 “人工智能”一詞最早于1956 年達特茅斯會議上被正式提出 。以下是其起因和發展歷程： 起因 - 科學理論基礎積累：20世紀上半葉，數理邏輯、控制論、信息論等學科取得重要進展。例如，阿蘭·圖靈在1936年提出圖靈機概念，為現代計算機和人工智能奠定理論基礎；諾伯特·維納于1948年創立控制論，探討動物和機器中的通信與控制規律，啟發人們思考機器模擬智能的可能性。 - 計算機技術興起：20世紀40年代，電子計算機誕生，其強大計算能力為人工智能實現提供物質基礎。計算機能快速處理數據，模擬人類部分智能活動，如簡單邏輯運算和數據存儲檢索。 - 學術交流與愿景推動：當時，一批科學家意識到機器模擬人類智能的潛力，希望通過跨學科合作實現這一目標。達特茅斯學院的青年助教約翰·麥卡錫聯合馬文·明斯基、克勞德·香農等科學家，發起了達特茅斯會議，旨在用機器來模仿人類學習以及其他方面的智能，會上正式使用“人工智能”術語。 發展歷程 1. 誕生與早期熱情（1956 - 1974年）：達特茅斯會議后，人工智能領域獲大量關注與資金支持。研究者開發出邏輯理論家程序，證明《數學原理》部分定理；還誕生了ELIZA聊天機器人，雖僅基于簡單模式匹配，卻引發公眾對智能機器的遐想。 2. 第一次寒冬（1974 - 1980年）：初期成果未達預期，計算能力局限、算法復雜度高，使人工智能發展遇瓶頸。政府和企業削減科研經費，領域發展陷入低谷。 3. 專家系統與繁榮（1980 - 1987年）：專家系統興起，它利用領域專家知識解決特定問題，如醫療診斷、地質勘探，在商業領域成功應用，帶來新一輪投資和研究熱潮。 4. 第二次寒冬（1987 - 1993年）：專家系統維護成本高、應用范圍窄，硬件發展滯后。1987年，Lisp機市場崩塌，人工智能再遇挫折，資金和關注大幅減少。 5. 復蘇與發展（1993 - 2010年）：互聯網普及提供海量數據，機器學習算法改進，如決策樹、神經網絡復興。IBM的深藍計算機1997年戰勝國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫，展示人工智能實力。 6. 深度學習與爆發（2010年至今）：數據量增長、計算能力提升（如GPU應用）和算法創新推動深度學習發展。語音識別、圖像識別、自然語言處理等領域突破顯著，人工智能廣泛應用于各行業，成為全球科技競爭焦點。  |
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