导读：很多朋友问到关于人工智能的两次热潮是什么的相关问题，本文首席CTO笔记就来为大家做个详细解答，供大家参考，希望对大家有所帮助！一起来看看吧！
简述人工智能三次浪潮中各阶段出现低潮的原因是什么? 人工智能的未来
1、自1956年的夏天诞生于达特茅斯会议之后，人工智能业已经历三次浪潮。第一次浪潮中，人们惊呼着“人工智能来了”、“再过十年机器会超越人类”，陆续发明了首款感知神经网络软件，证明了数学定理。
2、第二次，随着上世纪80年代Hopfield神经网络和BT训练算法的提出，出现语音识别、语音翻译计划等以及日本提出的第五代计算机。然而，由于未能真正进入人类日常生活之中，前两次浪潮最终归于沉寂。
3、如今第三次人工智能浪潮的兴起，得益于深度学习技术的突破。该技术是一种需要训练大型神经网络的“深层”结构，且每层可以解决不同方面的机器学习。其特点是，无需再依赖于硬件代码和事先定义的规则，而是依靠模拟人类大脑的神经网络系统，从案例和经验中习得算法。
4、“人工智能的不同技术应用处于不同阶段。其中，语音识别处于推广和普及阶段，三至五年之后，计算机的语言识别能力会超过人类。10年之内，视觉方面的图像识别也会发展得非常好。无人驾驶汽车领域，已经能够实现一些类似能够分析过去的人工智能功能。具有有限记忆的人工智能，正处于实验室研究阶段。”沈向洋指出，“然而，具有自我意识的人工智能，离我们还有很远的距离。”
5、神经网络、深度学习等技术架构早已存在多年，它们之所以在近5至10年产生飞跃，得益于数据、硬件和算法的改变。
6、根据IDC数字领域报告显示，至2020年，每年数据量将达到44ZB（1ZB合1万亿G），5年内年复合增长率将达到141%。随着数据量的增长，神经网络便会更有效率，机器语言可解决的问题数量也在增加。
7、硬件能力的提升，增强了神经网络产生结果的速度与准确率。有别于传统基于数据中心架构的CPU，GPU与并行架构的使用能够更快训练机器学习系统，通过使用图像芯片，网络能够更快迭代，以确保训练的准确性；诸如微软和百度使用的特制硅FPGA，能够令深度学习系统做出更快推断；超级计算机的计算能力，则可帮助探索深度学习的进一步可能性。
8、在更加丰富的数据量、更优质的硬件能力的前提下，如今的研发更多是面向算法，例如伯克利的Caffe、谷歌的TensorFlow和Torch这类开源框架。
9、尽管取得了巨大的技术进展，以深度学习为驱动力的人工智能技术更多仍停在分类、聚类和预测阶段，如：图像、文本、语音的识别、对比寻找相似项目，或基于相关数据进行预测等。然而，能够完全复制人类独立学习、决策能力等在内智慧的通用人工智能（或说强人工智能），还仅仅停留于理论想象之中。
10、它的瓶颈更多体现在计算能力不足上。目前，类似全脑模拟的技术已经被用于实现通用人工智能的目标，然而其所需的计算力远远超出当前的技术能力。未来随着量子计算机取得突破，该瓶颈方才有望打破。中科院5月3日宣布，我国科学家成功构建世界首台超越早期经典计算机的光量子计算机，并实现了十个超导量子比特的高精度操纵，打破此前美国保持的记录。量子计算是利用量子相干叠加原理，在原理上具有超快的并行计算和模拟能力，可以为经典计算机无法解决的大规模计算难题提供有效解决方案。中国科学技术大学教授潘建伟团队利用自主发展的综合性能国际最优的量子点单光子源，通过电控可编程的光量子线路，构建了针对多光子“玻色取样”任务的光量子计算原型机。
11、但光量子计算机在人工智能的广泛应用，仍有很长的一段路要走。
你对人工智能了解有多少？丨《人工智能》
在看了赫拉利那两本畅销书后，尤其是《未来简史》，我越来越坚信人工智能在未来将给我们带来革命性的变化。但在《未来简史》中对于人工智能的描述不免有些浅显，毕竟作者是历史学家，对人工智能了解有限。所以我就找到一本能让我多了解一些人工智能的书，也就是李开复老师和王咏刚老师合著的这本《人工智能》。
这本书主要介绍了人工智能的定义及范畴、人工智能的发展历程、人工智能的应用场景、人工智能与人类的关系及对人类带来的变革、人工智能时代的创业创新机会以及人工智能时代的教育和个人成长。开复老师技术出身，研究人工智能多年，并且其创立的创新工场也在积极布局人工智能。因此，在书中他带给我们很多对人工智能新的认识以及新的观点，并基于自己的研究给出了他对未来人工智能发展的看法，本书不涉及高深的技术理论，因此，特别适合向我这种门外汉普及人工智能知识。
人工智能是什么？我得承认，在看这本书之间，我对此的认识是非常片面的。我曾认为人工智能是技术理论与硬件的结合，谈到人工智能，至少要有硬件，也就是看得见、摸得着的东西。实则不然，人工智能技术已经应用到我们生活之中了，尤其是移动互联网层面，比如Siri就是智能会话应用，美图秀秀就是人工智能在图像理解层面的应用，谷歌翻译就是人工智能在自然语言翻译方面的应用，淘宝的个性化推荐也是人工智能在现实中的应用，当然，还有不得不提的自动驾驶。
那到底什么是人工智能呢？对人工智能的解释和定义恰好反映了人们在人工智能研究的技术方向上的变化。
第一种定义相当主观，认为人工智能是让人觉得不可思议的计算机程序。第二种定义认为人工智能是与人类思考方式相似的计算机程序，这是一种类似仿生学的直观思路，其实这条路不太通，因为人类的思考方式是怎样的，自己都没搞清楚，怎么顺着这条路去研究人工智能呢？第三种定义则认为是与人类行为相似的计算机程序，这是一种实用主义的见解，也就是不管实现方式，背后的逻辑如何，只要功能表现得与人在类似环境下的行为相似就行。第四种定义是会学习的计算机程序，这个几乎将人工智能和机器学习等同起来，这其实反映的是一种技术趋势，也就是深度学习。 第五种定义是指根据对环境的感知，做出合理的行动，并获得最大收益的计算机程序 ，这个定义就比较全面、均衡了。
人工智能热潮不是近几年才兴起的，其实历史上有三次人工智能的热潮，恰好每次都对应一场棋局，从西洋跳棋到国际象棋再到围棋。三次热潮的背后是众多科研工作者在不同技术方向做出的探索和研究，这些探索为当下人工智能的研究积累了足够丰富的技术资源。
第三次人工智能热潮是深度学习携手大数据引领的。其实深度学习技术并不是横空出世，而是和其相关的人工神经网络技术蛰伏已久，只是计算机性能的提升和互联网的普及带来的大计算能力和大数据，让其锋芒毕露。
李开复老师将这次人工智能热潮称为AI复兴，最大特点是人工智能在语音识别、机器视觉、数据挖掘等多个领域走进了业界的真实应用场景，与商业模式紧密结合，开始在产业界发挥真正的价值。
随着Alpha Go在围棋方面对人类近乎碾压式的胜利，人们开始重视人工智能与人类的关系，因为人工智能的发展速度超过很多人的预期。科学家将人工智能分为三个层次，分别为弱人工智能、强人工智能和超人工智能。弱人工智能指专注于且只能解决特定领域问题的人工智能，显然Alpha Go就处于这个层次，其实当前的人工智算法和应用都处于这个层次。强人工智能则是指能够胜任人类所有工作的人工智能。超人工智能则是指可以比世界上最聪明、最有天赋的人类还聪明的人工智能，当然人们并不知道这种人工智能是怎样一种存在，毕竟没人知道超越人类最高水平的只会到底会表现为何种能力。
近年来一直有“奇点临近”的论调，确实有一部分科学家及行业人士如霍金和马斯克对人工智能表示出担忧，但李开复老师并不这么认为，他认为人类离威胁还相当遥远。因为有很多事如跨领域推理、抽象能力、审美、情感、自我意识等等方面，人工智能还做不到，并且技术瓶颈也极难攻破。
但我们也不得认识到，人工智能不仅仅是一次技术层面的革命，未来它必将与重大的社会经济变革、教育变革、思想变革、文化变革等同步。人工智能可能成为下一次工业革命的核心驱动力，也有可能成为人类社会全新的一次大发现、大变革、大融合和大发展的开端。
如同赫拉利研究当下及未来是从历史中寻找规律一样，李开复老师也从文艺复兴、工业革命带给人类的变化来探讨人工智能将带给人类的影响。他将这个时代称为人类历史上的第二次文艺复兴。
这将给我们的社会带来巨大的变化，其中很重要的一点，就是失业。关于哪种工作容易被AI取代，李开复老师提出一个“五秒钟准则”，即如果一项本来由人从事的工作，如果人可以在5秒钟以内对工作中需要思考和决策的问题做出相应地决定，那么这项工作就很有可能被人工智能全部或部分取代。但他也提到AI只是人类的工具，人的工作可能相当一部分是会转型而不是完全被替代。
作者也提出了当前几个人工智能的热门应用领域，最大的应用场景就是自动驾驶，最被看好的落地区域就是金融，还有已经惠及人们生活的机器翻译和智能超市，在医疗领域，AI也逐渐成为医生的好帮手，难能可贵的是，在艺术领域，人工智能也小有进展。
那么，人类面对人工智能，该如何变革呢？作者呼吁人类要走出人类历史堆积起来的“阶层金字塔”模型，并且要用开放的心态、创造性地迎接人工智能与人类协同工作的新世界。
当然，人工智能时代，也充满了创新和创业的机遇。就像40年前是个人电脑的时代，20年前是互联网的时代，10年前是移动互联网的时代，那么接下来就是人工智能的时代了。各个国家将人工智能提升到国家战略上，各大科技巨头公司也将AI提升到优先的战略层面上，在这方面的创业公司涌现。 种种迹象表明，人工智能的时代真的来了。
人工智能创业，还是要在商业化层面考虑。创新工场管理合伙人汪华认为，人工智能商业化大致分为三个阶段。第一阶段是AI率先在那些在线化高的行业开始应用，在数据段、媒体端实现自动化，也就是拥有高质量线上大数据的行业会最早进入人工智能时代，如金融；第二阶段是随着感知技术、传感器和机器人技术的发展，AI会延伸到实体世界，工业机器人、仓储机器人等会在这个阶段实现大范围普及；第三阶段就是AI延伸到个人场景，全面自动化的时代到来。
AI时代的创业会不同以往，李开复老师认为人工智能创业需要五大基石。一是清晰的领域界限，因为这一类问题是今天以深度学习为代表的人工智能算法最善于解决的；二是闭环的、自动标注的数据，收集数据，才能用数据训练模型，用模型提高性能；三是千万级的数据量，这样深度学习才能受到足够的训练；四是超大规模的计算能力，还是为了满足深度学习的训练；五是顶尖的AI科学家，这也许是最难的一个，当前这方面的人才相当稀缺。
同时，人工智能产业发展也面临六大挑战，分别是前沿科研与产业实践尚未紧密衔接；人才缺口大，人才结构失衡；数据孤岛化和碎片化问题明显；可复用和标准化的技术框架、平台、工具、服务尚未成熟；一些领域存在超前发展、盲目投资问题；创业难度高。
最后，作者探讨了人工智能时代的教育和个人发展。其实总结起来就是两大问题，我们应该如何学习，以及我们该学习什么？
在如何学习上，作者通过举美国密涅瓦大学和清华大学“姚班”的例子，给出了他的答案，分别是主动挑战极限；从实践中学习；关注启发式教育，培养创造力和独立解决问题的能力；互动在线学习越来越重要；主动向机器学习；既学习人—人协作，也学习人—机协作；学习要追随兴趣。
在该学习什么上，作者的思路是：人工智能时代，程式化的、重复性的、仅靠记忆与练习就可以掌握的技能将是最没有价值的技能，几乎一定可以由机器来完成；反之，那些最能体现人的综合素质的技能，例如，人对于复杂系统的综合分析、决策能力，对于艺术和文化的审美能力和创造性思维，由生活经验及文化熏陶产生的直觉、常识，基于人自身的情感（爱、恨、热情、冷漠等）与他人互动的能力……这些是人工智能时代最有价值，最值得培养、学习的技能。
作者最后也谈到了教育，而这正是我所从事的行业，深有同感。作者关于未来的教育体系，提出了一个理想的样子。
坦白讲，仅靠互联网的力量，很难实现这一梦想，互联网对教育的改变也很有限。那加上强大的人工智能技术，或许还有虚拟现实技术，这一梦想终会实现。
在AI时代，也不免要讨论人存在的意义，在《未来简史》中，作者赫拉利花了很大篇幅来讨论。在本书中，作者也发表了自己的看法：AI来了，有思想的人生并不会黯然失色，因为我们全部的尊严就在于思想。
整体来说，这本书对于普及人工智能知识非常有价值，也能启发读者对于未来与机器之间关系的思考。我们必须做好准备迎接这个新时代的到来，而不是一味地恐惧和拒绝。
第二次AI浪潮中的技术支撑是？
人工智能发展的第1次热潮，从1956年一直持续到70年代前期。这一时期研发的专家系统等人工智能系统，因受到计算机处理性能的制约，只能处理一定数量的规则，并且是在特定的领域、特定的环境下才能够发挥作用。
人们在对人工智能充满期待的同时，对研发出来的缺乏实用性的系统也充满了失望，因此，国家以及企业在人工智能方面的预算也越来越少。这一时期，也就是20世纪70年代后期被称为人工智能发展的“ 第1次低谷”。
但是，进入20世纪80年代后，人工智能很快再次迎来了新的发展热潮。
本次发展热潮的主角是在第1次发展热潮时诞生的专家系统。因处理美国迪吉多公司（DEC）的VAX系统的各种订单并取得非常成功的专家系统受到广泛关注，各IT供应商迅速导入专家系统。
人工智能发展迎来第2次热潮，最大的一个原因在于计算机性能的大幅提高。进入20世纪80年代，基于复杂规则的专家系统也可以在计算机上运行。由此，逐渐实现了专家系统的商业性使用。
随着专家系统的兴盛，制定专家系统运行规则的工程师也被称为“知识工程师”，并且一时间成为炙手可热的职业，就像在今天，数据科学家这个职业相当流行，受到人们的追捧。
知识工程师的主要工作是听取用户的业务内容并对其进行分析，从中抽出明显的规则与隐藏的规则，然后进行分类。
当时，科学家们研发出了各种专家系统。初期的各种专用专家系统大都是利用LISP编程，随着技术的革新，慢慢地发生了变化，通用的引擎部分依然利用LISP编程，规则部分则是知识工程师利用外部数据进行编程。并且，用LISP编程的引擎部分，利用C语言进行编程的开发研究也已经展开了。
专家系统的编程由专用LISP语言向普通的C语言过渡，该系统也变成了一般的程序员编写的一般系统，其新意也就逐渐淡化了。
由此，专家系统也就从人工智能程序变成了决定论式的普通程序。随着这一变化，专家系统的作用效果也变得非常明确，但是其发展瓶颈也开始显现出来。
人工神经网络的发展
在人工智能发展的第2次热潮中，人工神经网络也发生了很大的变化。第1次发展热潮时，马文•明斯基等就已经指出，仅凭简单的人工神经网络还有很多无法解决的问题。为了解决这一大难题，多层化的人工神经网络开始受到关注。但是，如何实现多层人工神经网络的自我学习，还没有一个固定的模式。
之后，被称为反向传播（Backpropagation）的算法问世，打破了这种僵局的持续。反向传播是人工神经网络的一种自我学习算法，基于这种算法，多层人工神经网络的机器学习实现了定式化。该算法通过在输入层和输出层之间设定一个中间层（隐藏层），以反向传播的方式实现机器的自我学习。
基于反向传播的形式逐渐形成固定的模式，人工神经网络的发展也进入了兴盛期。线性不可分的问题也开始得到解决，人工智能也实现了进一步的发展。
在人工智能的第2次发展热潮时，笔者有幸参与了作为人工智能机的LISP专用机的研发工作。LISP专用机，也就是一种被称为“AI工作站”的新型计算机。当时，各企业都争相研发各种人工智能专用机，一时间，形成了一股热潮。
人工智能专用机诞生之初的价格大约在1000万日元，之后价格急速下降，使得人工智能专用机在一定程度上得到了普及。在人工智能专用机上运行的程序就有专家系统。可以在人工智能专用机上直接编写专家系统，也可以先编写通用的专家系统，然后再将各种规则编入系统中。
结语：以上就是首席CTO笔记为大家介绍的关于人工智能的两次热潮是什么的全部内容了，希望对大家有所帮助，如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。