By JT 
AI 的發展歷史有哪些重要的里程碑？
人工智慧（AI）是當今科技領域中最引人注目的話題之一。從科幻小說中的夢想，到現實生活中的應用，AI 的發展經歷了許多重要的里程碑。這次我們將帶您回顧這些關鍵時刻，了解 AI 如何一步步走到今天。
1950 年代：AI 的萌芽
1950 年 – 圖靈測試
AI 的概念可以追溯到 1950 年，當時英國數學家艾倫·圖靈提出了一個著名的問題：「機器能思考嗎？」他在《計算機與智能》一文中引入了圖靈測試，這是一種衡量機器是否具有智能的方法。如果一台機器能夠在對話中讓人類無法分辨其真實身份，那麼它就被認為具備了智能。
1956 年 – 達特茅斯會議
1956 年夏季，在達特茅斯學院舉行了一次歷史性的會議，被稱為「達特茅斯會議」。這次會議標誌著AI研究的正式誕生。約翰·麥卡錫、馬文·明斯基、克勞德·香農等科學家齊聚一堂，討論如何讓機器模仿人類智能，並首次提出了「人工智慧」這個術語。
1960 年代：初步探索
1961 年 – 首台工業機器人
1961 年，第一台工業機器人 Unimate 被安裝在通用汽車的生產線上，用於搬運熱壓鑄件。這標誌著AI技術開始進入工業領域，雖然當時的機器人功能相對簡單，但它們奠定了未來自動化生產的基礎。
1966 年 – ELIZA
1966 年，麻省理工學院的約瑟夫·魏森鮑姆開發了 ELIZA，一個早期的自然語言處理程序。ELIZA 能夠模仿心理治療師與人類進行對話，儘管它只是簡單地反問和重複用戶的話語，但這已經是當時的一大突破。
1970 年代：研究熱潮
1972 年 – SHRDLU
1972 年，特里·溫諾格拉德開發了 SHRDLU，一個能理解和操作虛擬積木世界的程序。SHRDLU 展示了自然語言理解和物體操作的潛力，為後來的 AI 研究提供了寶貴的經驗。
1979 年 – Stanford Cart
1979 年，史丹佛大學開發了 Stanford Cart，一台自動駕駛車。它能夠避開障礙物並自主導航，儘管速度非常慢，但這是自動駕駛技術的一個重要里程碑。
1980 年代：專家系統的興起
1980 年 – XCON
1980 年，數位設備公司（DEC）推出了 XCON，一個用於配置訂單的專家系統。XCON 能夠處理複雜的訂單配置問題，大幅提高了工作效率。這一成功案例推動了專家系統在各行各業中的應用。
1986 年 – 反向傳播算法
1986 年，大衛·魯梅爾哈特等人提出了反向傳播算法（Backpropagation），這是一種訓練多層神經網絡的方法。反向傳播算法解決了之前困擾研究者的訓練難題，使得深度學習成為可能。
1990 年代：AI 的復甦
1997 年 – 深藍擊敗卡斯帕羅夫
1997 年，IBM 開發的超級電腦「深藍」（Deep Blue）在國際象棋比賽中擊敗了世界冠軍卡斯帕羅夫。這是 AI 在遊戲領域的一個重大勝利，展示了計算機在策略性任務上的強大能力。
1999 年 – 機器學習的崛起
隨著數據量和計算能力的增長，機器學習技術在 1990 年代末期開始迅速崛起。這一時期，研究者們開發了許多新的算法和模型，如支持向量機（SVM）、隨機森林等，為後來的AI應用奠定了堅實基礎。
2000 年代：大數據與深度學習
2006 年 – 深度學習復興
2006 年，被稱為「深度學習之父」的傑弗里·辛頓等人提出了深度信念網絡（DBN），重新點燃了對深度學習的興趣。隨著計算能力和數據量的不斷增加，深度學習技術在影像識別、語音識別等領域取得了突破性進展。
2011 年 – IBM Watson 贏得《危險邊緣》
2011 年，IBM 開發 的Watson 超級電腦在美國電視智力競賽節目《危險邊緣》中擊敗了兩位人類冠軍。Watson 展示了自然語言處理和知識檢索技術的強大潛力，是 AI 應用於實際問題的一大範例。
2010 年代：AI 無處不在
2012 年 – ImageNet 競賽
2012 年，在 ImageNet 圖像識別挑戰賽中，由傑弗里·辛頓團隊開發的深度卷積神經網絡（CNN）模型 AlexNet 取得壓倒性勝利，大幅提高了圖像識別精度。這一成果使得深度學習技術迅速成為主流。
2016 年 – AlphaGo 擊敗李世乭
2016 年，Google DeepMind 開發的 AlphaGo在 圍棋比賽中擊敗了世界冠軍李世乭。圍棋被認為是最複雜的策略遊戲之一，AlphaGo 的勝利展示了深度學習和增強學習技術的強大威力。
結語
從圖靈測試到 AlphaGo，AI 的發展歷史充滿了激動人心的瞬間。每一個里程碑都代表著技術的一次飛躍，也預示著未來更多可能性的到來。隨著科技的不斷進步，我們可以期待 AI 在更多領域中發揮更大的作用，為人類帶來更多便利與創新。
Monmon 
惹威