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Gajawada S。人工智能的新兴火炬手。J Data Sci Artificial Int 2024, 2(1): 000152。
• 阿兰·图灵：提出了图灵测试，这是衡量机器表现出智能行为的能力的指标。• 马文·明斯基：麻省理工学院人工智能实验室联合创始人、《感知器》一书作者。 • 约翰·麦卡锡：创造了“人工智能”一词，并组织了 1956 年达特茅斯会议。• 弗兰克·罗森布拉特：开发了感知器，这是现代神经网络的前身。
人工智能和机器学习背后的数学...
摘要：数千年以来，我们一直在尝试理解“我们的思维方式”以及我们感知、理解和预测背后的原因。通过尝试将这种智慧融入技术，人工智能取得了进步。人工智能（AI，技术的未来）的概念是在这个当代研究和工程领域实现的，该领域由认知科学家 Marvin Minsky 于 1956 年创立。人工智能的一个分支被称为机器学习 (ML)，最初是从神经网络的数学建模中发展而来的。本文解释了现代人工智能和机器学习的基础数学以及迄今为止已达到的共同里程碑。
在保险行业中使用人工智能来保留和提高客户满意度
首先，让我们定义一下这份保险白皮书中 AI 的含义。早在 20 世纪 50 年代，该领域的先驱明斯基和麦卡锡就将人工智能描述为由程序或机器执行的任何任务，如果人类执行相同的活动，我们会说人类必须运用智能才能完成任务。换句话说，人工智能传统上是指人工创造的类人智能，可以学习、推理、计划、感知或处理自然语言。
制药行业的案例
机械化。它在1956年夏季正式建立为学术学科时达到了最终。许多科学家聚集在达特茅斯学院的一个研讨会上，由洛克菲勒基金会资助，名为“达特茅斯夏季研究项目人工intel-ligence（DSRPAI）”，目的是创建人工大脑。这就是美国计算机和认知科学家Marvin Minsky和John McCarthy的所在地，创造了“人工智能”一词，并针对创建能够发展人类智能的机器的研究（Kaplan，2022）。随后进行了将近二十年的成功AI开发。大量的新项目导致了该领域的重大进步，1970年，明斯基预测，能够在三到八年之内能够达到人类智能的设备。然而，随后对这种乐观的前景进行了重大批评，1973年，美国和英国政府暂停了对AI研究的支持。这开始了现在被称为第一个AI冬季的东西（Haenlein＆Kaplan，2019年）。在80年代初期，日本政府积极资助其第五代计算机项目，启发了另一个AI繁荣，激发了美国的AI资金，这导致了专家系统和联系主义的进步。尽管如此，1990年代初期的经济衰退对这一领域进行了重大资金削减，创造了第二个AI冬季（Newquist，1994年）。当今的AI繁荣始于2016年，其成立致力于利用生成AI系统。在2022年底，许多各种AI工具和
过渡到绿色：金融的作用
研究分析了中国作为世界上最大的温室气体发射极的双重作用，及其在可再生能源生产方面的全球领导者的地位。利用尚佩特的“创造性破坏”理论以及明斯基的“大政府”和“大银行”的框架，探讨了国家干预，公司治理和机构投资如何促进中国生产系统的结构性变化。虽然可再生能源项目（尤其是太阳能，风能和水力发电）受益于大量的公共和私人投资，但煤炭仍然深深地嵌入中国能源战略中，占该国截至2022年的消费量的56.2％。
人工智能在治疗中的应用......
原理与技术 人工智能的目标是创造能够执行需要智能的活动的计算机，例如思考、理解、思考、解决问题和感知。该主题以计算机科学家约翰·麦卡锡的名字命名，他于 1956 年与马文·明斯基、内森·罗切斯特和克劳德·香农一起召开了达特茅斯会议。会议的目的是召集知名专家，以推进一门涵盖智能机器分析的新研究学科。会议的核心假设是“学习的任何方面或智能的任何其他属性都可以被如此彻底地表征，以至于可以制造一台计算机来复制它”。在会议期间，艾伦·纽厄尔、JC Shaw 和赫伯特·西蒙展示了逻辑理论家 (LT)，这是第一款专门设计用于模仿人类解决问题能力的计算机软件。[1]，[2]
对人工智能使用研究的系统评价...
AI对各行各业都有着深远的影响，从智能设备应用到制造业、交通运输、医疗卫生等领域，影响着个人的生活。AI技术正在不断进步，其上限还远未被知晓。AI对教育领域的影响也在不断增强，尤其是在英语教学领域。AI是一门广泛的学科，涉及“计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、哲学、语言学和其他学科”的融合（Bin & Mandal，2019，第1页）。该术语可以建立在1956年的“达特茅斯会议”（Stewart，2016）上，当时由明斯基和麦卡锡提出。该领域的文献非常广泛，包括智能机器人、语音识别、“图像识别、自然语言处理和专家系统”等等（Z. Hou，2021，第 2 页）。
人工智能：澄清误解，......
人工智能 (AI) 有着数十年的悠久传统。1956 年，麦卡锡在达特茅斯会议上首次提出了“人工智能”这个名称，从此开启了这一研究领域的热潮，并一直延续至今 (McCarthy et al., 2006)。人工智能最初的重点是符号模型和推理，随后出现了第一波神经网络 (NN) 和专家系统 (ES) 的浪潮 (Rosenblatt, 1957; Newel and Simon, 1976; Crevier, 1993)。当明斯基和帕普特 (Minsky and Papert, 1969) 证明感知器在学习非线性可分函数（例如异或 (XOR)）时存在问题时，该领域遭受了严重挫折。这极大地影响了人工智能在随后几年的发展，尤其是在神经网络领域。然而，在 20 世纪 80 年代，神经网络通过反向传播算法的发明而卷土重来（Rumelhart 等人，1986 年）。后来在 20 世纪 90 年代，关于智能代理的研究引起了广泛的兴趣（Wooldridge 和 Jennings，1995 年），例如探索感知和行为的耦合效应（Wolpert 和 Kawato，1998 年；Emmert-Streib，2003 年）。最后，在 21 世纪初，大数据的出现，导致了神经网络以深度神经网络 (DNN) 的形式再次复兴（Hochreiter 和 Schmidhuber，1997 年；Hinton 等人，2006 年；O'Leary，2013 年；LeCun 等人，2015 年）。这些年来，人工智能在机器人、语音识别、面部识别、医疗保健和金融等许多领域取得了巨大成功（Bahrammirzaee，2010；Brooks，1991；Krizhevsky 等人，2012；Hochreiter 和 Schmidhuber，1997；Thrun，2002；Yu 等人，2018）。重要的是，这些问题并不都属于一个领域，例如计算机科学，而是涉及心理学、神经科学、经济学和医学等多个学科。鉴于人工智能应用的广泛性和所用方法的多样性，毫不奇怪，看似
人工智能和量子计算
1. 早期概念（20 世纪 40 年代 - 50 年代）：人工智能的概念可以追溯到 20 世纪 40 年代，当时像阿兰·图灵这样的先驱者开始设想机器表现出像人类一样的智能的可能性。提出“图灵测试”。 2. 人工智能领域的诞生（1956 年）：人工智能领域正式诞生于 1956 年的达特茅斯会议，由约翰·麦卡锡、马文·明斯基、纳撒尼尔·罗切斯特和克劳德·香农组织。 3. 符号人工智能（20 世纪 50 年代 - 60 年代）：早期的人工智能研究主要集中在符号人工智能，其中使用形式逻辑和符号来表示知识。 4. 达特茅斯人工智能夏季研究项目（1956 年）：该研讨会通常被认为是人工智能作为一门学科的起点，为人工智能研究奠定了基础，并为开发智能机器设定了雄心勃勃的目标。 5. 逻辑理论家和通用问题解决者（1956 年 - 1960 年）：20 世纪 50 年代末和 60 年代初，Allen Newell 和 Herbert A. Simon 开发了逻辑理论家和通用问题解决者（GPS）。