人工智能的前世今生,前世今生，带你了解AlphaGo的发展历程
人工智能的前世今生目录
人工智能的前世今生
人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）可以追溯到上世纪50年代，起初是由计算机科学家和研究者们提出的一种研究方向和概念。然而，随着技术的发展，AI经历了多个阶段和变革，从最初的符号推理到机器学习再到深度学习，其前世今生可以总结如下： 。
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1. 符号推理时代（Symbolic AI）：上世纪50年代至80年代初，AI的主要方法是基于符号推理，主要通过逻辑推理和规则系统来实现智能。然而，这种方法面临的挑战是处理模糊和不确定性，导致发展相对缓慢。。
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2. 知识工程时代（Knowledge-based AI）：80年代后期至90年代，AI研究者开始将领域知识转化为计算机可以处理的形式，建立了一系列专家系统。这些系统可以通过规则和知识库进行推理和决策，但是需要大量人工知识输入和维护。。
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3. 统计学习时代（Statistical AI）：20世纪90年代至2000年代初，机器学习的概念逐渐发展起来，开始应用统计学方法来构建模型和算法。这种方法主要依靠大量数据和统计推断，通过训练模型来实现AI。其中，支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）等机器学习算法得到了广泛应用。。
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4. 神经网络时代（Neural Network AI）：2000年代中期至今，深度学习的兴起引发了一次AI的浪潮。深度学习基于人工神经网络，通过模拟人脑神经元的连接和层次结构实现对数据的自动学习和分析。深度学习在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域取得了显著突破，并成为当前AI发展的主流方法。。
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今天，AI已经应用于各个领域，包括医疗诊断、自动驾驶、智能助理等。未来，随着技术的进一步发展，如量子计算和机器人技术的融合，人工智能的前景将更加广阔，对社会经济的影响也将越来越大。。
前世今生，带你了解AlphaGo的发展历程
01 阿尔法围棋（AlphaGo）是一款围棋人工智能程序，由位于英国伦敦的谷歌（Google）旗下DeepMind公司的戴维·西尔弗、艾佳·黄和戴密斯·哈萨比斯与他们的团队开发，这个程序利用“价值网络”去计算局面，用“策略网络”去选择下子。
AlphaGo的主要设计者：
大卫·席尔瓦 （David Silver），剑桥大学计算机科学学士，硕士，加拿大阿尔伯塔大学计算机科学博士。
现为伦敦大学学院讲师及Google DeepMind研究员。
黄士杰（Aja Huang），台湾交通大学计算机科学学士，台湾师范大学计算机科学硕士和博士，加拿大阿尔伯塔大学计算机科学博士后。
现为Google DeepMind研究员。
阿尔法围棋（AlphaGo）是通过两个不同神经网络“大脑”合作来改进下棋。
这些大脑是多层神经网络跟那些Google图片搜索引擎识别图片在结构上是相似的。
它们从多层启发式二维过滤器开始，去处理围棋棋盘的定位，就像图片分类器网络处理图片一样。
经过过滤，13 个完全连接的神经网络层产生对它们看到的局面判断。
这些层能够做分类和逻辑推理。
这些网络通过反复训练来检查结果，再去校对调整参数，去让下次执行更好。
这个处理器有大量的随机性元素，所以人们是不可能精确知道网络是如何“思考”的，但更多的训练后能让它进化到更好。
第一大脑：落子选择器 （Move Picker）
阿尔法围棋（AlphaGo）的第一个神经网络大脑是“监督学习的策略网络（Policy Network）” ，观察棋盘布局企图找到最佳的下一步。
事实上，它预测每一个合法下一步的最佳概率，那么最前面猜测的就是那个概率最高的。
这可以理解成“落子选择器”。
第二大脑：棋局评估器 （Position Evaluator）
阿尔法围棋（AlphaGo）的第二个大脑相对于落子选择器是回答另一个问题。
不是去猜测具体下一步，它预测每一个棋手赢棋的可能，在给定棋子位置情况下。
这“局面评估器”就是“价值网络（Value Network）”，通过整体局面判断来辅助落子选择器。
这个判断仅仅是大概的，但对于阅读速度提高很有帮助。
通过分类潜在的未来局面的“好”与“坏”，AlphaGo能够决定是否通过特殊变种去深入阅读。
如果局面评估器说这个特殊变种不行，那么AI就跳过阅读在这一条线上的任何更多落子。
2015年10月阿尔法围棋以5：0完胜欧洲围棋冠军、职业二段选手樊麾。
2016年3月挑战世界围棋冠军、职业九段选手李世石。
根据日程安排，5盘棋将分别于3月9日、10日、12日、13日和15日举行，即使一方率先取得3胜，也会下满5盘。
最后以4:1结束了这场“战争”。
2016年3月27日，AlphaGo确认挑战《星际争霸2》。
2016年12月29日晚起，一个注册为“master”、标注为韩国九段的“网络棋手”接连“踢馆”弈城网和野狐网。
2016年12月29日晚起到2017年1月4日晚，master对战人类顶尖高手的战绩是60胜0负。
最后一盘前，大师透露，“他”就是阿尔法围棋（AlphaGo）。
2017年5月23日-27日柯洁与围棋人工智能AlphaGo在“中国乌镇·围棋峰会”展开对弈。
三局比赛，分别于5月23、25、27日进行。
在未来，Alpha Go将和医疗、机器人等进行结合，更好的服务人类。
AKU人工智能的起源？
人工智能（Artificial Intelligence）, 英文缩写为 AI, 是一门由计算机科学、控制论、信息论、语言学、神经生理学、心理学、数学、哲学等多种学科相互渗透而发展起来的综合性新学科。
自问世以来AI经过波波折折，但终于作为一门边缘新学科得到世界的承认并且日益引起人们的兴趣和关注。
不仅许多其他学科开始引入或借用AI技术，而且AI中的专家系统、自然语言处理和图象识别已成为新兴的知识产业的三大突破口。
人工智能的思想萌芽可以追溯到十七世纪的巴斯卡和莱布尼茨，他们较早萌生了有智能的机器的想法。
十九世纪，英国数学家布尔和德o摩尔根提出了“思维定律“，这些可谓是人工智能的开端。
十九世纪二十年代，英国科学家巴贝奇设计了第一架“计算机器“，它被认为是计算机硬件，也是人工智能硬件的前身。
电子计算机的问世，使人工智能的研究真正成为可能。
作为一门学科，人工智能于1956年问世，是由“人工智能之父“McCarthy及一批数学家、信息学家、心理学家、神经生理学家、计算机科学家在Dartmouth大学召开的会议上，首次提出。
对人工智能的研究，由于研究角度的不同，形成了不同的研究学派。
这就是：符号主义学派、连接主义学派和行为主义学派。
传统人工智能是符号主义，它以Newell和Simon提出的物理符号系统假设为基础。
物理符号系统是由一组符号实体组成，它们都是物理模式，可在符号结构的实体中作为组成成分出现，可通过各种操作生成其它符号结构。
物理符号系统假设认为：物理符号系统是智能行为的充分和必要条件。
主要工作是“通用问题求解程序“（General Problem Solver, GPS）：通过抽象，将一个现实系统变成一个符号系统，基于此符号系统，使用动态搜索方法求解问题。
连接主义学派是从人的大脑神经系统结构出发，研究非程序的、适应性的、大脑风格的信息处理的本质和能力，研究大量简单的神经元的集团信息处理能力及其动态行为。
人们也称之为神经计算。
研究重点是侧重于模拟和实现人的认识过程中的感觉、知觉过程、形象思维、分布式记忆和自学习、自组织过程。
行为主义学派是从行为心理学出发，认为智能只是在与环境的交互作用中表现出来。
华为的前世今生是什么意思
华为凭借卓越的技术实力和不断深化的全球化视野，已在全球范围内建立了自己的品牌，并且在5G、人工智能、物联网等领域拥有全面的技术布局和领先的市场份额。
华为的前世是一家小规模的公司，但华为的今生正是由此延伸出的雄厚实力、全球影响力和领先技术的体现。
华为是中国制造的代表企业之一，也是中国经济发展的缩影。
在21世纪全球经济体系中，中国经济的崛起已经成为全世界瞩目的焦点。
华为的前世展现了中国制造的精神，而今生则代表了中国企业在全球舞台上的崛起和领军地位。
华为的前世今生所展现出的不同，呈现了中国企业自强不息、锐意进取的精神风貌，为中国企业的崛起之路注入了强大的力量。
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