本文目錄一覽：

• 1、人工智能的發展史是什么
• 2、人工智能的具體發展歷史是什么？
• 3、人工智能發展史 4張圖看盡AI重大里程碑
• 4、智能機器人是哪個國家首次研制出來的？它經歷了什么樣的發展過程呢？
• 5、電話機器人的發展歷史有多久？現在技術成熟了嗎？
• 6、機器人發展史

【1950-1956年是人工智能的誕生年】

圖靈測試1950

Dartmouth 會議1956

（1956年夏季，以麥卡賽、明斯基、羅切斯特和申農等為首的一批有遠見卓識的年輕科學家在一起聚會，共同研究和探討用機器模擬智能的一系列有關問題，并首次提出了“人工智能”這一術語，它標志著“人工智能”這門新興學科的正式誕生。）

【1956-1974 年是人工智能的黃金年】

第一個人工智能程序ＬＴ邏輯理論家1958（西蒙和紐維爾）

LISP編程語言1958（約翰麥卡錫）

用于機器翻譯的語義網1960（馬斯特曼和劍橋大學同事）

模式識別-第一個機器學習論文發表（1963）

Dendral 專家系統1965

基于規則的Mycin醫學診斷程序1974

【1974-1980年是人工智能第一個冬天】

人工智能：綜合調查1973（來特希爾）

項目失敗，列強削減科研經費

【1980-1987年是人工智能繁榮期】

AAAI在斯坦福大學召開第一屆全國大會1980

日本啟動第五代計算機用于知識處理1982

決策樹模型帶動機器學習復蘇1980中期

ANN及多層神經網絡1980中期

【1987-1993年是人工智能第二個冬天】

Lisp機市場崩潰1987

列強再次取消科研經費1988

專家系統滑翔谷底1993

日本第五代機退場1990年代

【1993-現在突破期】

IBM深藍戰勝卡斯帕羅夫1997

斯坦福大學Stanley 贏得無人駕駛汽車挑戰賽2005

深度學習論文發表2006

IBM的沃森機器人問答比賽奪魁2011

谷歌啟動谷歌大腦2011

蘋果公司的Siri上線2012

微軟通用實時翻譯系統2012

微軟Cortana 上線2014

百度度秘2015

IBM發布truenorth芯片2014

阿爾法狗打敗人類棋手2016

人工智能的具體發展歷史是什么？

歷史 突飛猛進

1950年　阿蘭·圖靈出版《計算機與智能》。

1956年　約翰·麥卡錫在美國達特矛斯電腦大會上“創造”“人工智能 ”一詞。

1956年　美國卡內基·梅隆大學展示世界上第一個人工智能軟件的工作。

1958年　約翰·麥卡錫在麻省理工學院發明Lisp語言———一種A．I．語言。

1964年　麻省理工學院的丹尼·巴洛向世人展示，電腦能掌握足夠的自然語言從而解決了開發計算機代數詞匯程序的難題。

1965年　約瑟夫·魏岑堡建造了ELIZA———一種互動程序，它能以英語與人就任意話題展開對話。

1969年　斯坦福大學研制出Shakey————一種集運動、理解和解決問題能力于一身的機器人。

1979年　第一臺電腦控制的自動行走器“斯坦福車”誕生。

1983年　世界第一家批量生產統一規格電腦的公司“思考機器”誕生。

1985年　哈羅德·科岑編寫的繪圖軟件Aaron在A．I．大會亮相。

90年代　A．I．技術的發展在各個領域均展示長足發展————學習、教學、案件推理、策劃、自然環境認識及方位識別、翻譯，乃至游戲軟件等領域都瞄準了A．I．的研發。

1997年　IBM（國際商用機械公司）制造的電腦“深藍”擊敗了國際象棋冠軍加里·卡斯帕羅夫。

90年代末　以A．I．技術為基礎的網絡信息搜索軟件已是國際互聯網的基本構件。

2000年　互動機械寵物面世。麻省理工學院推出了會做數十種面部表情的機器人Kisinel。

現在 流行擋不住

商業上的成功，成為實驗室研究工作的催化劑。A．I．的邊界正一步步向人類智慧逼進。

全球的高科技實驗室不約而同盯上了A．I．大腦，這其中響當當的名字包括卡內基·梅隆大學，IBM和日本的本田汽車公司。

在比利時，Starlab（星實驗室）正開發種能取代真貓大腦工作的人工大腦。據“人工大腦網站”報道，它將擁有約7500個人工腦神經細胞。它將能自如地操控貓咪行走，玩耍毛線球。據估計它將在2002年完成。

軟件在將復雜決策程序化整為零方面取得突破。像外貌識別等看似簡單的人類能力實際涉及廣泛、復雜的認知和判斷步驟。今天的電腦軟件越來越精于模仿人類最精細的思維。而計算機硬件在追趕人腦能力方面亦不遺余力。

目前世界上最快的超級電腦————位于美國加利福利亞州勞倫斯·立弗摩爾國家實驗室的IBM制“ASCI白色”已經是有人腦0·1％的運算能力。

IBM正在研制的“藍色牛仔”（Blue　Jean）的每秒運算能力估計將與人腦相當。IBM研發部主管保羅·霍恩說Blue　Jean將在4年后開始運行。

斯坦福大學A．I．領域的首席專家埃里克·霍維茲及其許多同行相信，A．I．技術迎來突破發展的日子近在眼前，那時，A．I．將細分并派生出跨越出廣泛領域的學科。

未來 聰明過人？

關于A．I．人們最迫切希望知道的問題是，它真能和人一般聰明嗎？許多科學家相信，這只是個時間上的問題。A．I．軟件設計師庫爾茲維爾認為遲至2020年A．I．即可聰明過人。IBM的霍恩估計比較保守，他認為A．I．趕上人還需要40—50年時間。AT＆T的斯通則說他的目標是在2050前組建一只能挑戰曼聯的A．I．足球隊。他這不是開玩笑。

在許多方面，A．I．大腦比人類更有優勢。人腦的學習吸收新知識的過程非常慢。要說一口流利的英語至少得半年或兩三年時間（吹牛廣告中的例子除外）。而要讓A．I．學會講法語，只需為它裝上一個說法語軟件，數秒之間一個A．I．法語專家便誕生了。

另一個更難解答的問題：A．I．是否能擁有情感。目前沒有人有把握回答這個問題。

于是剩下一個最可怕的問題：A．I．機器人能變得比人類更聰明，并反戈一擊與人類為敵？庫爾茲維爾、技術學家比爾·喬伊認為這并非不可能。霍恩在這個問題上拿不太穩。

霍恩認為雖然電腦的粗略運算能力可超過人類，但它不可能具備人類所有精細的特征，因為人類對自己的大腦擁有的許多微妙能力并不了解，更無從仿模相應軟件。

庫爾維茲的看法比較樂觀，他認為人類在開發超級A．I．的同時，在對它們的引導和管理方面也將相應提高，因此將永遠走在前面，掌握控制權。

作者 | 王健宗 瞿曉陽

來源 | 大數據DT

01 人工智能發展歷程

圖1是人工智能發展情況概覽。人工智能的發展經歷ai電銷智能機器人發展史了很長時間的歷史積淀，早在1950年，阿蘭·圖靈就提出了圖靈測試機，大意是將人和機器放在一個小黑屋里與屋外的人對話，如果屋外的人分不清對話者是人類還是機器，那么這臺機器就擁有像人一樣的智能。

▲圖1 人工智能起源及發展

隨后，在1956年的達特茅斯會議上，“人工智能”的概念被首次提出。在之后的十余年內，人工智能迎來了發展史上的第一個小高峰，研究者們瘋狂涌入，取得了一批矚目的成就，比如1959年，第一臺工業機器人誕生；1964年，首臺聊天機器人也誕生了。

但是，由于當時計算能力的嚴重不足，在20世紀70年代，人工智能迎來了第一個寒冬。早期的人工智能大多是通過固定指令來執行特定的問題，并不具備真正的學習和思考能力，問題一旦變復雜，人工智能程序就不堪重負，變得不智能了。

雖然有人趁機否定人工智能的發展和價值，但是研究學者們并沒有因此停下前進的腳步，終于在1980年，卡內基梅隆大學設計出了第一套專家系統——XCON。該專家系統具有一套強大的知識庫和推理能力，可以模擬人類專家來解決特定領域問題。

從這時起，機器學習開始興起，各種專家系統開始被人們廣泛應用。不幸的是，隨著專家系統的應用領域越來越廣，問題也逐漸暴露出來。專家系統應用有限，且經常在常識性問題上出錯，因此人工智能迎來了第二個寒冬。

1997年，IBM公司的“深藍”計算機戰勝了國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫，成為人工智能史上的一個重要里程碑。之后，人工智能開始了平穩向上的發展。

2006年，李飛飛教授意識到了專家學者在研究算法的過程中忽視了“數據”的重要性，于是開始帶頭構建大型圖像數據集—ImageNet，圖像識別大賽由此拉開帷幕。

同年，由于人工神經網絡的不斷發展，“深度學習”的概念被提出，之后，深度神經網絡和卷積神經網絡開始不斷映入人們的眼簾。深度學習的發展又一次掀起人工智能的研究狂潮，這一次狂潮至今仍在持續。

圖2列出了人工智能發展史上的一些重要事件。從誕生以來，機器學習經歷了長足發展，現在已經被應用于極為廣泛的領域，包括數據挖掘、計算機視覺、自然語言處理、生物特征識別、搜索引擎、醫學診斷、檢測信用卡欺詐、證券市場分析、DNA序列測序、語音和手寫識別、戰略游戲、藝術創作和機器人等，以及ai電銷智能機器人發展史我們特別關注的機器學習和深度學習未來發展的一大趨勢——自動化機器學習和深度學習（AutoML及AutoDL）。

▲圖2 人工智能發展重大事件

02 下一代人工智能

ai電銷智能機器人發展史我們首先通過圖3來回顧一下人工智能的發展歷程。

▲圖3 人工智能發展歷程

到目前為止，人工智能按照總體向上的發展歷程，可以大致分為4個發展階段，分別為精耕細作的誕生期、急功近利的產業期、集腋成裘的爆發期，以及現在逐漸用AutoML來自動產生神經網絡的未來發展期。

早期由于受到計算機算力的限制，機器學習處于慢速發展階段，人們更注重于將邏輯推理能力和人類總結的知識賦予計算機。但隨著計算機硬件的發展，尤其是GPU在機器學習中的應用，計算機可以從海量的數據中學習各種數據特征，從而很好地完成人類分配給它的各種基本任務。

此時，深度學習開始在語音、圖像等領域大獲成功，各種深度學習網絡層出不窮，完成相關任務的準確率也不斷提升。同時，深度學習神經網絡朝著深度更深、結構更加巧妙復雜的方向推進，GPU的研發與應用也隨著神經網絡對算力要求的不斷提高而持續快速向前推進。圖4展示了近年來主要神經網絡的發展。

▲圖4 主要深度神經網絡的發展

2012年，AlexNet為了充分利用多個GPU的算力，創新性地將深度神經網絡設計成兩部分，使網絡可以在兩個GPU上進行訓練。

2013年，ZFNet又進一步解決了Feature Map可視化的問題，將深度神經網絡的理解推進了一大步。2014年，VGGNet通過進一步增加網絡的深度而獲得了更高的準確率；同年，GoogLeNet的發明引入了重復模塊Inception Model，使得準確率進一步提升。

而2015年ResNet將重復模塊的思想更深層次地發展，從而獲得了超越人類水平的分辨能力。這時，由于深度神經網絡層數的不斷加深，需要訓練的參數過于龐大，為了在不犧牲精度的同時減少需要訓練的參數個數，2017年DenceNet應運而生。

隨著深度神經網絡的不斷發展，各種模型和新穎模塊的不斷發明利用，人們逐漸意識到開發一種新的神經網絡結構越來越費時費力，為什么不讓機器自己在不斷的學習過程中創造出新的神經網絡呢ai電銷智能機器人發展史？

出于這個構思，2017年Google推出了AutoML——一個能自主設計深度神經網絡的AI網絡，緊接著在2018年1月發布第一個產品，并將它作為云服務開放出來，稱為Cloud AutoML。

自此，人工智能又有了更進一步的發展，人們開始探索如何利用已有的機器學習知識和神經網絡框架來讓人工智能自主搭建適合業務場景的網絡，人工智能的另一扇大門被打開。

智能機器人是美國首次研制出來的，現在機器人在許多范圍和地方都可以使用，下面就讓我們一起了解一下智能機器人的發展史。

機器人按照它的發展進程分成了三個，也就是分為三代機器人。第一代機器人是用遙控來操作的機器，也就是它沒有完全離開人們的控制還需要人手工操作。第二代機器人是由程序員用編好的程序對機器人進行控制，這類控制可以讓它自己重復的完成相同的操作而且它不會感到厭煩。第三代機器人是智能機器人，它可以通過利用各種內部的機器比如傳感器以及測量器去完成指令。它可以自動獲取外部環境的信息，自動分析人的需求然后利用智能技術進行識別推理最后得出人們需要的結果。

它可以完全擺脫人們的控制自主完成所有的行動，所以這類機器人也是目前起點最高的一類高級機器人。機器人的誕生地是在美國。一九六二年美國研制出了世界上第一臺工業機器人，而且僅只經過了三年之后美國斯坦福研究所就研究出了世界上第一臺智能的機器人，這個機器人也就是擁有最高執行力的機器人。它可以一次性接受計算機輸出的所有指令而且自主完成所有指令并且實施的毫無錯誤。

經過三十多年的發展現在美國已經成為了機器人強國之一。但是美國在發展機器人的期間也是很不順的因為當時美國政府并沒有把工業機器人列入發展的項目，所以僅只是少數公司開展了相關的研究，多數企業只關注自己的利益。而且這項項目沒有政府的支持所以當時并沒有花很大的精力去研究機器人。進入八十年代之后政府才開始認識到機器人的重要性自此以后才開始研究機器人。

以上這個故事僅代表我個人的觀點，如果有任何錯誤，敬請諒解。

電話機器人已經經過了近2年的市場使用，目前電話機器人可以達到的電話量在3000通/天左右，接通率像忠仆1號電話機器人可以達到96%，時間利用率提高11.2倍，人力成本降低72%，銷售業績提升211%，客戶滿意度提升43%，對于使用企業來說確實是收獲滿滿。需要進行電銷的企業還是建議啟用機器人的，這是行業不可逆的趨勢。

美國是機器人的誕生地ai電銷智能機器人發展史，早在1962年就研制出世界上第一臺工業機器人，比起號稱"機器人王國"的日本起步至少要早五六年。經過30多年的發展，美國現已成為世界上的機器人強國之一，基礎雄厚，技術先進。綜觀它的發展史，道路是曲折的，不平坦的。

由于美國政府從60年代到70年代中的十幾年期間，并沒有把工業機器人列入重點發展項目，只是在幾所大學和少數公司開展ai電銷智能機器人發展史了一些研究工作。對于企業來說，在只看到眼前利益，政府又無財政支持的情況下，寧愿錯過良機，固守在使用剛性自動化裝置上，也不愿冒著風險，去應用或制造機器人。加上，當時美國失業率高達6．65％，政府擔心發展機器人會造成更多人失業，因此不予投資，也不組織研制機器人，這不能不說是美國政府的戰略決策錯誤。70年代后期，美國政府和企業界雖有所重視，但在技術路線上仍把重點放在研究機器人軟件及軍事、宇宙、海洋、核工程等特殊領域的高級機器人的開發上，致使日本的工業機器人后來居上，并在工業生產的應用上及機器人制造業上很快超過了美國，產品在國際市場上形成了較強的競爭力。

進入80年代之后，美國才感到形勢緊迫，政府和企業界才對機器人真正重視起來，政策上也有所體現，一方面鼓勵工業界發展和應用機器人，另一方面制訂計劃、提高投資，增加機器人的研究經費，把機器人看成美國再次工業化的特征，使美國的機器人迅速發展。

80年代中后期，隨著各大廠家應用機器人的技術日臻成熟，第一代機器人的技術性能越來越滿足不了實際需要，美國開始生產帶有視覺、力覺的第二代機器人，并很快占領了美國60％的機器人市場。

盡管美國在機器人發展史上走過一條重視理論研究，忽視應用開發研究的曲折道路，但是美國的機器人技術在國際上仍一直處于領先地位。其技術全面、先進，適應性也很強。具體表現在ai電銷智能機器人發展史：

（1）性能可靠，功能全面，精確度高ai電銷智能機器人發展史；

（2）機器人語言研究發展較快，語言類型多、應用廣，水平高居世界之首；

（3）智能技術發展快，其視覺、觸覺等人工智能技術已在航天、汽車工業中廣泛應用；

（4）高智能、高難度的軍用機器人、太空機器人等發展迅速，主要用于掃雷、布雷、偵察、站崗及太空探測方面。

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早在1966年，美國Unimation公司的尤尼曼特機器人和AMF公司的沃莎特蘭機器人就已經率先進入英國市場。1967年英國的兩家大機械公司還特地為美國這兩家機器人公司在英國推銷機器人。接著，英國 Hall Automation公司研制出自己的機器人RAMP。70年代初期，由于英國政府科學研究委員會頒布了否定人工智能和機器人的Lighthall報告，對工業機器人實行了限制發展的嚴厲措施，因而機器人工業一蹶不振，在西歐差不多居于末位。

但是，國際上機器人蓬勃發展的形勢很快使英政府意識到：機器人技術的落后，導致其商品在國際市場上的競爭力大為下降。于是，從70年代末開始，英國政府轉而采取支持態度，推行并實施了一系列支持機器人發展的政策和措施，如廣泛宣傳使用機器人的重要性、在財政上給購買機器人企業以補貼、積極促進機器人研究單位與企業聯合等，使英國機器人開始了在生產領域廣泛應用及大力研制的興盛時期。

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法國不僅在機器人擁有量上居于世界前列，而且在機器人應用水平和應用范圍上處于世界先進水平。這主要歸功于法國政府一開始就比較重視機器人技術，特別是把重點放在開展機器人的應用研究上。

法國機器人的發展比較順利，主要原因是通過政府大力支持的研究計劃，建立起一個完整的科學技術體系。即由政府組織一些機器人基礎技術方面的研究項目，而由工業界支持開展應用和開發方面的工作，兩者相輔相成，使機器人在法國企業界很快發展和普及.

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德國工業機器人的總數占世界第三位，僅次于日本和美國。這里所說的德國，主要指的是原聯邦德國。它比英國和瑞典引進機器人大約晚了五六年。其所以如此，是因為德國的機器人工業一起步，就遇到了國內經濟不景氣。但是德國的社會環境卻是有利于機器人工業發展的。因為戰爭，導致勞動力短缺，以及國民技術水平高，都是實現使用機器人的有利條件。到了70年代中后期，政府采用行政手段為機器人的推廣開辟道路；在"改善勞動條件計劃"中規定，對于一些有危險、有毒、有害的工作崗位，必須以機器人來代替普通人的勞動。這個計劃為機器人的應用開拓了廣泛的市場，并推動了工業機器人技術的發展。日爾曼民族是一個重實際的民族，他們始終堅持技術應用和社會需求相結合的原則。除了像大多數國家一樣，將機器人主要應用在汽車工業之外，突出的一點是德國在紡織工業中用現代化生產技術改造原有企業，報廢了舊機器，購買了現代化自動設備、電子計算機和機器人，使紡織工業成本下降、質量提高，產品的花色品種更加適銷對路。到1984年終于使這一被喻為"快完蛋的行業"重新振興起來。與此同時，德國看到了機器人等先進自動化技術對工業生產的作用，提出了1985年以后要向高級的、帶感覺的智能型機器人轉移的目標。經過近十年的努力，其智能機器人的研究和應用方面在世界上處于公認的領先地位。

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在前蘇聯（主要是在俄羅斯），從理論和實踐上探討機器人技術是從50年代后半期開始的。到了50年代后期開始了機器人樣機的研究工作。1968年成功地試制出一臺深水作業機器人。1971年研制出工廠用的萬能機器人。早在前蘇聯第九個五年計劃（1970年一1975年）開始時，就把發展機器人列入國家科學技術發展綱領之中。到1975年，已研制出30個型號的120臺機器人，經過20年的努力，前蘇聯的機器人在數量、質量水乎上均處于世界前列地位。國家有目的地把提高科學技術進步當作推動社會生產發展的手段，來安排機器人的研究制造；有關機器人的研究生產、應用、推廣和提高工作，都由政府安排，有計劃、按步驟地進行。

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有人認為，應用機器人只是為了節省勞動力，而我國勞動力資源豐富，發展機器人不一定符合我國國情。這是一種誤解。在我國，社會主義制度的優越性決定了機器人能夠充分發揮其長處。它不僅能為我國的經濟建設帶來高度的生產力和巨大的經濟效益，而且將為我國的宇宙開發、海洋開發、核能利用等新興領域的發展做出卓越的貢獻。

我國已在“七五”計劃中把機器人列人國家重點科研規劃內容，撥巨款在沈陽建立了全國第一個機器人研究示范工程，全面展開了機器人基礎理論與基礎元器件研究。十幾年來，相繼研制出示教再現型的搬運、點焊、弧焊、噴漆、裝配等門類齊全的工業機器人及水下作業、軍用和特種機器人。目前，示教再現型機器人技術已基本成熟，并在工廠中推廣應用。我國自行生產的機器人噴漆流水線在長春第一汽車廠及東風汽車廠投入運行。1986年3月開始的國家863高科技發展規劃已列入研究、開發智能機器人的內容。就目前來看，我們應從生產和應用的角度出發，結合我國國情，加快生產結構簡單、成本低廉的實用型機器人和某些特種機器人。

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日本在60年代末正處于經濟高度發展時期，年增長率達11％。第二次世界大戰后，日本的勞動力本來就緊張，而高速度的經濟發展更加劇了勞動力嚴重不足的困難。為此，日本在1967年由川崎重工業公司從美國Unimation公司引進機器人及其技術，建立起生產車間，并于1968年試制出第一臺川崎的“尤尼曼特”機器人。

正是由于日本當時勞動力顯著不足，機器人在企業里受到了“救世主”般的歡迎。日本政府一方面在經濟上采取了積極的扶植政策，鼓勵發展和推廣應用機器人，從而更進一步激發了企業家從事機器人產業的積極性。尤其是政府對中、小企業的一系列經濟優惠政策，如由政府銀行提供優惠的低息資金，鼓勵集資成立“機器人長期租賃公司”，公司出資購入機器人后長期租給用戶，使用者每月只需付較低廉的租金，大大減輕了企業購入機器人所需的資金負擔；政府把由計算機控制的示教再現型機器人作為特別折扣優待產品，企業除享受新設備通常的40%折扣優待外，還可再享受 13％的價格補貼。另一方面，國家出資對小企業進行應用機器人的專門知識和技術指導等等。

這一系列扶植政策，使日本機器人產業迅速發展起來，經過短短的十幾年，到80年代中期，已一躍而為“機器人王國”，其機器人的產量和安裝的臺數在國際上躍居首位。按照日本產業機器人工業會常務理事米本完二的說法：“日本機器人的發展經過了60年代的搖籃期，70年代的實用期，到80年代進人普及提高期。”并正式把1980年定為“產業機器人的普及元年”，開始在各個領域內廣泛推廣使用機器人。

日本政府和企業充分信任機器人，大膽使用機器人。機器人也沒有辜負人們的期望，它在解決勞動力不足、提高生產率、改進產品質量和降低生產成本方面，發揮著越來越顯著的作用，成為日本保持經濟增長速度和產品競爭能力的一支不可缺少的隊伍。

日本在汽車、電子行業大量使用機器人生產，使日本汽車及電子產品產量猛增，質量日益提高，而制造成本則大為降低。從而使日本生產的汽車能夠以價廉的絕對優勢進軍號稱“汽車王國”的美國市場，并且向機器人誕生國出口日本產的實用型機器人。此時，日本價廉物美的家用電器產品也充斥了美國市場……這使“山姆大叔”后悔不已。日本由于制造、使用機器人，增大了國力，獲得了巨大的好處，迫使美、英、法等許多國家不得不采取措施，奮起直追。