人工智能 什么时候实现
一、人工智能 什么时候实现
人工智能是当今科技领域备受瞩目的话题，众多领域都在探索和应用人工智能技术。那么人工智能什么时候能够实现理想中的状态呢？这是一个让人充满期待的问题。
目前的人工智能发展现状
当前，人工智能已经在许多领域取得了突破性的进展。例如，在医疗领域，人工智能能够帮助快速诊断疾病，提高治疗效果，甚至能够参与手术。在交通领域，人工智能可以优化交通流量，改善交通安全。在金融行业，人工智能被广泛应用于风险管理和投资分析等领域。
然而，尽管人工智能在各个领域都取得了一些成果，但离实现完全智能的状态还存在一定距离。
实现完全智能的挑战
实现完全智能的挑战主要来自于以下几个方面：
- 技术挑战：要实现完全智能，需要突破人工智能技术的瓶颈。目前，虽然我们已经取得了很多突破，但人工智能在很多方面仍然存在局限性，比如对于复杂环境的适应能力还不够强，对于人类情感的理解能力仍然有限。
- 伦理挑战：实现完全智能还引发了一系列伦理问题。例如，人工智能是否会取代人类工作岗位，是否会对人类造成威胁，如何确保人工智能的决策符合道德标准等等。
- 法律挑战：随着人工智能的发展，出现了一系列法律问题。例如，当人工智能系统犯下错误时，应该由谁来承担责任？如何保护用户的隐私和数据安全等等。
这些挑战使得人工智能的发展变得复杂而困难。
人工智能发展的未来趋势
尽管实现完全智能仍然面临许多挑战，但我们可以预见到未来人工智能发展的一些趋势：
- 深度学习的进展：深度学习是人工智能的重要技术手段之一。随着计算能力的提升和数据量的增加，深度学习将会取得更多的突破，使得人工智能在各个领域的应用更加广泛。
- 人工智能与人类的融合：未来人工智能不仅仅是单纯的机器智能，而是与人类智慧的融合。人类和人工智能将会形成一种更紧密的合作关系，相互协作，取长补短。
- 智能助理的普及：智能助理已经在我们的生活中扮演着越来越重要的角色，未来智能助理将会更加强大和普及。它们将会更好地理解我们的需求，提供个性化的服务。
- 人工智能在教育领域的应用：人工智能有望在教育领域发挥重要作用。它可以根据学生的特点和需求，提供个性化的学习方案，为学生提供更好的教育资源。
总之，尽管目前实现完全智能还面临很多挑战，但我们可以看到人工智能发展的前景是光明的。随着技术的进步和社会的发展，相信不久的将来，我们会迎来人工智能技术的重大突破，人工智能将会在各个领域发挥更大的作用，给我们的生活带来更多便利和机遇。
二、人工智能什么时候出现
人工智能，顾名思义，是指由人工制造出来的智能。这个概念其实早在上个世纪50年代就已经出现了，但当时的技术水平远远无法支撑人工智能的实现。直到最近几年，随着计算机技术的飞速发展和深度学习算法的兴起，人工智能才开始走进我们的生活。
那么，人工智能究竟是什么时候出现的呢？这个问题其实并不容易回答，因为人工智能的概念与技术的发展是紧密相连的。如果从最早开始研究人工智能的那个年代算起，人工智能可以说是早在几十年前就出现了。但如果从我们日常生活中真正感受到人工智能的影响开始算起，那可能就是近几年的事情了。
人工智能的演变历程
要想了解人工智能什么时候出现，就必须简要回顾一下人工智能的演变历程。最早的人工智能概念可以追溯到上个世纪50年代的“达特茅斯会议”，当时人们开始探讨人工智能的可能性。接下来的几十年里，研究者们陆续提出了各种人工智能的算法和方法，但技术水平有限，难以实现真正的智能。
直到上世纪末和本世纪初，随着计算机技术的快速发展和深度学习等技术的应用，人工智能才开始取得长足的进步。从语音助手到智能驾驶，再到自然语言处理和图像识别，人工智能的应用正在不断扩展，改变着我们的生活方式。
人工智能的应用领域
人工智能已经渗透到了我们生活的方方面面，下面我们来看看人工智能在哪些领域发挥了重要作用。
- 医疗保健：人工智能在医疗保健领域大有作为，例如医疗影像分析、辅助诊断、智能药物设计等方面的应用。
- 金融：人工智能在金融领域的应用也日益广泛，包括风险管理、投资决策、信贷评估等方面。
- 交通运输：智能驾驶、交通管控、路径规划等领域的发展也离不开人工智能的支持。
- 教育：在教育领域，人工智能带来了个性化学习、智能教辅等新模式。
以上仅是人工智能应用领域的冰山一角，随着技术的不断进步，人工智能的应用将会越来越广泛。
人工智能的未来发展
人工智能的发展势不可挡，那么在未来，人工智能将会如何发展呢？这是一个备受关注的问题。
一方面，随着技术的不断进步，人工智能的应用将会进一步扩展和深化。未来可能会出现更多领域的人工智能应用，我们生活中的很多方面都将离不开人工智能的支持。
另一方面，人工智能的发展也带来了不少挑战和问题，比如数据隐私、算法歧视等。如何解决这些问题，让人工智能真正造福人类，是我们需要认真思考和解决的课题。
结语
总的来说，人工智能的发展给我们的生活带来了诸多改变，而人工智能什么时候出现也并不是一个简单的问题。从技术的角度来看，人工智能早在几十年前就已经开始研究了，但真正走进我们生活的人工智能还是近年来的事情。
未来，随着人工智能技术的不断发展和应用，我们相信人工智能将会发挥越来越重要的作用，改变着我们的生活方式，让我们的生活更加便利和智能。
三、什么时候会有人工智能
`` `什么时候会有人工智能` `人工智能一直是科技界备受关注的热点话题。随着科技的不断发展和进步，人们对人工智能的期待和关注也与日俱增。人工智能是一种模拟人类智能的技术，它可以执行各种复杂任务，例如语音识别、图像识别、自然语言处理等。那么，人们普遍关心的问题之一就是，什么时候会有人工智能完全取代人类的工作和岗位。` `
` `` `什么时候会有人工智能` `目前，人工智能已经在各个领域得到了广泛的应用，例如无人驾驶汽车、智能家居、医疗保健等。它的出现不仅提高了工作效率，还改变了人们的生活方式。那么，什么时候会有人工智能真正达到人类智能的水平呢？这是一个备受争议的问题。` `
` `` `什么时候会有人工智能` `取代人类的工作` `
` `` `什么时候会有人工智能` `有人担心，随着人工智能技术的不断进步，将有可能取代人类的工作岗位，造成大量的失业问题。然而，也有人认为人工智能只是一种辅助工具，无法完全代替人类的智慧和创造力。因此，要回答这个问题，需要考虑多方面的因素。` `
` `` `什么时候会有人工智能` `达到人类智能的水平` `
` `` `什么时候会有人工智能` `人类智能是一个非常复杂和丰富的领域，涉及到思维、情感、创造力等方方面面。虽然人工智能在某些特定领域已经取得了很大进展，但要实现整体的智能超越人类，还存在诸多困难和挑战。科学家们正在不断努力探索各种可能性，但作为一个综合性的智力体系，人工智能要达到人类智慧的水平还需时日。` `
` `` `什么时候会有人工智能` `总的来说，人工智能的发展是一个渐进的过程，需要科技界、政府和社会各界的共同努力和支持。虽然目前还无法准确预测什么时候会有人工智能达到人类智能的水平，但我们应该保持开放的心态，不断探索和创新，为实现这一目标不懈努力。` `
`四、人工智能什么时候成熟？
人工智能现在还是初步阶段，要成熟这技术再有15到20年就差不多了
五、人工智能什么时候普及？
按照目前的AI整体行业发展速度来看，明年开始就会开始普及。
因为人工智能的发展，决定着未来100年世界格局的走向。未来1-3年将是软件和应用方面的体验与小规模普及阶段，在这个阶段，各种技术开始进行产品的体验与应用，算法软件开始完善和升级，硬件上可能会发展比较缓慢，个别为测试而寻求极端的科技公司可能会对AI进行更加开放的意识算法的测试。
六、人工智能什么时候实现？
真正的人工智能还没出现，因为人工智能的概念是由英国的图灵在1950年10月提出，而图灵测试，指测试人在与被测试者，即一个人和一台机器隔开的情况下，通过一些装置向被测试者随意提问，问过一些问题后，如果测试人不能确认被测试者百分之三十的答复哪个是人，哪个是机器的回答，那么这台机器就通过了测试，并被认为具有人类智能。
扩展资料
人工智能 计算机科学的一个分支
（英语：Artificial Intelligence，缩写为AI）亦称智械、机器智能，指由人制造出来的可以表现出智能的机器。通常人工智能是指通过普通计算机程序来呈现人类智能的技术。该词也指出研究这样的智能系统是否能够实现，以及如何实现。人工智能于一般教材中的定义领域是“智能主体（intelligent agent）的研究与设计”，智能主体指一个可以观察周遭环境并作出行动以达致目标的系统。约翰·麦卡锡于1955年的定义是“制造智能机器的科学与工程”。安德里亚斯·卡普兰（Andreas Kaplan）和迈克尔·海恩莱因（Michael Haenlein）将人工智能定义为“系统正确解释外部数据，从这些数据中学习，并利用这些知识通过灵活适应实现特定目标和任务的能力”。人工智能的研究是高度技术性和专业的，各分支领域都是深入且各不相通的，因而涉及范围极广。
AI的核心问题包括建构能够跟人类似甚至超卓的推理、知识、规划、学习、交流、感知、移物、使用工具和操控机械的能力等。当前有大量的工具应用了人工智能，其中包括搜索和数学优化、逻辑推演。而基于仿生学、认知心理学，以及基于概率论和经济学的算法等等也在逐步探索当中。 思维来源于大脑，而思维控制行为，行为需要意志去实现，而思维又是对所有数据采集的整理，相当于数据库，所以人工智能最后可能会演变为机器替换人类。
2017年12月，人工智能入选“2017年度中国媒体十大流行语”。
七、人工智能什么时候普及阿？
按照目前的AI整体行业发展速度来看，明年开始就会开始普及。
因为人工智能的发展，决定着未来100年世界格局的走向。未来1-3年将是软件和应用方面的体验与小规模普及阶段，在这个阶段，各种技术开始进行产品的体验与应用，算法软件开始完善和升级，硬件上可能会发展比较缓慢，个别为测试而寻求极端的科技公司可能会对AI进行更加开放的意识算法的测试。
八、人工智能时代什么时候到来？
答:人工智能时代在五六十年代时正式提出,1950年,一位名叫马文·明斯基(后被人称为“人工智能之父”)的大四学生与他的同学邓恩·埃德蒙一起,建造了世界上第一台神经网络计算机。这也被看做是人工智能的一个起点。巧合的是,同样是在1950年,被称为“计算机之父”的阿兰·图灵提出了一个举世瞩目的想法——图灵测试。
按照图灵的设想:如果一台机器能够与人类开展对话而不能被辨别出机器身份,那么这台机器就具有智能。而就在这一年,图灵还大胆预言了真正具备智能机器的可行性。1956年,在由达特茅斯学院举办的一次会议上,计算机专家约翰·麦卡锡提出了“人工智能”一词。后来,这被人们看做是人工智能正式诞生的标志。就在这次会议后不久,麦卡锡从达特茅斯搬到了MIT。同年,明斯基也搬到了这里,之后两人共同创建了世界上第一座人工智能实验室——MIT AI LAB实验室。值得追的是,茅斯会议正式确立了AI这一术语,并且开始从学术角度对AI展开了严肃而精专的研究。
在那之后不久,最早的一批人工智能学者和技术开始涌现。达特茅斯会议被广泛认为是人工智能诞生的标志,从此人工智能走上了快速发展的道路。 人工智能的第一次高峰 在1956年的这次会议之后,人工智能迎来了属于它的第一段Happy Time。在这段长达十余年的时间里,计算机被广泛应用于数学和自然语言领域,用来解决代数、几何和英语问题。这让很多研究学者看到了机器向人工智能发展的信心。甚至在当时,有很多学者认为:“二十年内,机器将能完成人能做到的一切。”
九、人工智能什么时候被发明？
一、起源
提到人工智能的历史，所有书都会提到1956年度的达特茅斯会议，在这次会上人工智能的鼻祖John mcarthy是发起人，minsky也 积极参与其中，包括我们课本上非常著名的提出信息论的香农本人。
曾经麦卡锡和明斯基都曾经在贝尔实验室为香农打工，当时他们研究的核心就是图灵机，并将此作为智能活动的理论基础。
后来麦卡锡到IBM打工，遇到了研究神经网络的罗切斯特并得到了洛克菲勒基金会的资助，决定在第二年达特茅斯召开人工智能夏季研讨会，这便是人工智能名字的由来。
从1955年到1965年，人工智能进入快速发展时期，在机器学习领域，出现了“跳棋程序”并在1959年实现了人工智能战胜人类的事件打败了当时设计他的设计师Samuel，并在1962年，打败了州跳棋冠军。
在模式识别领域，1956年Oliver selfridge研发了第一个字符识别程序，并在1963年发明了符号积分程序SAINT，在1967年SAINT的升级版SIN就达到了专家级的水准。
同时美国政府也投入了2000万美元资金作为机器翻译的科研经费。当年参加达特茅斯的专家们纷纷发表言论，不出十年，计算机将成为世界象棋冠军、可以证明数学定理、谱写优美的音乐，并且在2000年就可以超过人类。
二、第一次寒冬
但在1965年人工智能迎来一个小高潮之后，质疑的声音也随之到来，Samuel设计的跳棋程序停留在了战胜周冠军，机器翻译领域因为一直无法突破自然语言理解（NLP），1966年的美国公布了一份名为“语言与机器”的报告全盘否定了机器翻译的可行性。
1969年，发起人之一的minsky发表言论，第一代神经网络（感知机perceptron）并不能学习任何问题，美国政府和美国自然基金会大幅削减了人工智能领域的研究经费。在20世纪70年代人工智能经历了将近10年左右的寒冬时期。
三、第二次高潮与寒冬
直到80年代，人工智能进入第二次发展高潮，卡耐基梅隆大学为日本DEC公司设计的XCON专家规则系统（专注于解决某一限定领域的问题，具备2500条规则，专门用于选配计算机配件，因此避免了常识问题）可以为该公司一年节省数千万美金。
同期日本政府拨款8.5亿美元支持人工智能领域科研工作，主要目标包括能够与人交流、翻译语言、理解图像、像人一样进行推理演绎的机器。
但是随后人们发现，专家系统通用性较差，未与概率论、神经网络进行整合，不具备自学能力，且维护专家系统的规则越来越复杂，且日本政府设定的目标也并未实现，人工智能研究领域再次遭遇了财政苦难，随之人工智能发展进入第二次寒冬。
四、第一次算力与算法爆发
上世纪90年代，计算机在摩尔定律下的计算机算力性能不断突破，英特尔的处理器每18-24个月晶体管体积可以缩小一倍，同样体积上的集成电路密集度增长一倍、同样计算机的处理运算能力可以翻一倍。
1989年，还在贝尔实验室的杨立坤通过CNN实现了人工智能识别手写文字编码数字图像。
1992年，还在苹果任职的李开复利用统计学方法，设计了可支持连续语音识别的Casper语音助理（Siri的前身），在1997年IBM的国际象棋机器人深蓝战胜国际象棋冠军卡斯帕罗夫（不再止步于州冠军，第一次真正意义上的战胜人类），同年两位德国科学家提出了LSTM网络可用于语音识别和手写文字识别的递归神经网络。
五、算力+算法+数据三驾马车聚齐：发展进入快车道
直到2006年，也就是我们身处的这不到20年的时间是当代人工智能快速发展的阶段，同年杰弗里辛顿发表了《learning of multiple layers of representation》奠定了当代的神经网络的全新架构。
2007年还在Stanford任教的华裔女科学家李飞飞教授，发起了ImageNet项目，开源了世界上最大的图像识别数据集（超过1400万、2万多标注类别的图像数据集）。
在2006年亚马逊的AWS的云计算平台发布，进一步大幅提升了人工智能网络模型计算所需要的算力。
同时，随着2014年4G时代的到来与智能手机大规模普及，移动互联网的极速发展，催生了覆盖人起居生活工作的方方面面的各色应用，带来了神经网络训练迭代所需的养料“海量的数据”，同时随着IoT物联网的兴起、支持分布式计算（边缘计算）的传感器时序（temporal）数据指数级生成。
六、技术发展离不开政府支持，我国将人工智能列入国家战略
2017年我国政府也引发了《新一代人工智能发展规划》明确了我国新一代人工智能发展的战略目标：到2020年，人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步，人工智能产业成为新的重要经济增长点，人工智能技术应用成为改善民生的新途径。
到2025年，人工智能基础理论实现重大突破，部分技术与应用达到世界领先水平，人工智能成为我国产业升级和经济转型的主要动力，智能社会建设取得积极进展；到2030年，人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，成为世界主要人工智能创新中心。
人工智能发展简史–符合事物发展本质-螺旋式上升
回顾人工智能历史发展的60多年间，有上升期、有瓶颈期、有寒冬期，但却一直不断的演进进步，正如恩格斯在《自然辩证法》所说，一切事物都是由螺旋形上升运动是由事物内部矛盾引起的，矛盾双方经过反复斗争，引起对立面的两次否定，两次转化，事物的发展从肯定到否定再到否定之否定，形成一个周期性，每一周期的终点同时又是下一周期的开端。
一个周期接着一个周期，每一周期完成时出现仿佛向出发点的复归，形成由无数“圆圈”衔接起来的无限链条，呈现出螺旋形的上升运动。
而如今的我们，正处在一个人工智能高速发展时代，且已经渗透到人们日常生产、生活、工作的方方面面，大家可能会问，为什么不是10年前、20年前而是现在？
这就不得不提人工智能三要素，分别是：算法、算力和数据，三者缺一不可。而人工智能早期发展的瓶颈，很多都是因为你三要素的一种或者多种要素的缺乏，导致人工智能产业陷入短暂的困境，如下图所示。
而如今，随着4G、5G基础网络通讯设施的快速发展，使万物互联成为可能，全球有天文数字级别的人、设备、传感器被连接，产生海量的数据，而这些数据正是人工智能算法模型迭代的充足养料。
而为什么我国有建设成为人工智能创新中心的底气？因为我们国家在网络基础设施建设方面在全球最为领先，移动互动联网渗透人们生产生活最为彻底 ，“配送下乡”的电商平台淘宝、拼多多、京东，美团等互联网“买菜”服务下沉到社区，村子里在直播玩短视频的大爷大妈，每个人都不知不觉的在享受着“人工智能”科技发展所带来的红利，同时也被“算法”支配着时间。
困在算法里的外卖小哥、内容平台利用推荐算法向你定向投喂的“猪食内容”、“人脸”信息被滥用，“算法”的偏见与歧视，正如一切事物的两面性一样、技术的发展同时一定会带来负面的影响，引发社会舆论的挑战。
如何更好的保护人们的隐私的同时，让算法更好的为人们服务？如何让人工智能将来不会“觉醒”，失去控制甚至伤害人类？如何让深度学习这个相对黑盒更具可解释性，更安全、更鲁棒？
相信诸位也跟我刚接触这个领域一样带着许多困惑。这些学界和工业界都已经有一些尝试与探讨，我希望在这本书的有限章节中向你尽可能简要但清晰的分享。
七、人工智能的未来在哪？
未来人工智能又将去向何从，会像是科幻电影里人工智能终将觉醒、他们因为不具备”人性”可以更加理智的不会错的进化统治甚至“奴役”人类？
还是由于人类生存活动使地球的生态环境不断恶化，“病毒”不断肆虐，人类无法外出，只能沉陷于由人工智能创造的虚拟环境中，像是”头号玩家”所描述的世界，在虚幻世界中实现”自我”价值？
虽然无法先知，但是可以预见的是，人工智能未来一定会具备以下趋势：
从专家系统转向通用型的认知智能，像是我们上文提到的早期只能针对问题解决问题的某个细分领域的人工智能，未来的人工智能是更加通用型的、在感知能力的基础上具备像人一样具备认知智能，除了分类、归纳、检测、识别具备推演、预测的能力；
深度学习模型从过去的黑盒不可解释，变得更加具备“可解释性”，从而通过算法模型更公平、更安全、更鲁棒；
深度学习向多模态发展，正如人类文明进行学习不仅仅是通过眼睛观看，还有“口眼耳鼻舌身意、色相声香味触法”，因此深度学习需要多传感器的信息融合进行模型学习训练与判断；
由于高级任务的带标签训练数据十分匮乏，这会促使人们进一步研究稀疏数据环境中的学习技术，比如，小样本学习和自我监督学习以及如何提升学习的效率以及如何让学习的进度追赶上数据产生的进度，增量学习也是一个解决当前现状的实用方向。
数据隐私和数据安全引起社会广泛关注，如何保护隐私的前提下同时进行模型训练迭代，联邦学习已经被大多公司和组织广泛使用。
十、人工智能什么时候应用的？
从1955年到1965年，人工智能进入快速发展时期，在机器学习领域，出现了“跳棋程序”并在1959年实现了人工智能战胜人类的事件打败了当时设计他的设计师Samuel，并在1962年，打败了州跳棋冠军。
在模式识别领域，1956年Oliver selfridge研发了第一个字符识别程序，并在1963年发明了符号积分程序SAINT，在1967年SAINT的升级版SIN就达到了专家级的水准。