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如果把 AI 写进历史书,这些必考点你知道吗?

如果请你举出 Bring AI to life 的例子,你会拿什么证明?

瞅了瞅家中“辛勤劳作”的智能扫地机器人?

望了望桌子上的 WIFI 翻译机?

不过,AI 来到生活中,其实比你我想象得要早很多。

你可知道,扫地机器人的鼻祖——自动化机器,2500年前就诞生了;

🌻AI 知识点——第一只“机械鸽”起飞

公元前400年,第一架蒸汽动力的“鸽子”在塔伦图姆(今意大利城市)起飞。“鸽子”身体内包含一套用于产生蒸汽的密闭锅炉,当蒸汽的压力超过其物理结构的重量时,便能够顺利飞行。

语音识别技术在上个世纪50年代就已经问世了;

🌻 AI 知识点——机器开始“牙牙学语”

1952年,能识别10个英文数字发音的实验系统问世。1960年,第一个计算机语音识别系统也诞生了。

1920年代的“老司机”就已经开始绘制自动驾驶汽车的蓝图了。

🌻 AI 知识点——解放双手的梦想“代代传承”

自20年代萌芽之后,1950年代出现了可行的实验,并取得部分成果。而第一辆能真正自动驾驶的汽车,则出现于1980年代。

千头万绪+灵光乍现,织就了科技这团“毛线球”。人工智能同样如此,只有你想不到,没有它做不到,甚至它想的比你还要超前。

AI 对于我们是既熟悉又陌生的存在。它一方面渗入到我们的生活中,另一方面却又不乏我们不熟悉但值得称道的“冷”知识。

身处 AI 勃兴之中的我们,或许很难判定哪一时间点是人工智能的开始,这或许要交给研究历史的后人。但今天,我们不妨大胆猜测,一起盘点一百年后的历史书上,会记载哪些历史性时刻。

图片来自 soogif.com

咳咳,同学们话不多说 ,现在翻开《义务教育中学历史教材——科技与生活》第二章“20世纪的人工智能发展史”,我们开始划重点啦!

👉敲黑板:机器人学三定律”至今仍为学术界默认的研发原则,你说重要不重要。

👉敲黑板:关于有意识的人类以及无意识的机器之间区别的讨论很早就兴起。 “人工智能之父”的代表理论,同时还是人工智能哲学方面第一个严肃的提案,掌握这个多拿5分。

👉敲黑板:如今,智能系统、计算理论、生物智慧等等概念都装在了“人工智能”这个篮子里,作为好学的宝宝,我们一定要知道篮子是从哪来的。

👉敲黑板:奇点之后,关于超级人工智能的讨论便不绝于耳。大家不妨发散思维,“奇点”的到来会给我们带来什么呢?

👉敲黑板:自动驾驶汽车的蓝图可以追溯至1920年代及1930年代间,可不要记错了。 

👉敲黑板:自1997年起,人机博弈的时代进入新篇章,在攻克了国际象棋之后,围棋成为人工智能攻克信息完全博弈游戏最后的堡垒。

每天层出不穷的 AI 新闻,见证着人工智能越来越超能。时空的奇妙之处在于,我们真切经历也在不断创造,此刻即是落后与先进的交汇点。

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产业语音识别自动驾驶机器人图灵测试
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相关数据
自动驾驶技术技术

从 20 世纪 80 年代首次成功演示以来(Dickmanns & Mysliwetz (1992); Dickmanns & Graefe (1988); Thorpe et al. (1988)),自动驾驶汽车领域已经取得了巨大进展。尽管有了这些进展,但在任意复杂环境中实现完全自动驾驶导航仍被认为还需要数十年的发展。原因有两个:首先,在复杂的动态环境中运行的自动驾驶系统需要人工智能归纳不可预测的情境,从而进行实时推论。第二,信息性决策需要准确的感知,目前大部分已有的计算机视觉系统有一定的错误率,这是自动驾驶导航所无法接受的。

人工智能技术

在学术研究领域,人工智能通常指能够感知周围环境并采取行动以实现最优的可能结果的智能体(intelligent agent)

自动驾驶汽车技术

自动驾驶汽车,又称为无人驾驶汽车、电脑驾驶汽车或轮式移动机器人,是自动化载具的一种,具有传统汽车的运输能力。作为自动化载具,自动驾驶汽车不需要人为操作即能感测其环境及导航。

机器人技术技术

机器人学(Robotics)研究的是「机器人的设计、制造、运作和应用,以及控制它们的计算机系统、传感反馈和信息处理」 [25] 。 机器人可以分成两大类:固定机器人和移动机器人。固定机器人通常被用于工业生产(比如用于装配线)。常见的移动机器人应用有货运机器人、空中机器人和自动载具。机器人需要不同部件和系统的协作才能实现最优的作业。其中在硬件上包含传感器、反应器和控制器;另外还有能够实现感知能力的软件,比如定位、地图测绘和目标识别。之前章节中提及的技术都可以在机器人上得到应用和集成,这也是人工智能领域最早的终极目标之一。

语音识别技术

自动语音识别是一种将口头语音转换为实时可读文本的技术。自动语音识别也称为语音识别(Speech Recognition)或计算机语音识别(Computer Speech Recognition)。自动语音识别是一个多学科交叉的领域,它与声学、语音学、语言学、数字信号处理理论、信息论、计算机科学等众多学科紧密相连。由于语音信号的多样性和复杂性,目前的语音识别系统只能在一定的限制条件下获得满意的性能,或者说只能应用于某些特定的场合。自动语音识别在人工智能领域占据着极其重要的位置。

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