人工智能论文发表时间是

AI(Artificial Intelligence，人工智能) 。“人工智能”一词最初是在1956 年Dartmouth学会上提出的。从那以后,研究者们发展了众多理论和原理,人工智能的概念也随之扩展。人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的, 现在计算机不但能完成这种计算, 而且能够比人脑做得更快、更准确, 因之当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”, 可见复杂工作的定义是随着时代的发展和技术的进步而变化的, 人工智能这门科学的具体目标也自然随着时代的变化而发展。它一方面不断获得新的进展, 一方面又转向更有意义、更加困难的目标。目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机, 人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。除了计算机科学以外, 人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。 人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。知识表示是人工智能的基本问题之一，推理和搜索都与表示方法密切相关。常用的知识表示方法有：逻辑表示法、产生式表示法、语义网络表示法和框架表示法等。常识，自然为人们所关注，已提出多种方法，如非单调推理、定性推理就是从不同角度来表达常识和处理常识的。问题求解中的自动推理是知识的使用过程，由于有多种知识表示方法，相应地有多种推理方法。推理过程一般可分为演绎推理和非演绎推理。谓词逻辑是演绎推理的基础。结构化表示下的继承性能推理是非演绎性的。由于知识处理的需要，近几年来提出了多种非演泽的推理方法，如连接机制推理、类比推理、基于示例的推理、反绎推理和受限推理等。搜索是人工智能的一种问题求解方法，搜索策略决定着问题求解的一个推理步骤中知识被使用的优先关系。可分为无信息导引的盲目搜索和利用经验知识导引的启发式搜索。启发式知识常由启发式函数来表示，启发式知识利用得越充分，求解问题的搜索空间就越小。典型的启发式搜索方法有A*、AO*算法等。近几年搜索方法研究开始注意那些具有百万节点的超大规模的搜索问题。机器学习是人工智能的另一重要课题。机器学习是指在一定的知识表示意义下获取新知识的过程，按照学习机制的不同，主要有归纳学习、分析学习、连接机制学习和遗传学习等。知识处理系统主要由知识库和推理机组成。知识库存储系统所需要的知识，当知识量较大而又有多种表示方法时，知识的合理组织与管理是重要的。推理机在问题求解时，规定使用知识的基本方法和策略，推理过程中为记录结果或通信需设数据库或采用黑板机制。如果在知识库中存储的是某一领域(如医疗诊断)的专家知识，则这样的知识系统称为专家系统。为适应复杂问题的求解需要，单一的专家系统向多主体的分布式人工智能系统发展，这时知识共享、主体间的协作、矛盾的出现和处理将是研究的关键问题。 `

阿兰-图灵（Alan Turing）英国数学家、逻辑学家，被称为计算机之父，人工智能之父。1931年图灵进入剑桥大学国王学院，毕业后到美国普林斯顿大学攻读博士学位，二战爆发后回到剑桥，后曾协助军方破解德国的著名密码系统Enigma，帮助盟军取得了二战的胜利。图灵对于人工智能的发展有诸多贡献，提出了一种用于判定机器是否具有智能的试验方法，即图灵试验，至今，每年都有试验的比赛。此外，图灵提出的著名的图灵机模型为现代计算机的逻辑工作方式奠定了基础。1912年6月23日，出生于英国伦敦。1931年-1934年，在英国剑桥大学国王学院（King’s College）学习。 1932年-1935年，主要研究量子力学、概率论和逻辑学。 1935年，年仅23岁的图灵，被选为剑桥大学国王学院院士。 1936年，主要研究可计算理论，并提出“图灵机”的构想。 1936年-1938年，主要在美国普林斯顿大学做博士研究，涉及逻辑学、代数和数论等领域。 1938-1939年，返回剑桥从事研究工作，并应邀加入英国政府破译二战德军密码的工作。 1940年-1942年，作为主要参与者和贡献者之一，在破译纳粹德国通讯密码的工作上成就杰出，并成功破译了德军U-潜艇密码，为扭转二战盟军的大西洋战场战局立下汗马功劳。 1943年-1945年，担任英美密码破译部门的总顾问。 1945年，应邀在英国国家物理实验室从事计算机理论研究工作。 1946年，这个时候，图灵在计算机和程序设计原始理论上的构思和成果，已经确定了他的理论开创者的地位。由于图灵的杰出贡献，年轻的他被英国皇室授予OBE爵士勋衔。 1947年-1948年，主要从事计算机程序理论的研究，并同时在神经网络和人工智能领域做出开创性的理论研究。 1948年，应邀加入英国曼彻斯特大学从事研究工作，担任曼彻斯特大学计算实验室副主任。 1949年，成为世界上第一位把计算机实际用于数学研究的科学家。 1950年，发表论文“计算机器与智能”，为后来的人工智能科学提供了开创性的构思。提出著名的“图灵测试”理论。 1951年，从事生物的非线性理论研究。年仅39岁的图林，被选为英国皇家学会会员。 1952年，在当年保守愚昧和冷战的时代，当警察得知图灵与同性朋友密切交往的消息之后，同性恋倾向的图灵被逮捕入狱。在法庭审判过程中，图灵明确告知人们，他认为自己没有做错什么事。在那个观念落后的年代，为了避免被判刑入狱，图灵被迫选择了为期一年的雌性激素注射的所谓“治疗”，才得以重新返回研究工作。 1953年-1954年，继续在生物和物理学等方面的研究。被迫承受的对同性恋倾向的“治疗”，致使原本热爱体育运动的图灵在身心上受到极大的伤害。 1954年6月7日，图灵被发现死于家中的床上。死因是氰化物中毒，警方调查结论是自杀。一代英灵，就此过早离去，成为人类科学史上的一大遗憾。

个人认为是——骨灰瓷。这种东西可是英国贵族中最为推崇的。只是从这一个方面来说，其他的重大发明我还真不知道

历史 突飞猛进1950年阿兰·图灵出版《计算机与智能》。1956年约翰·麦卡锡在美国达特矛斯电脑大会上“创造”“人工智能 ”一词。1956年美国卡内基·梅隆大学展示世界上第一个人工智能软件的工作。1958年约翰·麦卡锡在麻省理工学院发明Lisp语言———一种A．I．语言。1964年麻省理工学院的丹尼·巴洛向世人展示，电脑能掌握足够的自然语言从而解决了开发计算机代数词汇程序的难题。1965年约瑟夫·魏岑堡建造了ELIZA———一种互动程序，它能以英语与人就任意话题展开对话。1969年斯坦福大学研制出Shakey————一种集运动、理解和解决问题能力于一身的机器人。1979年第一台电脑控制的自动行走器“斯坦福车”诞生。1983年世界第一家批量生产统一规格电脑的公司“思考机器”诞生。1985年哈罗德·科岑编写的绘图软件Aaron在A．I．大会亮相。90年代A．I．技术的发展在各个领域均展示长足发展————学习、教学、案件推理、策划、自然环境认识及方位识别、翻译，乃至游戏软件等领域都瞄准了A．I．的研发。1997年IBM（国际商用机械公司）制造的电脑“深蓝”击败了国际象棋冠军加里·卡斯帕罗夫。90年代末以A．I．技术为基础的网络信息搜索软件已是国际互联网的基本构件。2000年互动机械宠物面世。麻省理工学院推出了会做数十种面部表情的机器人Kisinel。现在 流行挡不住商业上的成功，成为实验室研究工作的催化剂。A．I．的边界正一步步向人类智慧逼进。全球的高科技实验室不约而同盯上了A．I．大脑，这其中响当当的名字包括卡内基·梅隆大学，IBM和日本的本田汽车公司。在比利时，Starlab（星实验室）正开发种能取代真猫大脑工作的人工大脑。据“人工大脑网站”报道，它将拥有约7500个人工脑神经细胞。它将能自如地操控猫咪行走，玩耍毛线球。据估计它将在2002年完成。软件在将复杂决策程序化整为零方面取得突破。像外貌识别等看似简单的人类能力实际涉及广泛、复杂的认知和判断步骤。今天的电脑软件越来越精于模仿人类最精细的思维。而计算机硬件在追赶人脑能力方面亦不遗余力。目前世界上最快的超级电脑————位于美国加利福利亚州劳伦斯·立弗摩尔国家实验室的IBM制“ASCI白色”已经是有人脑0·1％的运算能力。IBM正在研制的“蓝色牛仔”（BlueJean）的每秒运算能力估计将与人脑相当。IBM研发部主管保罗·霍恩说BlueJean将在4年后开始运行。斯坦福大学A．I．领域的首席专家埃里克·霍维兹及其许多同行相信，A．I．技术迎来突破发展的日子近在眼前，那时，A．I．将细分并派生出跨越出广泛领域的学科。未来 聪明过人？关于A．I．人们最迫切希望知道的问题是，它真能和人一般聪明吗？许多科学家相信，这只是个时间上的问题。A．I．软件设计师库尔兹维尔认为迟至2020年A．I．即可聪明过人。IBM的霍恩估计比较保守，他认为A．I．赶上人还需要40—50年时间。AT＆T的斯通则说他的目标是在2050前组建一只能挑战曼联的A．I．足球队。他这不是开玩笑。在许多方面，A．I．大脑比人类更有优势。人脑的学习吸收新知识的过程非常慢。要说一口流利的英语至少得半年或两三年时间（吹牛广告中的例子除外）。而要让A．I．学会讲法语，只需为它装上一个说法语软件，数秒之间一个A．I．法语专家便诞生了。另一个更难解答的问题：A．I．是否能拥有情感。目前没有人有把握回答这个问题。于是剩下一个最可怕的问题：A．I．机器人能变得比人类更聪明，并反戈一击与人类为敌？库尔兹维尔、技术学家比尔·乔伊认为这并非不可能。霍恩在这个问题上拿不太稳。霍恩认为虽然电脑的粗略运算能力可超过人类，但它不可能具备人类所有精细的特征，因为人类对自己的大脑拥有的许多微妙能力并不了解，更无从仿模相应软件。库尔维兹的看法比较乐观，他认为人类在开发超级A．I．的同时，在对它们的引导和管理方面也将相应提高，因此将永远走在前面，掌握控制权。

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