人工智能孕育期的成就？

一、人工智能孕育期的成就？

1.孕育期

主要成就是创立数理逻辑、自动机理论、控制论、信息论和系统论，发明

了通用电子数字计算机。这些成就为人工智能的诞生准备了充足的思想、理论和物质技术条件。

2.形成期

主要成就是人工智能正式诞生，并很快在定理证明、问题求解、博弈、模

式识别等领域取得重大突破

3.发展期

主要成就是人工智能研究向纵深发展，在更多的研究领域取得了重大成就，并开始走向实际应用，在学科上也开始形成自己的理论体系。

二、企业孕育期的特点？

各行各业的企业都是有生命周期，从初创期到死亡期，一个企业从成熟期到稳定期的时候，我们就要开始做出改变的时候，我们如果不敢于打破自己的过去，不敢归零，不敢革自己命的时候不去创新不去改变，等着我们的就是走向衰退和死亡；

那么如何判断企业处于哪个阶段？

1. 孕育期：憧憬

特征：具有高度的灵活性，每个人都敢于冒险，承担责任

现金流：当经营活动现金净流量为负数、投资活动现金净流量为负数、筹资活动现金净流量为正数时；

关键要素：创业者是否勇于承担责任，以避免创业空想

三、柴犬的孕育期

四、京剧孕育期的重点时间？

清初，京城戏曲舞台上盛行昆曲与京腔(青阳腔)。乾隆中叶后，昆曲渐而衰落，京腔兴盛取代昆曲一统京城舞台。

乾隆四十五年(1780年)秦腔艺人魏长生由川进京。

乾隆五十五年(1790年)，继三庆徽班落脚京城后(班址位于韩家台胡同内)，又有四喜、启秀、霓翠、春台、和春、三和、嵩祝、金钰、大景和等班，亦在大栅栏地区落脚演出。

道光二十五年(1845年)各大名班，均为老生担任领班。

徽、汉合流后，促成了湖北的西皮调与安徽的二簧调再次交流。

徽、秦、汉的合流，为京剧的诞生奠定了基础。

五、人工智能的起源与发展形成期暗淡期？

一、起源

提到人工智能的历史，所有书都会提到1956年度的达特茅斯会议，在这次会上人工智能的鼻祖John mcarthy是发起人，minsky也 积极参与其中，包括我们课本上非常著名的提出信息论的香农本人。

曾经麦卡锡和明斯基都曾经在贝尔实验室为香农打工，当时他们研究的核心就是图灵机，并将此作为智能活动的理论基础。

后来麦卡锡到IBM打工，遇到了研究神经网络的罗切斯特并得到了洛克菲勒基金会的资助，决定在第二年达特茅斯召开人工智能夏季研讨会，这便是人工智能名字的由来。

从1955年到1965年，人工智能进入快速发展时期，在机器学习领域，出现了“跳棋程序”并在1959年实现了人工智能战胜人类的事件打败了当时设计他的设计师Samuel，并在1962年，打败了州跳棋冠军。

在模式识别领域，1956年Oliver selfridge研发了第一个字符识别程序，并在1963年发明了符号积分程序SAINT，在1967年SAINT的升级版SIN就达到了专家级的水准。

同时美国政府也投入了2000万美元资金作为机器翻译的科研经费。当年参加达特茅斯的专家们纷纷发表言论，不出十年，计算机将成为世界象棋冠军、可以证明数学定理、谱写优美的音乐，并且在2000年就可以超过人类。

二、第一次寒冬

但在1965年人工智能迎来一个小高潮之后，质疑的声音也随之到来，Samuel设计的跳棋程序停留在了战胜周冠军，机器翻译领域因为一直无法突破自然语言理解（NLP），1966年的美国公布了一份名为“语言与机器”的报告全盘否定了机器翻译的可行性。

1969年，发起人之一的minsky发表言论，第一代神经网络（感知机perceptron）并不能学习任何问题，美国政府和美国自然基金会大幅削减了人工智能领域的研究经费。在20世纪70年代人工智能经历了将近10年左右的寒冬时期。

三、第二次高潮与寒冬

直到80年代，人工智能进入第二次发展高潮，卡耐基梅隆大学为日本DEC公司设计的XCON专家规则系统（专注于解决某一限定领域的问题，具备2500条规则，专门用于选配计算机配件，因此避免了常识问题）可以为该公司一年节省数千万美金。

同期日本政府拨款8.5亿美元支持人工智能领域科研工作，主要目标包括能够与人交流、翻译语言、理解图像、像人一样进行推理演绎的机器。

但是随后人们发现，专家系统通用性较差，未与概率论、神经网络进行整合，不具备自学能力，且维护专家系统的规则越来越复杂，且日本政府设定的目标也并未实现，人工智能研究领域再次遭遇了财政苦难，随之人工智能发展进入第二次寒冬。

四、第一次算力与算法爆发

上世纪90年代，计算机在摩尔定律下的计算机算力性能不断突破，英特尔的处理器每18-24个月晶体管体积可以缩小一倍，同样体积上的集成电路密集度增长一倍、同样计算机的处理运算能力可以翻一倍。

1989年，还在贝尔实验室的杨立坤通过CNN实现了人工智能识别手写文字编码数字图像。

1992年，还在苹果任职的李开复利用统计学方法，设计了可支持连续语音识别的Casper语音助理（Siri的前身），在1997年IBM的国际象棋机器人深蓝战胜国际象棋冠军卡斯帕罗夫（不再止步于州冠军，第一次真正意义上的战胜人类），同年两位德国科学家提出了LSTM网络可用于语音识别和手写文字识别的递归神经网络。

五、算力+算法+数据三驾马车聚齐：发展进入快车道

直到2006年，也就是我们身处的这不到20年的时间是当代人工智能快速发展的阶段，同年杰弗里辛顿发表了《learning of multiple layers of representation》奠定了当代的神经网络的全新架构。

2007年还在Stanford任教的华裔女科学家李飞飞教授，发起了ImageNet项目，开源了世界上最大的图像识别数据集（超过1400万、2万多标注类别的图像数据集）。

在2006年亚马逊的AWS的云计算平台发布，进一步大幅提升了人工智能网络模型计算所需要的算力。

同时，随着2014年4G时代的到来与智能手机大规模普及，移动互联网的极速发展，催生了覆盖人起居生活工作的方方面面的各色应用，带来了神经网络训练迭代所需的养料“海量的数据”，同时随着IoT物联网的兴起、支持分布式计算（边缘计算）的传感器时序（temporal）数据指数级生成。

六、技术发展离不开政府支持，我国将人工智能列入国家战略

2017年我国政府也引发了《新一代人工智能发展规划》明确了我国新一代人工智能发展的战略目标：到2020年，人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步，人工智能产业成为新的重要经济增长点，人工智能技术应用成为改善民生的新途径。

到2025年，人工智能基础理论实现重大突破，部分技术与应用达到世界领先水平，人工智能成为我国产业升级和经济转型的主要动力，智能社会建设取得积极进展；到2030年，人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，成为世界主要人工智能创新中心。

人工智能发展简史–符合事物发展本质-螺旋式上升

回顾人工智能历史发展的60多年间，有上升期、有瓶颈期、有寒冬期，但却一直不断的演进进步，正如恩格斯在《自然辩证法》所说，一切事物都是由螺旋形上升运动是由事物内部矛盾引起的，矛盾双方经过反复斗争，引起对立面的两次否定，两次转化，事物的发展从肯定到否定再到否定之否定，形成一个周期性，每一周期的终点同时又是下一周期的开端。

一个周期接着一个周期，每一周期完成时出现仿佛向出发点的复归，形成由无数“圆圈”衔接起来的无限链条，呈现出螺旋形的上升运动。

而如今的我们，正处在一个人工智能高速发展时代，且已经渗透到人们日常生产、生活、工作的方方面面，大家可能会问，为什么不是10年前、20年前而是现在？

这就不得不提人工智能三要素，分别是：算法、算力和数据，三者缺一不可。而人工智能早期发展的瓶颈，很多都是因为你三要素的一种或者多种要素的缺乏，导致人工智能产业陷入短暂的困境，如下图所示。

而如今，随着4G、5G基础网络通讯设施的快速发展，使万物互联成为可能，全球有天文数字级别的人、设备、传感器被连接，产生海量的数据，而这些数据正是人工智能算法模型迭代的充足养料。

而为什么我国有建设成为人工智能创新中心的底气？因为我们国家在网络基础设施建设方面在全球最为领先，移动互动联网渗透人们生产生活最为彻底 ，“配送下乡”的电商平台淘宝、拼多多、京东，美团等互联网“买菜”服务下沉到社区，村子里在直播玩短视频的大爷大妈，每个人都不知不觉的在享受着“人工智能”科技发展所带来的红利，同时也被“算法”支配着时间。

困在算法里的外卖小哥、内容平台利用推荐算法向你定向投喂的“猪食内容”、“人脸”信息被滥用，“算法”的偏见与歧视，正如一切事物的两面性一样、技术的发展同时一定会带来负面的影响，引发社会舆论的挑战。

如何更好的保护人们的隐私的同时，让算法更好的为人们服务？如何让人工智能将来不会“觉醒”，失去控制甚至伤害人类？如何让深度学习这个相对黑盒更具可解释性，更安全、更鲁棒？

相信诸位也跟我刚接触这个领域一样带着许多困惑。这些学界和工业界都已经有一些尝试与探讨，我希望在这本书的有限章节中向你尽可能简要但清晰的分享。

七、人工智能的未来在哪？

未来人工智能又将去向何从，会像是科幻电影里人工智能终将觉醒、他们因为不具备”人性”可以更加理智的不会错的进化统治甚至“奴役”人类？

还是由于人类生存活动使地球的生态环境不断恶化，“病毒”不断肆虐，人类无法外出，只能沉陷于由人工智能创造的虚拟环境中，像是”头号玩家”所描述的世界，在虚幻世界中实现”自我”价值？

虽然无法先知，但是可以预见的是，人工智能未来一定会具备以下趋势：

从专家系统转向通用型的认知智能，像是我们上文提到的早期只能针对问题解决问题的某个细分领域的人工智能，未来的人工智能是更加通用型的、在感知能力的基础上具备像人一样具备认知智能，除了分类、归纳、检测、识别具备推演、预测的能力；

深度学习模型从过去的黑盒不可解释，变得更加具备“可解释性”，从而通过算法模型更公平、更安全、更鲁棒；

深度学习向多模态发展，正如人类文明进行学习不仅仅是通过眼睛观看，还有“口眼耳鼻舌身意、色相声香味触法”，因此深度学习需要多传感器的信息融合进行模型学习训练与判断；

由于高级任务的带标签训练数据十分匮乏，这会促使人们进一步研究稀疏数据环境中的学习技术，比如，小样本学习和自我监督学习以及如何提升学习的效率以及如何让学习的进度追赶上数据产生的进度，增量学习也是一个解决当前现状的实用方向。

数据隐私和数据安全引起社会广泛关注，如何保护隐私的前提下同时进行模型训练迭代，联邦学习已经被大多公司和组织广泛使用。

八、总结

这本书适用于所有刚刚从其他行业转型的AI产品经理，或作为一名刚毕业即将或者已经踏入职场的“新鲜人”，又或者是对于人工智能这个行业感兴趣想要了解的朋友们，希望通过我的一些经验和案例总结浓缩了七节课，希望可以帮助大家了解人工智能行业的同时，理解人工智能产品经理这个岗位，甚至可以快速实操上手。

第一章，我们介绍人工智能发展的介绍，从历史到现状再进一步尝试预见其未来。

第二章，我们介绍进入人工智能领域必知必会的基础知识，包括人工智能最为重要的三驾马车，人工智能、机器学习、深度学习之间的关系？对于AI产品经理需要理解的算法模型，如何衡量算法模型的好坏，如何建立评价体系？

第三章，我们介绍产品经理技能“方法论”，包括需求管理能力、向上管理能力、横向管理能力、项目管理能力、产品管理能力包括如何完成一个产品从0到1的构建，包括常用的管理工具/商业工具等，需要具备的数据分析能力、透过数据进行商业分析的能力等

第四章，我们介绍主要与软件算法类相关的人工智能项目，包括人脸算法技术的场景应用：智能相册、AI人像视频美妆、人体算法、手势算法、人像风格化算法等场景应，人脸AI小游戏等直接面向C端消费者场景的项目；

第五章，我们介绍软硬结合的AI算法类项目，包括智能音箱、智能电视、儿童手表、机器狗、智能座舱项目；

第六章，我们介绍B端垂直行业的AI应用类项目，包括智慧工厂、智慧办公、智慧门店项目；

第七章，我们介绍AI产品的商业模式设计。

最后，我们会推荐几本书籍和影视剧作品作为拓展性阅读，希望有余力的同学可以参考阅读

六、人工智能从诞生至今发展历程大体上可以划分为孕育阶段？

人工智能的发展简史，主要分为三个阶段，分别是孕育、形成和发展三个阶段：

第一个阶段是在1956年，第二个阶段是在1956~1969年，第三个阶段指的是在20世纪70年代之后。

七、人工智能的发展？

经历了从符号主义到连接主义的转变，从监督学习到无监督学习的进步，以及从单模态到多模态的拓展。

随着数据量的增加和计算能力的提升，人工智能的应用范围越来越广泛，包括但不限于自然语言处理、图像识别、语音识别、推荐系统等。未来，人工智能将继续向更广泛、更深入的方向发展，为人类社会带来更多的便利和创新。

八、为什么戏曲的孕育期特别长？

京剧的孕育期特别长。比别的剧种都要长。他的一板一眼都是有规定的。花脸要怎样走。小生要怎样走。都要听着锣鼓的节奏来的。不能自己想怎样表演，就怎样表演。京剧演员比其它地方剧种都要难。能够在舞台上听到唱彩声，真得不容易。但是想登上舞台的演员多的是。所以可以一代一代往下传。

九、为什么说旅游在旅行的发展中孕育和分离？

旅游在旅行的发展中孕育和分离⑴旅行观念产生的基础和条件；⑵人类的剩余劳动产品逐渐转化成商品，商业便应运而生了⑶商人开创了旅行的先河⑷经商旅行孕育着旅游的因子；⑸“享乐旅行”的出现标志着旅游的诞生 3、旅游的产生源于人类意识的发展、精神需求的提高和经济条件的成熟。

4、虽然旅游古已有之，但决非有了人类就有旅游。旅游是人类进化和社会、经济、文化发展到一定阶段的产物，并伴随着人类历史的演变而不断发展变化。

十、1956年人工智能的发展处于什么期？

1、1956年，人工智能才被确立为一门学科。

2、人工智能从发展历程分为以下阶段：

人工智能的诞生：1943 - 1956

在20世纪40年代和50年代，来自不同领域（数学，心理学，工程学，经济学和政治学）的一批科学家开始探讨制造人工大脑的可能性。

黄金年代：1956 - 1974

第一次AI低谷：1974 - 1980

繁荣：1980 - 1987

第二次AI低谷：1987 - 1993

走在正确的路上：1993 - 2005

大数据：2005 - 现在

3、在有大数据之前，计算机并不擅长解决需要人类智能来解决的问题，但是今天这些问题换个思路就可以解决了，其核心就是变智能问题为数据问题。由此，全世界开始了新的一轮技术革命——智能革命。