高屋建瓴，条分缕细
现在关于人工智能的论点太多，院士的话更加明晰
从理论的角度和从应用的角度看待人工智能，看到的东西是不一样的
未来个人发展必须追逐高新科技，而且不能停留在应用阶段，要深入理解理论并进行追踪
高文：中国工程院院士、人工智能2.0提出者，《中国人工智能2.0发展战略研究》
问题的提出
AI的三大派别：
1.逻辑主义
2.连接主义学派（深度学习和神经网络）
3.行为主义学派（暂未发展起来）
这一轮人工智能的浪潮来自产业界而不是研究界
微软提出用AI重塑互联网
2016年5月 五大科技巨头成立人工智能联盟
政界随着工业界的发展开始关注人工智能
阿尔法狗激发民间对人工智能的热度
媒体更关注机器什么时候代替人类
* 判断人工智能不仅有一个量的发展，而且将进入一次质的大飞跃
人工智能历史回顾
世界人工智能历史1起源1956
1956年：10个年轻人申请5000美金进行2个月的暑期研究，讨论研究人工智能问题，产出人工智能白皮书，提出7大领域，形成三大学说，影响至今（年轻人的力量不可忽视）
中国人工智能历史起源1977
AI之父——Alan Turing 数学家
计算机科学之父、人工智能之父
（查一个关于图灵的电影，最近的）
图灵奖（计算机领域的诺贝尔奖）
华人获奖者：姚期智（刚放弃美国国籍）
图灵奖获得领域：AI 8人；程序设计语言 9人；密码学 9人；计算复杂性理论 8
人工智能是计算机领域宝塔之尖
* 判断：未来深度学习的研究会得奖
人工智能三次浪潮：
1956-1976：研究者推动，符号主义盛行，提出逻辑运算（又称布尔运算）
用机器进行定理证明
1958的四大预言：10年内完成数学定理证明等，但是除了这一点其他都难以实现，AI进行第一次低谷，争论四起，相关经费停止，人工智能的研究逐渐停止，
神经元网络从来没有给过钱，所以即使经费停止，相关研究没有停止
* 判断：那个不为了钱的兴趣研究推动历史
1976-2006：连接主义盛行，深度学习尚未突破
早期停留在经验调试，但1975年提出BP神经网络，可以不靠经验区调试，使得多层网络学习成为现实
神经网络：通过数学将细胞的连接抽未神经网络，深度指的是连接层次较多
1957年：感知机；1986年：误差反传网络；
由于日本智能（第五代）计算机研制失败，不能解决大规模问题; 知识百科全书失败，知识不能靠专家而是需要自动学习
判断：06年做人工智能的基本找不到工作
2006年至今：连接主义盛行，深度学习取得突破
2012年李飞飞做出巨大贡献，让产业界发现
人工智能2.0
以知识处理为核心的人工智能研究，常常遭遇非确定性难题；
目前机器还远远比不上人类
目前深度学习之所以发展是因为大数据
什么条件下不需要外部数据，alpha zero带给我们启示
* 判断：什么样的问题是AI一定可以战胜人：集合是封闭的；规则是完备的；约束是有限的
* 端倪：大数据智能；跨媒体智能；基于网络的群里智能已经萌芽；人机一体化技术导向混合智能；无人系统迅速发展；
中国工程院网站上有相关文件可下载
人工智能开源平台
总结：
历史是螺旋进步的
符号主义虽然沉寂30年但是未来AI不能没有它的地位
连接主义虽然盛行，但是不能知其所以然
行为主义注重自适应与进化更符合人类发展
【讲座笔记】听高文院士讲AI
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