大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于麦卡赛编程的问题，于是小编就整理了2个相关介绍麦卡赛编程教程的解答，让我们一起看看吧。
人工智能这个概念最早是什么时候提出来的？当今世界对人工智能持什么态度？
普遍认为，人工智能概念是在上个世纪五十年代提出来的。1956年夏季，以麦卡赛、明斯基、罗切斯特和申农等为首的一批有远见卓识的年轻科学家在一起聚会，共同研究和探讨用机器模拟智能的一系列有关问题，并首次提出了“人工智能”这一术语，它标志着“人工智能”这门新兴学科的正式诞生。IBM公司“深蓝”电脑击败了人类的世界国际象棋冠军更是人工智能技术的一个完美表现。人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
人工智能是计算机科学的一个分支，它试图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类思维相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能自从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。随着人工智能的发展，数据云的普及，服务业也将经历大规模的洗牌重组，大量专业技术岗位被智能软件和AI替代，剧烈冲击物流、销售、金融、商务、勘察、传媒、***、管理等行业，全面重塑社会形态。
人工智能技术对人类的社会进步、经济发展和文化提高都有巨大的影响。随着时间的推进和技术的进步，这种影响将越来越明显地表现出来。当然，还有影响，可能是我们现在难以预测的。可以肯定，人工智能将对人类的物质文明和精神文明产生越来越大的影响。
（一）起源
1956年以麦卡赛等为首的一批科学家在聚会中提出共同研究用机器模拟智能的课题，并首次提出了“人工智能”这一学术成语，这也标志着“人工智能”这门新兴学科的正式诞生。
（二）定义
人工智能——英文全称为Artificial Intelligence，简称AI。
指利用计算机技术，通过对人的意识、思维过程模拟，来生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。
（三）特征
人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
（四）研究领域
包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理等。
（五）行业发展方向
这里有两个问题，我们把它拆解一下，一个一个讲。
首先，我们要明确一个观念，人工智能是一个不新不旧的东西。“不新”是说它不像大部分人感知到的那样，仿佛是从 2016 年那场举世瞩目的围棋对决里横空出世的。“不旧”是说咱们也不能把木牛流马和偃师这种勉强擦边的概念硬往它身上套。
客观的说，人工智能大致是一门从上世纪前中叶开始，慢慢发展了几十年，历经几次沉浮，终于在本世纪第二个十年里看到曙光的一门综合性学科。关于它诞生的确切时间点，目前取得最广泛认同的说法是 1956 年。那年的 8 月份，美国的汉诺斯小镇上举办了一场科学家盛会，后人为它取名为“达特茅斯会议”。正是在这场会议上，“人工智能”作为一个概念正式诞生，这也是 1965 年被称为人工智能元年的由来。
（达特茅斯会议部分与会者在 2006 年的重聚合影）
这个问题很有意思，因为可以从过往历史中看到一些很有启发性的现象。其实古往今来，我们对一件事情或者一门学科的态度，大都取决于它的实用性如何。人工智能也不例外，在历史上，它曾遭遇三次低谷，那时的人工智能学家对外都不敢宣称自己是搞人工智能的，怕被人嘲笑，他们在对外交际的时候，只好使用一些“小心机”来规避尴尬，比如向对方介绍自己是做语音处理的。至于为什么他们会落得这么惨，不属于这个问题，这里先按下不表。
说最早，这个词其实最早来源于雨果的一本著作中，这是第一次出现这个词，而人工智能真正意义上来说，是在 1956 年 Dartmouth 学会上提出的，在学会上提出这个概念后，也就是从 20 世纪 50 年代中期到 70 年代中期，众多学者以及研究人员对其展开了深刻的研究，这也是首次对人工智能这个概念进行了一个深入的研究，当然好景不长，我们当时时代的落后，科技的浅显，相关基础理论研究结果的匮乏，以及硬件与软件的落后使得人们对人工智能的这股热潮慢慢冷却。
到如今，八十年代后，科技的进步，软件和硬件的迅速提升，人工智能再次登上历史舞台，众多的理论和原理也被人们所熟知，人工智能这个概念也得到了扩展。总的来讲，人工智能是一门极富挑战性的综合科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学， 不仅如此，这个概念也比较宽泛，就比如说，我们按照人工智能的智能水平就可以将其分为三个层次，分别是弱人工智能，强人工智能和超人工智能。
综上所述，我们了解到了人工智能提出的时间以及它的发展阶段和发展历程，相信人工智能在未来会给我们带来更多的便利，更多的惊喜。
人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能技术对人类的社会进步、经济发展和文化提高都有巨大的影响。随着时间的推进和技术的进步，这种影响将越来越明显地表现出来。当然，还有一些影响，可能是我们现在难以预测的。可以肯定，人工智能将对人类的物质文明和精神文明产生越来越大的影响。
阿尔法元自学成才，以100比0完爆阿尔法狗，你怎么看？
关于这个问题，每日经济新闻记者涂劲军认为：
AlphaGo Zero完胜曾经战胜人类的AlphaGo，这是一个里程碑的***，对于Ai技术来说，是上到一个新台阶，足以在现实中证明，不依赖于人类的既有经验，让机器自主学习掌握了人类上千年的围棋技能。
这种新程序代表着人类在建造真正智能化机器方面向前迈进了一步，因为即使在没有大量训练数据的情况下，机器也需要找出解决困难问题的方法。 DeepMind联合创始人兼首席执行官戴密斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）说：“最引人注目的一点是，我们不再需要任何人工数据，”。他认为，建造Alphago Zero的技术已经足够强大，可以应用在现实世界，例如药物发现与材料科学等一些有必要继续探索各种可能性的行业。Alphago Zero的相关研究成果发表在今天的《自然》杂志上。
人类一直以来有一个担心，就是人工智能能够自我进化，从而超越人类，甚至对人类带来威胁。如果过去认为这种担心是多余的，那么现在完全有理由相信人工智能的强大足以超过人类。 当然担心之外，我们还是应该庆贺一下，如果能够很好地管控好人工智能，人类完全还是可以把无比强大的人工智能当作工具，为人类服务。
从市场空间来说，高强度的人工智能，可以帮助人类解决很多前所未有的问题，正如哈萨比斯说的，在医药、新材料领域，完全不用借助过去的人类经验来推进，人工智能的研发，应该比人类研发速度更加快捷，从而在急用的这些领域上取得重大成就。
不管怎么样，人工智能依托人类知识的学习已经是完全可以实现的。当然他们必须还有一个过度阶段，因为现阶段的人工智能的创造与进步依然需要人类知识来推进，当不可否认的是，终究有一天，人工智能不再有人工二字，纯粹的程序智能，能够自我进化与完善，甚至于人脑融合。
阿尔法狗对阵柯洁、李世乭的新闻似乎才过去没多久，近来《Nature》杂志又刊发出了爆炸性的新消息：AlphaGo Zero从空白状态学起，在无任何人类输入的条件下，它能够迅速自学围棋，并以100:0的战绩击败“前辈”，换句话说这个新[_a***_]的阿尔法元可以用自我学习而非监督学习的方式实现对弈能力的迅速成长。难道说人工智能很快就要打破自主性学习的天花板了吗？如果说以前的阿尔法狗是需要输入世界棋手的棋谱，一招一招的学习输入的话，那么现今的阿尔法元则是通过自己的试错摸索无中生有，并且在没有输入外部棋谱数据的情况下。听起来很厉害的样子，实际上这牵扯到一个教育学上的经典理论，即白板理论，什么是白板理论呢？我们不妨举一个例子吧，新出生的婴儿是一片空白的，他能学习是因为后天的经验的塑造，也就是说我们所有的知识都是建立在经验之上，知识归根到底源于经验。但实际上婴儿们出生下来时并不是空白的大脑，他们有人类亿万年来进化而来的一些原始的本能，比如哭泣呼喊、寻求保护、喜欢热的食物等等。但是阿尔法元厉害之处就在于它真的能实现从无到有的全过程，因为机器天生在没有外部输入的情况下，那可真的是白板一块了。阿尔法元是怎么下棋的呢？简单来说就是它要通过和自己的对弈来现学现用，这不同于阿尔法狗的早有基础。用形象的话来说，阿尔法狗是厉害的新人，站在巨人的肩膀上；那阿尔法元就只是入门级的菜鸟，需要在短时间内晋级为***级别的选手。阿尔法元在极短时间内居然能以100:0击败它的前辈，这其中暗含了巨大的可能。在未来的深度学习中，它的迭代速度会越来越快，掌握更多复杂的技能和判断力。最有意思的是它的自我学习的能力远远超出常人的预料，自我总结和自我塑造的执行力也让它的前辈都赧颜。从人工智能的发展来看，阿尔法元的问世或许开启了一个新阶段，虽然还有一些科学家对新版本的阿尔法元的战绩表示质疑，但打破白板理论的阿尔法元已经给人类带来了太多惊喜，未来它还能学习进化到何种程度，还有待于科学家和工程师们的努力探索和不懈完善。附：阿尔法元(Alphago Zero)学习进程1、初入棋坛，围棋幼童2、菜鸟阶段3、打赢了 AlphaGo Lee（当初击败李世石的 AlphaGo 版本），战绩喜人参考资料：1、***://mashable***/2017/10/19/google-alphago-zero/（Google AlphaGo Zero taught itself to become the best Go）2、***://igeek***agz***/2017/10/19/alphago-zero-learning-from-scratch.html（AlphaGo Zero: Learning from scratch - igeek***agz***）3、AlphaGoZero创造者:星际争霸2比围棋更有难度
到此，以上就是小编对于麦卡赛编程教程的问题就介绍到这了，希望介绍关于麦卡赛编程教程的2点解答对大家有用。
