人工智能与设计(一):人工智能的发展史

学号:19021210815。

随着人工智能的兴起，设计师会担心被取代吗？

嵌入牛鼻的机器学习中深度学习的创新设计

人工智能会在设计中起到辅助作用还是会完全取代设计师？

嵌入牛文本的人工智能发展史

业余时间偶尔做一些设计、摄影等艺术活动，也经常接触一些创意软件。我发现最近几乎每个创意软件的重磅更新都体现在人工智能算法的加入上。包括我所从事的研究领域，相关调试软件也在不断加入人工智能调试算法，更加智能。从设计方面入手，不知道人工智能未来会不会完全取代设计师和工程师。

为了更好的理解人工智能和设计的关系，我开始涉猎机器学习、深度学习等一些知识，并和相关专业的同学讨论这个话题。从一开始认为人工智能只会让大部分设计师失业，到现在认为人工智能只是设计的辅助工具，也算是成长了不少。

本课题将分为三个部分进行考察，用三篇文章详细呈现AI与设计的历史、定义、关系和影响。

说到人工智能这个词，就不得不提到人工智能的历史。人工智能的概念主要是由艾伦·图灵提出的:机器能思考吗？如果一台机器可以和人类对话而不被识别为它的机器，那么这台机器就具有智能的特征。同年，艾伦·图灵也预言有可能创造出具有真正智能的机器。(描述:艾伦·图灵(1912 . 6 . 23-1954 . 6 . 7)曾经帮助英军破解了著名的德国密码系统Enigma，帮助盟军赢得了二战的胜利。图灵测试，一种判断机器是否智能的测试方法，被称为计算机之父，人工智能之父。)

1956年，在达特茅斯学院举行的一次会议上，来自不同领域(数学、心理学、工程学、经济学和政治学)的科学家正式将人工智能确立为一门研究学科。

2006年，达特茅斯会议的各方重聚，左起:特伦查德·莫尔，约翰·麦卡锡，马文·明斯基，奥利弗·塞尔福里奇，雷·索洛蒙夫。

达特茅斯会议之后是一个伟大发现的时代。对于很多人来说，这个阶段开发的程序是惊人的:计算机可以解决代数应用问题，证明几何定理，学习和使用英语。在众多研究中，基于搜索的推理、自然语言和微世界是当时影响最大的。

大量成功的AI程序和新的研究方向不断涌现。研究人员认为，全智能机器将在二十年内出现，并给出以下预测:

1958，H. A .西蒙，艾伦·纽厄尔:“十年内，数字计算机将成为国际象棋的世界冠军。”"十年内，数字计算机将发现并证明一个重要的数学定理."

1965，H. A .西蒙:“二十年后，机器将能做所有人能做的工作。”

1967，马文·明斯基:“创造‘人工智能’的问题将在一代人之内得到实质性解决。”

1970，马文·明斯基:“在三到八年的时间里，我们将得到一台具有人类平均智力的机器。”

美国政府在这一新兴领域投入了大量资金，每年向麻省理工学院、卡内基梅隆大学、爱丁堡大学和斯坦福大学四所研究机构投入数百万美元，并允许研究人员做任何他们感兴趣的事情。

当时的主要成就:

神经网络机器，世界上第一个机器人已经制造出来；提出了贝尔曼公式(强化学习的原型)；提出了感知器(深度学习的原型)；提出了基于搜索的推理。

但是遇到了第一个冬天(1974-1980)。

20世纪70年代初，人工智能遇到了瓶颈。研究人员逐渐发现，虽然机器具有简单的逻辑推理能力，但遇到了当时无法克服的基本障碍，AI停留在“玩具”阶段，远未达到预测的完全智能。

当时的主要问题是:

计算机的计算能力有限，无法解决超大型计算问题。同时，人们对世界的认识也不够。

当时有一个莫拉维克悖论:如果机器像数学天才一样下棋，模仿婴儿的学习有多难？然而，事实证明这是相当困难的。

1987年，AI硬件的市场需求突然下降。科学家发现，专家系统虽然很有用，但应用领域太窄，更新迭代和维护成本很高。同期，美国苹果和IBM生产的台式电脑性能不断提高，个人电脑的概念不断普及。日本人定下的“第五代工程”最终未能实现。人工智能研究再次遇到资金困难，这个价值5亿美元的行业一夜之间分崩离析。

当时的主要问题是:

1.受桌面和“个人电脑”概念的影响

2.商业机构对AI的追捧和忽视，让AI变成了泡沫，破灭了。

3.计算机性能的瓶颈仍然无法突破。

4.现在还缺乏海量数据训练机器。

在摩尔定律下，计算机的性能在不断突破。云计算、大数据、机器学习、自然语言、机器视觉等领域发展迅速，人工智能迎来第三次高潮。

摩尔定律源于戈登·摩尔在1965年做的一个预测，当时他看到了英特尔做的几个芯片，认为18到24个月可以把晶体管的尺寸缩小一半，数量翻倍，计算能力翻倍。没想到，这样一个简单的预言成真了，而且在接下来的几十年里一直以这个速度前进，成为了摩尔定律。

重大事件

1997:

IBM的象棋机器人“深蓝”击败了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫。

2005年:

斯坦福大学研发的一款机器人在沙漠小路上成功自动行驶了131英里，获得了DARPA挑战赛的一等奖。

2006年:

1.Geoffrey Hinton提出了多层神经网络的深度学习算法。

2.埃里克·施密特在搜索引擎大会上提出了“云计算”的概念。

2010:

巴斯蒂安·特龙领导的谷歌无人驾驶汽车被曝光，创下了超过654.38+0.6万公里的无事故纪录。

2011年:

1.IBM沃斯顿公司参加了智力游戏“危险边缘”，击败了最高奖得主布拉德·鲁特和连胜纪录保持者肯·詹宁斯。

2.苹果发布了语音个人助理Siri。

3.Nest Lab发布第一代智能恒温器Nest。它可以知道用户的习惯，并据此自动调节温度。

2012:

谷歌发布个人助理Google Now。

2013:

深度学习算法在语音和视觉识别率上有所突破。

2014:

1.微软亚洲研究院发布人工智能萧冰聊天机器人和语音助手Cortana。

2.百度发布深度语音语音识别系统。

2015:

1.脸书发布了一款基于文本的人工智能助手“M”。

2016:

1.谷歌AlphaGo以4:1的比分击败了九段围棋选手李世石。

2的概念。聊天机器人开始流行。

3.谷歌发布了为机器学习定制的第一代专用芯片TPU。

4.谷歌发布语音助手助手

2017:

1.AlphaGO在围棋网络对战平台以60连胜击败了来自世界各地的高手。

2.Google开源深度学习系统Tensorflow 1.0正式发布。

3.谷歌AlphaGo以3:0的比分击败世界围棋第一人柯洁。

4.一直深耕机器学习和机器视觉的苹果在WWDC发布了Core ML、ARKit等组件。

5.谷歌发布ARCore SDK。

6.百度AI开发者大会正式发布Dueros语音系统，无人驾驶平台Apollo1.0自动驾驶平台。

7.华为发布全球首款AI移动芯片麒麟970。

8.iPhone X配备前置3D传感器摄像头(TrueDepth)，3W人脸识别点，具备人脸识别、解锁、支付等功能。搭载A11仿生神经引擎，采用双核设计，每秒可实现6000亿次运算。

9.AlphaGo Zero完全从零开始，没有任何历史棋谱的指导，更没有任何人类的先验知识。只需要四个TPU，花了三天时间互相对战490万盘棋，最终在没有老师的情况下完成了阿尔法狗100-0的爆炸。

很多专家学者都肯定了这次人工智能浪潮，认为这次人工智能浪潮可以引起第四次工业革命。人工智能逐渐开始在保险、金融等领域渗透。未来，医疗保健、运输、销售和消费、金融服务、媒体娱乐、制造、能源、石油、农业、政府...所有垂直行业都将受益于人工智能技术的发展。那么我们现在说的人工智能是什么呢？

详见下篇:人工智能与设计(二):什么是AI？