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本文节选自《AIGC：智能创作时代》：扫码免费领取本书电子版

它第一次让人们能够确切地想象出具备智能的机器是什么样子，而不仅仅停留在科约的虚无中，为后世围绕人工智能展开科学实践指引了方问。小红小刚小红机器小钢仿雪局人[es全车上4@4@上全汉全须小明小明图2-1图录测试最初版本示意图虽然此时图灵已经从理论角度给出了机器拥有智能的可能性，但是让“人工智能”这个科学领域正式形成的是1956年在美国达特节斯学院举行的人工智能夏季研讨会。这次会议的组织方包括后来的图灵奖获得者马文。明斯基(MarvinLeeMinsky)和约萌。麦卡锡(JohnMcCarthy)、人信息论创始人香农(ClaudeElwoodShannon)、IBM工程师罗彻斯特〈Rochester)，而其余参会者也均是后来对人工智能发展做出过重要贡献的科学家。通过达特第斯会议，“人工智能”的名称和任务被真正界定下来，因而该会议也被广泛认为是人工智能诞生的标志，开局了人工智能领域曲折癌上的技术发展之路。二、符号主义、联

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绪主义和行为主义在人工智能诞生早期，就出现了“符号主义”和“联结主义”两种不同的发展流派，并都取得了一系列阶段性的成果。符号主义认为人的智能来自逻辑推理，世界上所有信息都可以抽象为各种符号，而人类的认知过程可以看作运用罗坦规则操作这些符写的过程。在这样的前提假设下，如果计算机能够自动化地执行和人脑一样的各种规则，说不定就可以实现完全的智能化。由艾伦.纽厄尔(AllenNewel1)在达特节斯会议报告的逻辑理论家〈LogicTheorist)项目就是符号主义早期的代表性成有果，这个程序能够证明《数学原理》第二章52个定理中的38个，甚至找到了相对于原著更加精巧的证明方式。而联结主义则认为，让机器模拟人类智能的关键不是去想办法实现跟思考有关的功能，而是应该模仿人脑的结构。联结主义把智能归结为人脑中神经元彼此联结成网络共同处理信息的结果，硕望能够运用计算机模拟出神经网络的工作模式来打造人工智能，并在“人工智能”领域正式形

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成之前就开始了各种答试。1943年，神经科学家生伦。麦卡洛克(WarrenMcCulloch)和数学家沃尔特。皮淆(WalterPitts)按照神经元的结构和工作原理搭建了数学模型，现定了人工神经网络的欠形。1958年，关国福经学家弗兰克。罗森布拉特〈FrankRosenblatt)发表了模拟人类学习过程的“感知器”算法，机器利用它就可以自主完成像分类这样的简单任务，后续算法杰出的实践效果掀起了第一次人工神经网络的热潮。可以说，不论是符号主义还是联络主义，在人工智能诞生的前十余年，都取得了一个又一个令人晨恢的成采，但好景不长，20世纪60年代末，人工智能的发展陷入瓶陆，人工智能的研究者过到了很多难以克服的难题，其中包括两个最典型的难题:“受限的计算能力:当时计算机有限的内存和处理速度不足以支持AI算法的实际应“认知信息的匮乏:许多人工智能领域的应用需要大量认知信息，当时的数据库条件无法让程序获得如此丰富的信息源。