【AI认证笔记】NO.2人工智能的发展

一、人工智能的发展里程碑

二、当前人工智能的发展特点

1.人工智能进入高速发展阶段

2.人工智能元年

三、人工智能高速发展的三大引擎

1.算法突破

2.算力飞跃

3.数据井喷

四、AI的机遇

五、AI人才的缺口

六、行业AI

人工智能算法，万物互联，超强计算，将推动云计算发生质变。

一、人工智能的发展里程碑

人工智能的发展里程碑如下：

1. 1956年：达特茅斯会议。这是人工智能领域的第一次重要会议，该领域的名字也在这次会议上确定。

2. 1957年：第一个成功的机器翻译系统。美国退役军人管理局（Vetrans Administration）通过机器翻译系统将俄语翻译成英语。

3. 1958年：人工智能语言LISP的发明。LISP被认为是第一个真正意义上的人工智能语言。

LISP语言的发明时间是1958年。LISP是由John McCarthy在MIT人工智能实验室发明的，是第一个真正意义上的函数式编程语言。LISP语言在人工智能领域有着重要的地位，它的主要特点是支持递归和动态存储分配，这使得它成为了AI领域的首选语言之一。在LISP的基础上不断发展出了许多变体，如Scheme和Common Lisp等，在人工智能、数学计算和其他领域都有着广泛的应用。

4. 1975年：专家系统的发明。专家系统是一种基于规则和知识的人工智能系统。

5. 1981年：连接主义的发明。连接主义是一种基于神经网络的人工智能方法。

6. 1997年：IBM的Deep Blue超级计算机击败国际象棋世界冠军加里·卡斯帕罗夫。

7. 2011年：IBM的Watson超级计算机在美国电视节目Jeopardy中击败了两位知名的竞赛选手。

8. 2016年：阿尔法狗击败围棋世界冠军李世石。这是人工智能领域的又一次重要的发展。

9. 2018年：GAN的发明。GAN（Generative Adversarial Networks）是一种基于机器学习的人工智能方法，被认为是目前人工智能领域的一项突破性技术。

这些里程碑标志着人工智能领域的重要发展，推动了人工智能在多个领域的应用，包括医疗、金融、教育等。

二、当前人工智能的发展特点

1.人工智能进入高速发展阶段

从1956年至今，人工智能起起伏伏走过了将近70年。

超大规模的训练数据、复杂的深层模型和分布式并行训练，造就了这一崛起的变革力量。

从起步，到反思、应用、低迷、稳步和蓬勃发展，人工智能必将迎来高速发展的阶段。

2.人工智能元年

2016年是人工智能元年，这一年，发生了如下大事件。

深度学习技术的突破：深度学习是人工智能的一个重要分支，它依赖于大量的数据训练算法模型，能够模拟人类神经元的工作方式。2016年，深度学习技术在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等方面取得了重大进展。
AlphaGo战胜人类围棋冠军：2016年3月，谷歌旗下的AlphaGo人工智能系统在围棋比赛中战胜了历史上最好的人类围棋选手之一李世石，这标志着人工智能在复杂游戏上的突破，也引发了公众对人工智能的关注。
自动驾驶技术的发展：2016年，许多汽车制造商和科技公司开始投入大量资源研发自动驾驶技术。特斯拉、Uber等公司的自动驾驶汽车逐步进入市场，并在一些地区进行测试，这表明自动驾驶技术已经进入实际应用阶段。

综上所述，2016年是人工智能元年的说法得到了广泛认同。

在这一年，深度学习算法、算力、应用领域的落地，以及由此导致的投资规模激增，促使人工智能在这一年取得的重大进展和应用趋势，为后续的人工智能发展奠定了基础。

三、人工智能高速发展的三大引擎

1.算法突破

人工智能高速发展的原因有很多，其中算法突破的作用是至关重要的。

深度神经网络；
大规模、无监督、多层次；
语音、图片等非结构化数据处理能力的突破；

第一，深度学习算法被广泛应用。深度学习算法可以处理非常庞大的数据集，并且可以自我学习和优化，从而可以处理复杂的任务，如图像识别、语音识别、自然语言处理等。这使得人工智能在许多领域，如医疗、金融、安全等方面得到了应用。

第二，算法的优化。人工智能算法在过去十年中经历了许多改进，这些改进包括网络结构的优化，优化算法的速度和效率，提高模型的鲁棒性，以及更好地利用大量数据进行训练等。这些优化使得人工智能算法更加准确和可靠。

第三，开源框架的出现。许多人工智能算法已经作为开源框架发布，例如TensorFlow、PyTorch、Caffe等，这使得许多研究人员和开发人员可以共享和访问这些算法而无需从头开始开发。

综上所述，算法突破的作用是促进了人工智能的快速发展和应用。随着技术的不断进步和算法的不断优化，我们相信人工智能在未来将会有更加广泛的应用。

2.算力飞跃

算力飞跃是人工智能高速发展的重要原因之一。

CPU-GPU-TPU，计算效率和速度大幅提升；
云+边缘计算，低成本，海量计算；
光刻技术突破，芯片越来越小，算力越来越强；

在人工智能算法中，特别是深度学习算法中，需要处理大量数据和复杂的计算，需要使用大量的计算资源。随着计算技术的不断发展和硬件设备的不断升级，计算机的算力得到了很大提升，这使得人工智能算法得以更好地应用和发展。

CPU、GPU和TPU都是计算机的处理器，但它们有一些不同的特点和应用场景。

CPU（中央处理器）：CPU是计算机中最基本的处理器，是计算机的大脑，主要负责控制计算机的运行和执行计算任务。CPU的核心数一般较少，但每个核心的处理能力非常强大，适合处理各种计算任务。在人工智能领域中，CPU主要用于一些简单的计算任务或者数据预处理等。

GPU（图形处理器）：GPU最初是为了处理图形渲染而设计的，具有高并行处理能力，适合处理大量的图形计算，如图像处理和三维建模等。而在深度学习领域中，GPU可以高效地执行大量的矩阵操作，加速神经网络的训练和推理。因此，GPU成为了深度学习算法广泛使用的硬件平台之一。

TPU（张量处理器）：TPU是由谷歌公司开发的专门用于加速人工智能处理的处理器，具有优异的计算性能和低能耗特点。TPU专门处理张量（Tensor）运算，可以高效地执行大规模的神经网络推理，并且能够支持更大规模的模型和更高的精度要求。使用TPU可以大幅度提高深度学习算法的训练和推理速度。目前，TPU主要应用于谷歌的机器学习服务中，但也逐渐被其他公司和研究机构采用。

张量这个词，最近大家估计经常听，就是这段大模型套壳，把开源模型的张量重新命名，作为自己的原研大模型发布的事。

除此之外，云计算、分布式计算等技术的发展也为人工智能提供了更加强大的计算能力和更加优化的计算环境。这使得人工智能算法可以更加高效地进行开发和部署。

3.数据井喷

互联网50亿的连接；
物联网500亿的连接；

做出一个大模型容易，但是数据训练和标注，就不是一般的机构和组织能够去做的了。马斯克呼吁大模型开源，是因为ChatGPT从开源到闭源了，其实开源了，一般人也模仿不来。

感兴趣可以参考我的文章：【AI】马斯克说大模型要开源，我们缺的是源代码？（附一图看懂6大开源协议）-CSDN博客

数据井喷在人工智能高速发展的原因中起到了重要作用。以下是数据井喷对人工智能发展的几个关键作用：

提供海量学习材料：数据井喷意味着大量的数据可用，这为人工智能算法提供了海量的学习材料。通过学习和分析这些数据，人工智能模型能够从中提取出有用的特征和模式，进而改进其性能和准确性。
促进深度学习发展：深度学习是人工智能领域的重要分支，它依赖于大量的数据进行训练。数据井喷为深度学习模型提供了规模庞大且多样化的数据集，使得深度学习算法能够更好地学习和理解复杂的数据模式，进而在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得突破性成果。
提高模型泛化能力：数据井喷使得人工智能模型可以接触到更广泛的数据类型和场景，从而提高了模型的泛化能力。泛化能力是指模型在处理未见过的数据时，能够准确地进行预测和决策的能力。通过接触到多样化的数据，模型能够更好地适应各种实际情况，提高其实用性和可靠性。
推动技术创新和应用拓展：数据井喷催生了对更高效、更强大的人工智能技术的需求。为了满足这一需求，人工智能领域的研究者和工程师们不断推动技术创新，开发出更先进的算法和模型。同时，大量的数据也为人工智能的应用拓展提供了可能，使得人工智能技术能够应用于更多领域，如医疗、金融、交通等。