全球?#26031;?#26234;能与机器人峰会 CCF-GAIR 2019
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                    斯坦福 HAI 出品:细数全球 18 件 AI 大事记

                    本文作者:丛末 2019-03-22 18:04
                    ?#21152;錚?#20840;图笼罩着满满的「斯坦福」光环~

                    雷锋网 AI 科?#35745;?#35770;按:3 月 18 日,由李飞飞担任所长之一的「以人为本?#26031;?#26234;能研究所」(HAI)?#20113;?#21160;以来不短的时间后,终于完成了正式成立的高光时刻。而正式上线的官网日前也更新了?#25945;?#21338;文,一篇是详尽介绍 HAI 的文章;另一篇则是今天要给大?#21307;?#32461;的斯坦福 HAI 版?#26031;?#26234;能简史图,图中涵盖的信息包括:?#26031;?#26234;能大事记、全球?#26031;?#26234;能初创公司布局、?#26031;?#26234;能的普及度进展、?#26031;?#26234;能的研究和教育进展?#32422;?#26031;坦福的?#26031;?#26234;能突破性成果和?#26031;?#26234;能课程。

                    而之所以给此图加上「斯坦福 HAI 版」的前缀,则是因为本图笼罩着满满的「斯坦福」光环。本图虽然不够详尽,但是作为大家一窥?#26031;?#26234;能历史?#32422;?#30446;前相关进展的精简版素材,还是足够的。

                    下面就一起逐个看看吧~

                    ?#26031;?#26234;能大事记

                    斯坦福 HAI 出品:细数全球 18 件 AI 大事记

                    • 1955 年,在达特矛斯会议上,当时备受尊敬的计算机科学家约翰·麦卡锡首度提出「?#26031;?#26234;能」这一概念。之后,本?#20301;?#35758;也被视作?#26031;?#26234;能正式诞生的标志,而提出者约翰·麦卡锡也被誉为「?#26031;?#26234;能之父」。

                    • 1963 年,「?#26031;?#26234;能之父」约翰·麦卡锡创建了斯坦福?#26031;?#26234;能实验室(SAIL,Stanford Artificial Intelligence Laboratory)。该实验室拥有多个领域的专家,涉及机器人技术、计算机视觉、机器学习、图像处理、自然语言处理等多个领域,代表人物包括一大批在?#26031;?#26234;能领域闻名遐迩的人物,如 Christopher Manning 、吴恩达、李飞飞等。

                    • 1966 年,MIT 计算机科学家 Joseph Weizenbaum 开发出首个自然语言处理程序——ELIZA,它是一个模拟罗杰斯心理治疗的聊天机器人。

                    • 1967 年,斯坦福大学 E.A. Feigenbaum 领导开发出第一个「专家系统」——DENRAL, 使得?#26031;?#26234;能的研究以?#35780;?#31639;法为主转变为以知识为主。

                    • 1969 年,阿瑟·布?#25104;ˋrthur Bryson)和何毓琦(Yu-Chi Ho)提出机器学习领域最重要的算法——反向传播算法(Backpropagation)。这种算法可用于多层?#26031;?#31070;经网络,2000 年?#20004;?#28145;度学习的发展都离不开它的启发。

                    • 1973 年,美国斯坦福国际研究所(Stanford Research Institute, SRI)研制出首台采用了?#26031;?#26234;能学的移动机器人——Shakey。

                    • 1979 年,汉斯·摩拉维克(Hans Moravec)在斯坦福大学?#25237;?#30740;究生时期发明的 Stanford Cart,在无人干预的情况下自动穿过摆满椅子的房间并前后行驶了 5 小时。Stanford Cart 相当于早期无人驾驶汽车。

                    • 1988 年,IBM 沃森研究?#34892;?#21457;表《机器翻译的统?#21697;?#27861;?#32602;ˋ STATISTICAL APPROACH TO LANGUAGE TRANSLATION),预示着基于规则的机器翻译方法开始转变为基于概率的方法,并反映了一个更为广泛的转变:从「理解」眼前的任务的「机器学习」方法转变为基于已知例子的统?#21697;治?#26041;法。

                    • 1991 年,蒂姆·伯纳斯-李(Tim Berners-Lee)发明的万维网首次上线。

                    • 1997 年,IBM 研发的「深蓝」(Deep Blue)成为第一个击败人类象棋冠军 Garry Kasparov 的电脑程序。,

                    • 1998 年,斯坦福大学教授肯尼斯?萨里斯伯里(Kenneth Salisbury)公开外科机器人(robotic surgery)专利。

                    • 2005 年,斯坦福大学教授 Sebastian Thrun 联合斯坦福大学 AI 实验室发明的第一辆自动驾驶汽?#20302;?#25104;了 132 英里的 Mojava 沙漠路线,在 DARPA 超?#30701;?#25112;赛(DARPA Grand Challenge)上一举夺冠。

                    • 2009 年,李飞飞主导的 ImageNet 项目诞生了一个含有 1500 万张照片的数据库,涵盖了 22000 种物品。这个项目?#32422;?#21518;来的一系列工作影响了整个计算机视觉领域发展。

                    • 2010 年,苹果公司推出一款内建在苹果 iOS 系统中的?#26031;?#26234;能助理软件 Siri。

                    • 2011 年,IBM 开发的自然语言问答计算机沃森在美国老牌益智节目「危险边缘」(Jeopardy!)中击败人类。

                    • 2012 年,杰夫·迪恩(Jeff Dean)和吴恩达(Andrew Ng)发?#23478;环?#23454;验报告,他们给一个大型神经网络展示 1000 万张未标记的网络图片,发现神经网络能够识别出猫的形象。

                    • 2014 年,亚马逊推出了智能音箱 Echo ?#32422;?#26234;能语音助手 Alexa。

                    • 2016 年,谷歌 DeepMind 研发的 AlphaGo 击败围棋世界冠军李世石。

                    全球?#26031;?#26234;能初创公司布局

                    斯坦福 HAI 出品:细数全球 18 件 AI 大事记

                    HAI 援引全球知名创投研究机构 Asgard CB Insights 的调查数据, 目前全球共?#32943;?#20102; 3600 余家?#26031;?#26234;能初创公司,其中美国有 1393 家,占比 40%左右,排名第一;中国有 383 家,占比 11%左右,排名第二;而?#20998;?#35832;国中拥有 AI 公司数量最多的是英国,其有 245 家,占比 7% 左右;以色列有 362 家,占比 10% 左右;加拿大仅有 131 家,占比 4% 左右。

                    同时,Asgard CB Insights 还?#21344;?#20102;美国各城市所拥有?#26031;?#26234;能初创数量的数据,其中旧金山有 596 家,排名第一;纽约有 180 家,排名第二;波士顿有 102 家,排名第三;之后?#26469;?#26159;洛杉矶、华盛顿、奥斯汀、西雅图,分别为 73 家、36 家、36 家?#32422;?35 家。另外据 Pricewaterhousecoopers,2018 年美国初创公司从投?#20351;?#21496;?#25216;?#21040;的融?#39318;?#39069;为 93 亿美元。

                    另外,针对?#26031;?#26234;能对全球经济的贡献,高德纳(Gartner)发布的报告预测,至 2030 年,?#26031;?#26234;能将为全球经济贡献 15.7 万亿美元,这一数字将超过中国与印度两个国家目前的经济总量之和。

                    ?#26031;?#26234;能的普及度进展

                    斯坦福 HAI 出品:细数全球 18 件 AI 大事记

                    针对?#26031;?#26234;能的普及度,HAI 主要?#21344;?#20102;美国国会提及「?#26031;?#26234;能」的次数?#32422;?#19978;市公司投资者所提及的科技术语次数两个方面的数据。

                    随着?#26031;?#26234;能的发展,美国国会提到「?#26031;?#26234;能」的频率也日益增高,2017 年以前,美国国会提及「?#26031;?#26234;能」的次数微乎其微,最高也不到 20 次,然而在 2017 年提及的次数竟飙升?#20004;?100 次,这也?#30828;?#38754;展示了各国已经将?#26031;?#26234;能布局提升到?#26031;?#23478;战略布局的高度。

                    而上市公司投资者所提及的科技术语次数方面,在 2011 年前,被提及最多的术语是「云计算」;2011 年至 2016 年是「大数据」;2016 年至 2017 年,「机器学习」与「?#26031;?#26234;能」二者不相上下;而 2017 年后则是「?#26031;?#26234;能」被提及的次数最多了。这些数据?#30828;?#38754;反映出了科技领域的发展趋势。

                    ?#26031;?#26234;能的研究和教育进展

                    斯坦福 HAI 出品:细数全球 18 件 AI 大事记

                    在?#26031;?#26234;能的研究和教育方面,HAI 援引 AI index 统计的学术论文发表数量和登记为「?#26031;?#26234;能入门课程」的大学课程数量。其中学术论文发表数量方面,自 1996 年以来,关于「?#26031;?#26234;能」主题的学术论文发表数量翻了 8 倍以上;而 2012 年至 2017 年,大学课程中登记为「?#26031;?#26234;能入门课程」的课程数量的增长量高达 500%。这无疑彰显了学术界对于「?#26031;?#26234;能」研究的极高热情。

                    斯坦福的?#26031;?#26234;能突破性成果

                    斯坦福 HAI 出品:细数全球 18 件 AI 大事记

                    而对于?#26031;?#26234;能领域所取得的突破性成果,HAI 则重点列举了在?#26031;?#26234;能领域具有代表性意义的高校——斯坦福大学的研究成果,包括:

                    • 斯坦福大学 AI 实验室发明的自动驾驶汽车 Stanley 获得了 DARPA 超?#30701;?#25112;赛(DARPA Grand Challenge)冠军;

                    • 斯坦福大学教授李飞飞主导的 ImageNet 改变了机器学习/AI 的发展路线,并引领了深度学习时代;

                    • 斯坦福大学 AI 实验室共有 18 位成?#34987;?#24471; ACM 图灵奖;

                    • 斯坦福大学联合斯坦福医学院开发出第一个用于 医疗 AI 的超级计算机;

                    • 斯坦福国际研究所(Stanford Research Institute, SRI)研制出第一台真正意义上的移动机器人;

                    • 斯坦福大学于 2010 年发布领先的开源自然语言处理工具包——Stanford CoreNLP;

                    • 斯坦福大学研制出人形潜水机器人——OceanOne,该机器人具有触觉反馈功能,可以高保真地探索海底世界。

                    斯坦福?#26031;?#26234;能课程

                    斯坦福 HAI 出品:细数全球 18 件 AI 大事记

                    在 2018 年,斯坦福开设的?#26031;?#26234;能相关课程涵盖了 54 个研究主题,包括计算机视觉、自然语言处理、高级机器人?#32422;?#35745;算基因组学等。其中最受欢迎的则要数吴恩达推出的《CS 221: ?#26031;?#26234;能原理与技术》课程。雷锋网雷锋网(公众号:雷锋网)

                    via:https://hai.stanford.edu/sites/g/files/sbiybj10986/f/moments-in-ai-infographic.pdf

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