智能写作-AI历史
编辑：pitaya02 日期：2020-12-15
人工智能，即人工智能，最早在1956年被提出，它研究如何使用计算机来模拟、扩展和扩展人的智能；如何使计算机使用得更聪明；如何设计和建立具有高智能水平的计算机应用系统；如何设计和制造更聪明的计算机以及更聪明的智能计算机，等等。
AI是计算机科学的一个分支，其研究领域包括机器人，语音识别，图像识别，自然语言处理，专家系统等。其研究范围不仅包括计算机科学，也包括许多学科领域，如大脑科学，神经生理学，心理学，语言学，逻辑学，认知(思维)科学，行为科学和数学，信息学，控制论和系统论。它需要软件，硬件，自动化和通讯设备等的支持。
进入21世纪以来，大数据、云计算和其他信息技术为人工智能的发展带来了机遇，廉价的大规模并行计算、大数据、深度学习算法和人脑芯片4大催化剂为人工智能的发展带来了上风，而人工智能的发展又为信息技术在工业各个领域的渗透融合提供了新的动力。AI与人们的社会生活全面融合。
AI的技术突破在许多领域催生了一批新兴的细分行业，智能写作主要包括深度学习，机器学习，自然语言处理，计算机视觉/图像识别，手势控制，虚拟私密助手，智能机器人，推荐引擎和辅助过滤算法，情景感知计算，语音翻译，视频内容自动识别，机器学习成为研究和应用的核心领域。智能产业迎来创业融资高潮，各国加速布局，美国领先优势明显。
简言之，人工智能就是把人类的智慧赋予机器。就是能够以类似人的智慧方式作出反应的智能机器。我们所知道的机器人，当然只是人工智能的一个分支。在人工智能中，机器通过学习来获得新的知识和技能是实现人工智能的途径之一。也就是机器学会了“人类识别事物的方法”。
科学工作者已经开发出各种产品来模拟人体器官的功能，比如音箱、收音机、机械手等等，但人类大脑的功能能模拟机器的功能吗？怎样才能断定机器是聪明的？英国科学家图灵在定义智慧方面作出了贡献，如果一台机器能够通过一种被称为图灵实验的实验，那它就是智慧的，而图灵实验的本质就是让人无法不看外部形态而分辨出是机器还是人类，这台机器就是智慧的。
Turing采用了询问和回答的方式，即观察者通过控制打字机对两个被测物体进行通话，一个是人，另一个是机器。让观察者不断地提问，以判断回答者是人还是机器。为了这次考试，图灵还亲自提出了一些示范问题：
问题：请为我写一首以第四桥为主题的十四行诗。
回答：别问我这个问题，我从不写诗。
34957加上70764等于多少？
A:105721 (停30秒后)
问题：你会下棋吗？
A：是的。
我在K1里有 K，而你只在K6里有 K，而你在R1里有 R。该你去了，你该下哪一步棋？
回答：(停了15秒钟) R棋子走到R8，将军！
Turing指出：“如果机器在一定的现实条件下，能很好地模仿人回答问题，从而使提问者在很长一段时间内误以为它不是机器，那么，机器就可以被视为有能力思考了。”
在表面上看来，要使机器回答在某一范围内提出的问题，似乎并不难，可通过编写特别程序来完成。但是，如果提问者没有遵循常规标准，那么制定答复程序就会非常困难。举例来说，问和答的情况显示如下：
问题：你会下棋吗？
A：是的。
问题：你会下棋吗？
A：是的。
问题：请再回答一遍，你会下棋吗？
A：是的。
您可能会想，眼前这个家伙真是个笨蛋。若问与答呈现不同的状态：
问题：你会下棋吗？
A：是的。
问题：你会下棋吗？
是的，我不是已经讲过这个了吗？
问题：请再回答一遍，你会下棋吗？
你烦不烦？为什么老提同一个问题呢？
在你们面前的这个，可能是人类，而非机器。以上两种对话的不同之处在于，第一种明显感觉到回答者只是从知识库中提取简单答案，而第二种具有分析性综合，因为回答者知道观察者在重复问同一个问题。《图灵测试》没有规定问题的范围，也没有规定提问的标准，如果要制造一台能够通过测试的机器，达到我们的技术水平，就必须将人能想到的所有问题都存储在计算机中，存储所有对这些问题的合理回答，并要求作出理性的选择。
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