on Artificial Intelligence）。会议的主题是：让机器使用语言，形成抽象与概念，解决目前只有人类才能求解的问题，以及不断自我提升。会议讨论的主要议题有以下7个方面：

• 自动计算机（自动指可编程）
• 如何为计算机编程，使其能够使用语言
• 神经网络
• 计算规模理论
• 自我改进（指机械学习）
• 抽象
• 随机性与创造性

达特茅斯会议上的主要参会者，后来都成为了人工智能史上鼎鼎有名的人物。其中就有四位获得过图灵奖，还有一位获得了诺贝尔经济学奖，让我们来认识一下会议主要参会者。

• 麦卡锡，“人工智能之父”，1971年图灵奖获得者。
• 明斯基，人工智能概念和框架理论的创立者，图灵奖得主。
• 诺伯特·维纳，控制论提出者。
• 雷·索洛莫洛夫（Ray Solomonoff），算法概率论创始人。
• 约翰·霍兰(John Holland)，美国密西根大学心理学、电器工程以及计算机课学教授，遗传算法的先驱。
• 唐纳德 麦克克里蒙 麦凯（Donald MacCrimmon MacKay），英国物理学家。
• 香农，美国数学家，信息论的奠基人。
• 纳撒尼尔·罗切斯特，IBM 701电脑的创造者。
• 塞弗里奇，被称为“机器知觉之父”。
• 赫伯特·西蒙（中文名：司马贺），美国经济学家与政治学者，有限理性模型的创造者，1975年图灵奖和1978年诺贝尔经济学奖得主。1972年第一批访华交流的学者，1994年当选为中国科学院外籍院士。
• 艾伦·纽厄尔，人工智能符号主义学派的创始人，1975年与西蒙一起获得图灵奖。

达特茅斯研讨会进行了两个月，其中，纽厄尔和西蒙公布的程序“逻辑理论家”（Logic Theorist）引起参会者极大的兴趣，这个程序模拟人证明符号逻辑定理的思维活动，并成功证明了《数学原理》第2章52个定理中的38个定理，被认为是用计算机探讨人类智力活动的第一个真正成果，也是图灵关于机器可以具有智能这一论断的第一个实际证明。此外，逻辑理论家开创了机器定理证明这一新的学科领域。

最终会议形成了一个共识：人工智能（AI）对人类具有很大的价值。

1.4 感知机的诞生

20世纪50年代末，在MCP模型和海布学习规则的研究基础上，美国科学家罗森布拉特(Rosenblatt)发现了一种类似于人类学习过程的学习算法——感知机学习。并于1958年，正式提出了由两层神经元组成的神经网络，称之为“感知器(Perceptrons)”。感知器本质上是一种线性模型，可以对输入的训练集数据进行二分类，且能够在训练集中自动更新权值。1962年,该方法被证明为能够收敛，理论与实践效果引起第一次神经网络的浪潮。感知器的提出吸引了大量科学家对人工神经网络研究的兴趣，对神经网络的发展具有里程碑式的意义。为了更准确的描述感知机的工作原理，我们来看看从数学上如何进行描述。考虑一个使用人工神经元的二分类场景，为了简化，我们将两个类别命名为1(代表正类)和-1(代表负类)。然后定义一个决策函数φ(·)，该函数接受特定输入值x的线性组合以及对应的权重向量w，二者的计算结果z作为累计输入值。即： 如果某个样本的输入值z大于定义的阈值b，即z-b≥0则预测结果为1，z-b＜0则为-1，为了简便表示，我们将权重w和输入x用向量形式进行表示，决策函数φ(·)用阶跃函数的变体来表示。权重 , 于是可以得到如下表示方式: 和在深度学习和机器学习中，通常我们把w称为权重(weight)，b称为偏置(bias)。图1-9展示了感知机的工作原理。

1.4.1 感知机的训练

MCP神经元模型和Rosenblatt的阈值感知机模型背后的逻辑是，用还原论方法来模拟大脑神经元的工作过程：要么激活触发，要么未激活不触发。因此Rosenblatt的初始感知机规则相当的简单，其感知机算法可以归结为以下几个步骤：(1)权重向量w初始化为0(2)分别对每个训练样本 :

• 计算输出值
• 更新权重向量w

输出值为预先定义好的单位阶跃函数预测的分类标签，同时更新权重向量w的每个值wj 则更准确的表达式为： 在此等式中： · 是第i个输入神经元和第j个输出神经元之间的连接权重。 · 是当前训练的第i个实例的输入值。 · 是当前训练实例的第j个输出神经元的输出。 · 是当前训练实例的第j个输出神经元的目标输出。 · η 是学习率。每个输出神经元的决策边界都是线性的，因此感知器无法学习复杂的模式（就像逻辑回归分类器一样）。但是，如果训练实例是线性可分的，Rosenblatt证明了该算法将收敛到一个解[4]。这被称为感知器收敛定理。这很重要，因为如果不能在理论上保证计算过程在合适的时间能够找到满足条件的解，那么这个计算的价值就不大。感知器学习算法非常类似于随机梯度下降。实际上，Scikit-Learn的Perceptron类等效于使用具有以下超参数的SGDClassifier：loss="perceptron"，learning_rate="constant"，eta0=1（学习率）和penalty=None（无正则化））。请注意，与逻辑回归分类器相反，感知器不输出分类概率；相反，它们基于硬阈值进行预测。这是逻辑回归胜过感知器的原因。

1.4.2 感知机的Python实现

我们已经学习了Rosenblatt感知机规则的工作机制，感知机算法收敛的一个基本条件就是：样本是线性可分的。如果这个条件不成立的话，那么感知机算法就无法收敛。为了在样本线性不可分的情况下，感知机也可以收敛于一个相对理想的解，这里提出感知机袋式算法(Pocket algorithm):这个算法分为两个步骤：1. 随机的初始化权值向量 , 定义一个存储权值向量的袋子P ，并为这个袋子设计一个计数器 ，计数器初始化为0。2. 在第t次迭代的时候，根据感知机算法计算出其更新的权值 。用更新后的权值 测试分类的效果，分类正确的样本数为h，如果 ，那么用 代替 ，并更新 。否则放弃当前更新。现在让我们使用Python编程语言将其实现感知机袋式算法，并用于著名的鸢尾花数据集(Iris dataset)。

import time
import numpy as np
import random
from sklearn.datasets import load_iris
import matplotlib.pyplot as plt
"""
    感知机袋式算法实现
"""
class Perceptron(object):
    """
        n_iter 是感知机算法的迭代次数
        eta 是感知机算法权值更新的学习率，学习率越小，更新步长越小
    """
    def __init__(self, n_iter=1, eta=0.01):
        self.n_iter = n_iter
        self.eta = eta
    """
        感知机算法学习函数，这个函数学习感知机的权值向量W
        X   [n_samples, n_features]二维向量，数据样本集合，其第一列全部为1
        y   [n_samples]以为向量，数据的标签，这里为[+1,-1]
        fun 感知机所使用的优化函数：“batch”：批处理梯度下降法
                                “SGD”：随机梯度下降法
        isshow 是否将中间过程绘图出来：False ：不绘图
                                   True : 绘图
    """
    def fit(self, X, y, fun="batch",isshow=False):
        n_samples, n_features = X.shape #获得数据样本的大小
        self.w = np.ones(n_features, dtype=np.float64) #参数W
        self.errors = []
        if isshow == True:
            plt.ion()
        # 如果是批处理梯度下降法
        if fun == "batch":
            for t in range(self.n_iter):
                error_counter = 0
                # 对分类错误的样本点集合做权值跟新更新
                for i in range(n_samples):
                    if self.predict(X[i])[0] != y[i]:
                        # 权值跟新系数为 eta/n_iter
                        self.w += y[i] * X[i] * self.eta/self.n_iter
                        error_counter = error_counter +1
                        self.errors.append(error_counter)                    
                if (isshow):
                    self.plot_process(X)
                # 如果说分类错误的样本点的个数为0，说明模型已经训练好了
                if error_counter == 0:
                    break;
        # 如果是随机梯度下降法
        elif fun == "SGD":
            for t in range(self.n_iter):
                # 每次随机选取一个样本来更新权值
                i = random.randint(0, n_samples-1)
                if self.predict(X[i])[0] != y[i]:
                    # 为了方便这里的权值系数直接使用的是eta而不是eta/n_iter
                    # 并不影响结果
                    self.w += y[i] * X[i] * self.eta
                if (t%10 == 0 and isshow):
                    self.plot_process(X)
            return self
                # 此处本应该加上判断模型是否训练完成的代码，但无所谓
    """
        预测样本类别
        X   [n_samples, n_features]二维向量，数据样本集合，其第一列全部为1
        return 样本类别[+1, -1]
    """
    def predict(self, X):
        X = np.atleast_2d(X)#如果是一维向量，转换为二维向量
        return np.sign(np.dot(X, self.w))
    """
        绘图函数
    """
    def plot_process(self, X):
        fig = plt.figure()
        fig.clear()
        # 绘制样本点分布
        plt.scatter(X[0:50, 1], X[0:50, 2], c='r')
        plt.scatter(X[50:100, 1], X[50:100, 2], c='b')
        # 绘制决策面
        xx = np.arange(X[:, 1].min(), X[:, 1].max(), 0.1)
        yy = -(xx * self.w[1] / self.w[2]) - self.w[0] / self.w[2]
        plt.plot(xx, yy)
        plt.grid()
        plt.pause(1.5)
if __name__ == '__main__':
    # 加载数据
    iris_data = load_iris()
    y = np.sign(iris_data.target[0:100] - 0.5)
    X = iris_data.data[0:100, [0, 3]]
    X = np.c_[(np.array([1] * X.shape[0])).T, X]
    # 选择算法输入1/2
    choose = input("choose batch or SGD(1/2):")
    if choose == 1:
        clf = Perceptron(15, 0.03)
        clf.fit(X, y, "batch", True)
    elif choose == 2:
        clf = Perceptron(200, 0.1)
        clf.fit(X, y, "SGD", True)

依托这段感知机实现代码，我们可以用学习率eta和n_iter(遍历训练集的次数)来初始化新的perceptron对象。通过fit方法初始化self.w的权重为向量，注意这里不把self.w初始化为0。因为只有当权重初始化为非0的值时，学习率eta才会影响分类结果。如果把所有权重初始化为0，那么学习率eta只会影响权重向量的大小，而无法影响其方向。n_samples代表样本的个数，n_features代表数据集的维度或特征数。初始化权重后，调用fit方法遍历训练集所有的样本，为了获得分类标签进行更新，fit的时候调用了predict来预测新数据的标签。另外，我们也把每次迭代时收集的分类错误次数计入self.errors列表，用于后期分析感知机的性能。

感知机收敛，虽然感知机可以完美的对鸢尾花数据集进行分类任务，但是收敛是感知机的最大问题之一。Frank Rosenblatt从数学上证明了，如果两个类可以通过一个线性超平面分离，那么感知机一定可以收敛。然而，如果两个类不能通过这样的线性决策边界完全分隔，除非设定最大迭代次数，否则算法将永远都不会停止权重更新。

执行代码后，如图1-10所示，感知机通过学习掌握了决策边界，从而完美的为鸢尾花数据子集进行了分类。

当然感知机算法的终极目标不只是寻找这条直线，而是希望利用找到的这条直线对未来可能出现的样本进行更好的分类。如果处理未知数据的能力较差，之前得到的直线将毫无意义的。这是机器学习最为核心的概念。每当出现这种毫无意义结果的时候，在机器学习领域通常称之为“过拟合”(overfitting)。这个概念与人类的学习一样，当我们认为孩子学习好时，他不过是对考题拟合的足够好而已，我们的欣赏更多的来自于对他能够拥有更好的处理未来事务的能力怀有更多期望。然而，对于人类这种拥有无穷多种可能性的高智慧生物，仅仅以狭义的学习来看待未来的某种能力也是十分片面的。更可怕的是更多的人认为学习好就是“什么都好的好孩子”，学习差就是“什么都差的坏孩子”。学习不应该只是狭隘的考试成绩或者学历高低，而应该有更广阔的内涵。

1.4.3 有思想的机器

也许在我们今天的人们看来，感知机模型不过是一个再简单不过的算法而已，今天几行Python代码就可以轻松实现。然而罗森布拉特(Rosenblatt)的意图可不是满足于将感知机构建为算法，而是构建成一种机器。也许你想象不到这在上个世纪50年代，感知机它真的被活生生的造了出来，并且还是一个庞然大物！！罗森布拉特(Rosenblatt)当时在美国纽约布法罗康奈尔航空实验室（Cornell Aeronautical Laboratory）任研究心理学家和项目工程师，他后来成为了康奈尔大学生物科学系的神经生物学和行为学副教授。罗森布拉特在1958年写道：“创造具有人类特质的机器，一直是科幻小说里一个令人着迷的领域。但我们即将在现实中见证这种机器的诞生，这种机器不依赖人类的训练和控制，就能感知、识别和辨认出周边环境。我们即将见证这样的机器的诞生。”他是对的。但要证明这一点，花了半个世纪。1958年夏，罗森布拉特和他的赞助方美国海军研究办公室（U.S. Office of Naval Research）举行了新闻发布会。一台足有5吨重、面积大若一间屋子的IBM 704被“喂”进一系列的打孔卡。经过50次试验，计算机自己学会了识别卡片上的标记是在左侧还是右侧。这台被命名为Mark I 型的感知机是一台纯电动机器。它有 400 个光电管（或光电探测器），其权重被编码到电位器中，权重更新（发生在反向传播中）由电动机执行。

根据其创造者弗兰克·罗森布拉特（Frank Rosenblatt）的说法，这是对感知机（perceptron）的一次示范。感知机是“第一台有原创思想能力的机器”。《纽约时报》当时报道说：“海军透露了一种电子计算机的雏形，它将能够走路、说话、看、写、自我复制并感知到自己的存在……据预测，不久以后，感知机将能够识别出人并叫出他们的名字，立即把演讲内容翻译成另一种语言并写下来"。《纽约客》写道：“它确实是人类大脑的第一个正经的竞争对手。”那个时候，人们对“会学习的机器”抱有极大的热情，来自军方的资助和新闻媒体的关注使得罗森布拉特简直成了一个风云人物，他不断的抛头露面，简直是个明星。然而，就在聚光灯的阴影之下，一个猎手正在暗处伺机待发，他用犀利的眼神死死盯着猎物，最终将给罗森布拉特和他的感知机以致命一击。

1.5 AI寒冬

就在罗森布拉特（Frank Rosenblatt）和他的Mark I型感知机大放异彩，出尽风头之际，很快他将要迎来了他的一生之敌，同时也是他的高中学长马文·明斯基(Marvin Minsky)。麻省理工学院(MIT)教授马文·明斯基（Marvin Minsky）比罗森布拉特晚一年进入朗克斯科学高中。目前并没有证据表明明斯基在高中时与比他低一年级的罗森布拉特打过交道，但是后来的事实可以推测要么他们之间要么根本不认识，要么就是关系不怎么样。明斯基高中毕业后到海军服役一年，然后到哈佛大学读物理，毕业后来到普林斯顿攻读数学。在此，他建造了一台学习机Snare，Snare是世界上第一个神经网络模拟器，其目的是学习如何穿过迷宫，其组成中包括40个“代理”（agent）和一个对成功给予奖励的系统。正是这个Snare将历史上造出世界第一个神经网络的硬件的头衔硬生生从罗森布拉特头上夺走了。

在Snare的基础上，明斯基综合利用多学科的知识，使机器能够基于过去的行为来预测其当前的行为，并以“神经网络和脑模型问题”（Neural Nets and the Brain Model Problem）为题完成了他的博士论文。作为在1955年达特茅斯会议上和麦卡锡(John McCarthy)一起担任会议召集人的巨头，明斯基曾经是神经网络坚定的支持者。按正常发展，以神经网络研究毕业的明斯基本应该在该领域取得更大的成绩，可是罗森布拉特的感知机却提前占了上风，几乎获得了所有人的关注。随着明斯基对神经网络的研究，使得他对罗森布拉特的主张深感怀疑。在一次学术会议上公开辩论感知机的可行性时， 他和发明感知机的高中学弟大吵了一架，并宣称神经网络并不能解决人工智能问题，他们的同事和学生在一旁看得目瞪口呆。“我当时是康奈尔的研究生，被他们的争论吓了一跳，”美国佩斯大学（Pace University）计算机科学教授查尔斯·塔珀特（Charles Tappert）说道。塔珀特曾为纪念他曾经的导师组织过两次会议。“罗森布拉特认为他可以使计算机阅读并理解语言，而马文·明斯基指出这不可能，因为感知机的功能太简单了，”约阿希姆斯说。“罗森布拉特想要向机器展示各种物体，并让机器进行识别，而我们最终做到这一点是在60年后，” 约阿希姆斯说。“他在朝着正确的方向前进，需要的只是重复一百万遍。当时他不知道如何训练多层网络，但事后看来，他的算法仍然是我们现在训练深度网络的基础。”此后明斯基就开始偏向于反对神经网络，不管在当时还是现在，明斯基的基本观点几乎没错。但他随后所作的工作却让人工智能特别是神经网络的研究逐渐进入一个漫长的发展停滞期。

1.5.1 XOR异或问题

明斯基(Marvin Minsky)在一次学术会议上认识了西摩尔·帕普特（Seymour Papert），非常有趣的是，当时两人提交了几乎一模一样的论文，明斯基邀请帕普特来到MIT，于是就开启了被后人调侃为“魔鬼搭档”的新组合。这对组合在1969年合著了一本具有极大争议的书《感知机：计算几何导论》 (Perceptrons: an introduction to computational geometry )简称《Perceptron》。Marvin Minsky和Seymour Papert在专著Perceptron中，特别指出了感知器的一些严重缺陷，即单层感知器本质上是一个线性分类器，无法求解非线性分类问题，甚至连简单的异或（XOR）问题都无法求解。（例如，异或（XOR）分类问题，参见图1-12）。

客观上，感知机确实存在不小的问题。我们知道，感知机本身就是一条直线，它只能对线性可分的样本进行处理。对线性不可分的数据，感知机没法终止，并不是感知机算法找不到这条直线，而是这样的直线根本就不存在，感知机的弱点并不在其基本思想，而在于其简单的网络结构。明斯基和帕普特用最简单却又明显不可分的异或问题给了感知机几乎致命的打击。主观上，有可能是明斯基和帕普特对罗森布拉特所取得的关注和追捧带有一些明显的负面情绪。Perceptron这本书最初版本就具有明显的恶意，“罗森布拉特的论文没有多少科学价值”明斯基在第一版的序言里竟然这样直白的写道，说是嫉妒也不为过。

1.5.2 凛冬将至

由于这个致命的缺陷以及没有及时推广感知器到多层神经网络中，任何其他线性分类模型（例如逻辑回归分类器）的日子都不好过，但是研究人员对感知器的期望更高，有些人感到失望，他们完全放弃了神经网络，转而支持更高层次的问题，例如逻辑、问题求解和搜索。那么到底如何解决线性不可分问题呢？明斯基和帕普特特别指出层相互连接的神经元可能做更多，即需要多层感知机——亦即现在所谓的多层神经网络——才可以完成这一任务。在多层神经网络中，多个感知机的输出作为另一个感知机的输入。关键的问题是罗森布拉特的学习算法对多层并不管用。对多层网络而言，实在是很难想到网络的输出对隐含的层中参数w1的影响。这个问题对当时以及后来很长一段时期的人们，都是很困难的。在Perceptron出版后的十多年，也几乎没人找到一个比较好的方法。连明斯基都以挑衅的口吻在书中写道：“证实(或推翻)把感知机推广到多层这个想法是没有希望的，这一看法将是一个重要的研究内容。这一时期一些哲学家强烈反对AI研究者的主张。其中最早的一个是John Lucas，他认为哥德尔不完备定理已经证明形式系统（例如计算机程序）不可能判断某些陈述的真理性，但是人类可以。修伯特·德雷福斯（Hubert Dreyfus）讽刺六十年代AI界那些未实现的预言，并且批评AI的基础假设，认为人类推理实际上仅涉及少量“符号处理”，而大多是具体的，直觉的，下意识的“窍门（know how）”。约翰·希尔勒于1980年提出“中文房间”实验，试图证明程序并不“理解”它所使用的符号，即所谓的“意向性（intentionality）”问题。希尔勒认为，如果符号对于机器而言没有意义，那么就不能认为机器是在“思考”由于AI的进展缓慢，对AI提供资助的机构（如英国政府，DARPA和NRC）对无方向的AI研究逐渐停止了资助。早在1966年ALPAC（Automatic Language Processing Advisory Committee，自动语言处理顾问委员会）的报告中就有批评机器翻译进展的意味，预示了这一局面的来临。NRC（National Research Council，美国国家科学委员会）在拨款二千万美元后停止资助。1973年詹姆斯·莱特希尔(James Lighthill)针对英国AI研究状况的报告批评了AI在实现其“宏伟目标”上的完全失败，并给出最终结论：“迄今为止，AI各领域的发现并没有带来像预期一样的重大影响”。这导致了英国AI研究的低潮（该报告特别提到了指数爆炸问题，以此作为AI失败的一个原因）。DARPA则对CMU的语音理解研究项目深感失望，从而取消了每年三百万美元的资助。到了1974年已经很难再找到对AI项目的资助。从1974年开始，人工智能的研究进入了第一个漫长的冬季(AI Winter)。明斯基对感知器的批评导致了人们对神经网络研究停滞了将近20年。当然，这也一定程度上要归咎于AI研究者们低估了AI课题的研究难度，做出各种不切实际的承诺，而且当时的模型和硬件计算能力的限制，也使得这些承诺完全无法按预期实现。令人惊奇的是，就在1974年，哈佛大学的博士生Paul J. Werbos在他的博士论文《New Tools for Prediction and Analysis in the Behavioral Sciences》中，详细描述了如何利用误差的反向传播来训练人工神经网络。然而这篇经典的文献在当时并没有引起太多反响，因为冬天已经来临，很多人工智能的研究人员得不到资助，甚至论文也无法发表。《Perceptron》这本书的出版，本质上终结了感知机的命运。次年，明斯基获得图灵奖，这是计算机领域的最高荣誉。而更具悲情色彩的是罗森布拉特，他甚至没有等到1974年。1971年7月11日，罗森布拉特在他在43岁生日那天，在切萨皮克湾（Chesapeake Bay）乘单桅帆船出海时溺水身亡。据说可怜的他连遗体也没有找到。很多人怀疑他是承受不住《Perceptron》这本书出版后，给他带来的巨大压力而选择了自杀。至此，轰轰烈烈的第一次AI革命宣告落幕，一个时代结束了。然而不管怎样，反向传播思想的提出预示着一定会有另一些人在另外的合适时间及场合重新发现这个神经网络的救命稻草。一些学者的坚持，也使得这个漫长得冬天并非那么寒冷。冬天来了，春天还会远吗？

1.6 人工智能三大门派

达特茅斯会议上将AI定义为：“尝试找到如何让机器使用语言、形成抽象和概念、解决现在人类还不能解决的问题、提升自己等等。对于当下的人工智能来说首要问题是让机器像人类一样能够表现出智能。”但是如何具体实现，则逐渐形成了三大主流门派。

1.6.1 符号学派(Symbolist)

符号学派主要研究的是基于逻辑推理的智能模拟方法，符号学派认为任何能够将某些模式或符号进行操作并转化成另外一些模式或符号的系统就可能产生智能行为，它致力于用计算机的符号操作来模拟人的认知过程，其实质就是模拟人的大脑的抽象逻辑思维，并通过某种符号来描述人类的认知过程，从而实现人工智能。符号主义主要集中在人类智能的高级行为，比如推理、规划、知识表示等。

• 符号学派(Symbolists)：又称为逻辑主义、心理学派或计算机学派。包含决策树，专家系统等技术。代表人物有麦卡锡、西蒙和纽厄尔、马文·明斯基等。各类决策树相关的算法，均受益于符号主义流派。

20世纪80年代末，符号主义学派开始走向式微，日益衰落，其重要原因是：符号主义追求的是如同数学定理般的算法规则，试图将人的思想、行为活动及其结果，抽象化为简洁深入而又包罗万象的规则定理，就像牛顿将世间万物的运动蕴含于三条定理之中。但是，人的大脑是宇宙中最复杂的东西，人的思想无比复杂而又广阔无垠，人类智能也远非逻辑和推理。所以，用符号主义学派理论解决智能问题难度可想而知；另一个重要原因是：人类抽象出的符号，源头是身体对物理世界的感知，人类能够通过符号进行交流，是因为人类拥有类似的身体。计算机只处理符号，就不可能有类人感知，人类可意会而不能言传的“潜智能”，不必或不能形式化为符号，更是计算机不能触及的。要实现类人乃至超人智能，就不能仅仅依靠计算机。

1.6.2 联结学派(Connectionist)

联结学派起源于神经科学，此派认为智能行为来自高度互联的机制。联结主义有许多不同的形式，但最常见的形式利用了神经网络模型。与符号主义学派强调对人类逻辑推理的模拟不同，联结主义学派强调对人类大脑的直接模拟。如果说神经网络模型是对大脑结构和机制的模拟，那么联结主义的各种机器学习方法就是对大脑学习和训练机制的模拟。每个人的大脑都有万亿个神经元细胞，它们错综复杂的互相连接，也被认为是人类的智慧的来源。所以人们很自然想到能否通过大量神经元来模拟大脑的智力。联结主义学派认为神经网络和神经网络间的连接机制和学习算法能够产生智能。学习和训练是需要有内容的，数据就是机器学习、训练的内容。

• 联结学派(Connectionists)：又称为仿生学派或生理学派，包含感知器，人工神经网络，深度学习等技术。代表人物有罗森布莱特（Frank Rosenblatt）等。

联结学派可谓是生逢其时，在其深度学习理论取得了系列的突破后，人类进入互联网和大数据的时代。互联网产生了大量的数据，包括海量行为数据、图像数据、内容文本数据等。这些数据分别为智能推荐、图像处理、自然语言处理技术发展做出卓著的贡献。当然，仅有数据也不够，2004年后大数据技术框架的行成和图形处理器（GPU）发展使得深度学习所需要的算力得到满足。在人工智能的算法、算力、数据三要素齐备后，联结主义学派就开始大放光彩了。2009年多层神经网络在语音识别方面取得了重大突破，2011年苹果工作将Siri整合到iPhone4中，2012年谷歌研发的无人驾驶汽车开始路测，2016年DeepMind击败围棋冠军李世石，2018年DeepMind的Alphafold破解了出现了50年之久的蛋白质分子折叠问题。

1.6.3 行为学派(Actionist)

行为学派出发点与其他两个学派完全不同，它是一种基于“感知——行动”的行为智能模拟方法，思想来源是进化论和控制论。其原理为控制论以及感知——动作型控制系统。该学派认为行为是个体用于适应环境变化的各种身体反应的组合，它的理论目标在于预见和控制行为。行为主义对传统人工智能进行了批评和否定，提出了无须知识表示和无须推理的智能行为观点。相比于智能是什么，行为主义对如何实现智能行为更感兴趣。在行为主义者眼中，只要机器能够具有和智能生物相同的表现，那它就是智能的。

• 行为学派(Actionist)：又称为进化主义或控制论学派，包含控制论、马尔科夫决策过程、强化学习等技术。代表人物有萨顿（Richard Sutton）等。

行为主义学派在诞生之初就具有很强的目的性，这也导致它的优劣都很明显。其主要优势便在于行为主义重视结果，或者说机器自身的表现，实用性很强。行为主义在攻克一个难点后就能迅速将其投入实际应用。例如机器学会躲避障碍，就可应用于星际无人探险车和扫地机器人等等。不过也许正是因为过于重视表现形式，行为主义侧重于应用技术的发展，无法如同其他两个学派一般，在某个重要理论获得突破后，迎来爆发式增长。这或许也是行为主义无法与联结主义抗衡的主要原因之一。

符号主义研究抽象思维，连接主义研究形象思维，而行为主义研究感知思维。符号主义注重数学可解释性；连接主义偏向于仿人脑模型；行为主义偏向于应用和身体模拟。从共同性方面来说，算法、算力和数据是人工智能的三大核心要素，无论哪个学派，这三者都是其创造价值和取得成功的必备条件。行为主义有一个显著不同点是它需要有一个智能的“载体”来感知环境，比如扫地机器人的身体，而符号主义和连接主义则不需要“载体”去感知周围环境。联结主义学派和行为主义学派都需要使用强化学习方法进行训练。三者之间的长处与短板都很明显，意味着彼此之间可以扬长补短，共同合作创造更强大的强大的人工智能。比如说将连接主义的“大脑”安装在行为主义的“身体”上，使机器人不但能够对环境做出本能的反应，还能够思考和推理。未来随着三大学派更加融合贯通，可共同为人工智能的实际应用发挥作用。

备注：[1] Warren S.McCulloch and Walter Pitts，“A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity”，The Bulletin of Mathematical Biology 5，no.4（1943）：115-113. [2] 它们实际上并没有连接，只是非常接近以至于它们可以非常快速地交换化学信号。 [3] 在机器学习的上下文中，“神经网络”一词通常是指ANN，而不是BNN。 [4] 请注意，这个解不是唯一的：当数据点线性可分时，存在无限个可以将它们分离的超平面。 参考资料：1.纪念神经网络之父：半个世纪后终于“平反”2.人工智能极简史

二、蚝油如何发展起来

蚝油如何发展起来

蚝油作为一种传统的调味品，有着悠久的历史，并且一直深受人们的喜爱。随着食品行业的发展，蚝油也不断进行创新与发展，使其成为一种更加多样化和受欢迎的美食。那么，蚝油是如何发展起来的呢？本文将深入探讨蚝油的发展历程和市场前景。

1. 蚝油的起源

蚝油最早可追溯到中国南方的广东地区，据史料记载，蚝油的制作历史至少有几百年。起初，蚝油是由新鲜的生蚝制成的，经过一系列的烹饪过程获得浓郁的味道和香气。

随着时间的推移，人们开始尝试将蚝油进行商业化生产，并将其推广到其他地区。通过改进传统的制作方法，引入现代化的生产设备和技术，蚝油的生产规模逐渐增大，品质也得到了提高。

2. 蚝油的发展历程

在过去的几十年里，蚝油经历了从手工制作到机械化生产的转变。随着生产技术的进步，蚝油的产量大幅增加，价格也相应下降，使其更加普及和易于获取。

同时，蚝油的种类也变得更加多样化。除了传统的生蚝蚝油外，人们还发展出了蘑菇蚝油、虾皮蚝油等不同口味和风味的产品。这些创新使蚝油的应用范围更广，能够满足不同人群的口味需求。

3. 蚝油的市场前景

随着人们对美食品质的追求不断升级，蚝油作为高级调味品在市场上的地位越来越重要。具有浓郁的鲜香味、丰富的营养成分和独特的口感，蚝油在各类料理中被广泛使用。

尤其是在中华菜系中，蚝油几乎是必备的调味料之一。它不仅能够提升菜品的口味，还能够增添菜品的色泽和光泽。因此，蚝油市场的潜力巨大，有着广阔的发展前景。

4. 蚝油的未来发展

虽然蚝油已取得了长足的进步，但仍有许多创新和发展的空间。未来，我们可以期待以下几个方面的发展：

• 技术创新：继续改进生产工艺和设备，提高蚝油的品质和产量。
• 健康与安全：注重蚝油的食品安全和健康价值，开发更为纯天然和营养丰富的产品。
• 国际市场：拓展蚝油的国际市场，将其推广到更多的国家和地区。
• 多元化应用：探索蚝油的更多用途，如在酱料、火锅底料等方面的应用。

可以预见，随着这些发展方向的实施，蚝油行业将进一步壮大并迎来更好的发展。

结语

蚝油作为一种古老而又充满活力的调味料，已经在中国乃至全球范围内赢得了广泛的认可和喜爱。通过持续的创新与发展，蚝油不断推陈出新，在满足人们口腹之欲的同时，也为美食文化的传承发挥了重要作用。

我们有理由相信，蚝油将在未来继续发展壮大，成为中国独具特色的美食品牌之一，在世界舞台上展现其独特魅力。

三、新西兰疫情如何发展起来

新西兰疫情如何发展起来

概述

新西兰疫情自2020年开始便成为全球关注的焦点之一。本文将深入探讨新西兰疫情的发展历程，以及相关措施和影响。

疫情初期

新西兰最早的确诊病例可追溯至2020年初。当时，病毒传播速度迅猛，导致许多地区出现集中爆发。政府迅速采取了封锁措施和社交隔离，以遏制疫情蔓延。

在疫情初期，新西兰的医疗资源面临严峻考验。各级医院纷纷增加病床和医疗设备，以确保能够及时救治患者。

防控措施

为了控制疫情，新西兰政府采取了一系列严格的措施。包括但不限于：

• 封锁措施：关闭学校、商店和企业，减少人员流动。
• 检测和隔离：大规模检测和隔离确诊和疑似病例，阻断传播链。
• 口罩和消毒：推广口罩佩戴和加强消毒措施，减少病毒传播。

这些措施的实施有效地减缓了疫情的蔓延速度，为后续工作打下了坚实的基础。

疫情影响

新西兰疫情不仅对社会生活造成了重大影响，也深刻改变了人们的生活方式。在经济方面，许多行业受到冲击，导致失业率上升和企业倒闭。

教育系统也受到严重干扰，学生需要通过远程教学来继续学业。这种改变对教育质量和学习效果带来一定挑战。

此外，疫情也对人们的心理健康产生了负面影响。长时间的隔离和恐慌情绪使许多人感到焦虑和沮丧。

未来展望

尽管疫情给新西兰带来了巨大挑战，但政府和社会各界积极应对，有信心度过难关。未来，我们需要更加紧密合作，共同努力，才能战胜疫情，恢复正常生活。

新西兰疫情发展如此迅速，给我们提出了重要问题和挑战。唯有齐心协力，共同努力，才能最终战胜疫情，恢复社会稳定和经济发展。

四、酒厂如何发展起来？

这个不外乎三方面

一个是自身酒的质量，以及生产效率，包括内部管理等

另外一方面就是广告营销，扩展渠道等，质量和数量都要抓

最后就是还有售后方面的反馈和改进等

五、教育行业前景如何发展起来

教育行业一直以来都是社会发展中非常重要的一环。随着社会的进步和人们对教育的需求不断增长，教育行业正面临着前所未有的机遇和挑战。本文将探讨教育行业的发展前景，并分析其如何发展起来。

教育行业的现状

当前，教育行业已经成为国民经济的支柱产业之一。随着人们对教育的重视程度不断提高，教育行业的规模不断扩大。从幼儿教育到高等教育，从传统教育到在线教育，教育行业正呈现出多元化和差异化的发展趋势。同时，教育行业也面临着一系列的问题，如教育资源不均衡、教育质量参差不齐等。

教育行业的机遇

随着经济的发展和科技的进步，教育行业正迎来前所未有的机遇。一方面，教育行业的市场需求不断增长。随着人们对教育的重视程度提高，对于优质教育资源的需求也在不断增加。另一方面，科技的发展为教育行业带来了新的发展机遇。在线教育、智能教育等新兴教育模式的出现，为教育行业的创新和发展提供了新的动力。

此外，教育行业的国际化程度也在不断提高。随着全球化的进程加快，教育领域的交流与合作越来越频繁。国际学校、留学培训等项目的兴起，为教育行业的发展打开了更广阔的空间。

教育行业的挑战

尽管教育行业面临着广阔的发展前景，但也存在着一些挑战。首先，教育资源的不均衡分布是一个亟待解决的问题。一些发达地区的教育资源丰富，而一些欠发达地区的教育条件相对较差。其次，教育质量的参差不齐也是一个亟待解决的问题。在教育行业中，优质教育资源的供给与需求不平衡，导致了教育质量的参差不齐现象。此外，教育行业的市场竞争也日益激烈，教育机构需要不断提升自身竞争力。

教育行业的发展趋势

从长远来看，教育行业的发展趋势将呈现以下几个方面：

• 智能化教育：随着人工智能、大数据等技术的应用，教育行业将更加智能化。教学过程将更加个性化、精准化，学生的学习效果将得到更好的提升。
• 在线教育：在线教育将继续发展壮大。随着互联网的普及和网络技术的提升，在线教育将成为教育行业的重要组成部分。
• 国际化发展：随着全球化的进程加快，教育行业也将更加国际化。国际交流与合作将更加频繁，国际化教育项目将蓬勃发展。
• 终身教育：随着职业发展的需求不断增加，终身教育将成为教育行业的一个重要方向。教育机构需要提供更多的职业培训和继续教育项目。

总的来说，教育行业的前景广阔，但也面临着一系列的挑战。通过不断创新和改革，教育行业能够充分发挥其作用，为社会的发展做出更大的贡献。

六、木业行业前景如何发展起来

木业行业前景如何发展起来一直备受关注，木业作为建筑和家居装饰中不可或缺的材料，始终扮演着重要角色。随着人们生活水平的提高和环境意识的增强，木业行业正经历着翻天覆地的变化和发展。

市场需求持续增长

随着人们对健康、环保的关注不断提升，越来越多的消费者开始选择使用木材制品，这推动了木业行业的发展。木制品不仅具有自然的美观和温暖的触感，而且具有良好的环保性能，深受消费者喜爱。因此，市场对木制品日益增长的需求助推了木业行业迈向更加繁荣的未来。

技术创新助力行业发展

随着科技的不断进步，木业行业也在不断进行技术创新，推动产品不断升级。传统的木材加工方式逐渐被现代化的生产工艺取代，使得产品质量得到提升，生产效率得到提高。例如，采用数控机械进行木材加工，不仅提高了加工精度，还大大节约了人力成本，提升了企业的竞争力。

绿色发展持续推动

随着全球环保意识的增强，绿色发展已经成为各行各业的共识。木业行业也在积极响应国家政策，推动木制品生产向绿色化、环保化方向发展。采用可持续发展的木材资源，推广运用环保涂料和胶粘剂，减少VOCs排放等措施，助力木业行业朝着绿色、可持续的方向迈进。

市场竞争激烈

随着木业行业市场需求的增长，竞争也随之加剧。各个企业为了争夺市场份额，纷纷加大研发投入，提高产品质量，降低成本，不断创新。同时，外部环境的变化也给企业带来挑战，例如原材料价格波动、市场需求结构变化等，都需要木业企业具备灵活的应变能力。

产业链整合加速

为了提高产业链整体效益，木业企业开始加速产业链整合的步伐。从原材料采购到生产加工再到销售服务，企业希望通过整合上下游资源，实现资源优化配置，提高整体竞争力。产业链整合不仅能够降低生产成本，提高效率，还可以提供更全面的服务，满足消费者多样化的需求。

科技赋能业务发展

科技的发展为木业企业带来了新的发展机遇。利用大数据分析和人工智能技术，木业企业可以更好地洞察消费者需求，优化产品设计，提高市场响应速度。同时，互联网技术的应用也为企业拓展销售渠道提供了更多可能性，实现线上线下融合发展。

未来挑战和机遇并存

木业行业发展面临着诸多挑战，如原材料价格波动、市场竞争加剧、环保标准提升等。但与挑战并存的是巨大的发展机遇。随着消费升级和城市化进程的推进，木制品市场的潜力依然巨大。只有抓住机遇，应对挑战，持续推进绿色、创新、可持续的发展理念，木业行业才能迎接更加美好的未来。

七、迈阿密如何发展起来的？

早期的迈阿密旅游业 迈阿密的旅游业可以追溯到19世纪末和20世纪初。迈阿密的主要旅游资源是其美丽的自然环境和温暖的气候。许多人来到这里享受阳光、沙滩和海浪。早期的旅游业主要集中在海滩附近的小旅馆和酒店,这些酒店提供简单的住宿和餐饮服务。

20世纪中期的迈阿密旅游业 20世纪中期,随着航空业的兴起和旅游业的发展,迈阿密的旅游业开始蓬勃发展。许多人开始乘飞机到迈阿密旅游,这使得迈阿密成为了一个国际旅游目的地。

八、义乌小镇如何发展起来？

义乌小镇主要是靠大市场发展起来的，国际小商品市场规模很大，背后靠的是成千上万家工厂，这里既有家庭作坊的小厂也有上规模的大品牌，袜子来讲：梦娜、浪莎、宝娜斯、振汉 都是大品牌全部都是义乌人发展起来的，义乌人甚至做很不起眼的东西都能做到世界之最，最相框都能做到世界第一的王斌相框义乌以自己独有的魅力吸引来自中东、南美、欧美等地的外国客商几万人，常驻在义乌的外国人就有3万以上，大街上随处可见来自中东的、南美的外商，义乌的发展吸引了来自全国各地的人才，在这里英语、韩语、阿拉伯语、波斯语随处可以听见，而义乌的商人现在不少都把接力棒交给了自己的子女（受过高等教育的一代）经营。

九、京东是如何发展起来？

1998年6月18日，刘强东先生在中关村创业，成立京东公司。

2001年6月，京东成为光磁产品领域最具影响力的代理商，销售量及影响力在行业内首屈一指。

2004年1月，京东开辟电子商务领域创业实验田，京东多媒体网正式开通，启用新域名。

2005年11月，京东多媒体网日订单处理量稳定突破500个。

2006年1月，京东宣布进军上海，成立上海全资子公司。

2006年6月，京东开创业内先河，全国第- - 家以产品为主体对象的专业博客系统一-京东产品博客系统正式开放。京东在由第三方电子支付公司网银在线与中国计算机报联合主办的“网银杯”2006 超级网商评选活动中，荣获“最受欢迎的IT产品网商”称号。

十、如何把小店发展起来？

要把小店发展起来，可以考虑以下几个方面的策略：

了解目标市场：了解目标客户的需求和喜好，分析竞争对手的优势和劣势，制定适合市场的产品定位和营销策略。

提供优质产品和服务：确保产品的质量和性价比，提供良好的售后服务，建立良好的口碑和信誉。

制定品牌宣传计划：通过各种渠道进行品牌宣传，如社交媒体、线下广告、参加展会等，提高品牌知名度和曝光率。

建立客户关系：与客户保持良好的沟通和互动，了解他们的需求和反馈，根据客户的需求不断改进产品和服务。

制定合理的价格策略：根据产品的成本和市场需求，制定合理的价格策略，吸引客户同时保持利润。

利用电子商务平台：建立网店或使用第三方电商平台，扩大销售渠道，吸引更多的客户。

定期进行市场调研：关注市场变化和趋势，及时调整产品和营销策略，保持竞争力。

寻求合作机会：与其他相关行业的企业合作，共同开展促销活动或联合推出新产品，扩大影响力和市场份额。

不断创新和改进：关注行业的新技术和趋势，不断创新产品和服务，提升竞争力。

管理财务和成本：合理控制成本，管理好财务，确保小店的运营和发展。

以上是一些常见的小店发展策略，具体的发展路径还需根据实际情况进行调整和优化。