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从AI发展时间表回顾人工智能的历史( 二 )

AI


Judea Pearl引入了贝叶斯网络因果分析 ， 它提供了表示计算机中不确定性的统计技术 。
1988年
彼得•布朗等人发表了“语言翻译的统计方法” ， 为机器翻译方法的更广泛的研究铺平了道路 。
1989年
Yann LeCun、Yoshua Bengio和Patrick Haffner演示了如何使用卷积神经网络(CNN) 来识别手写字符 ， 表明神经网络可以应用于现实世界的问题 。
1997年
Sepp Hochreiter和Jürgen Schmidhuber提出了长短期记忆递归神经网络 ， 它可以处理整个数据序列 ， 例如语音或视频 。
IBM的“深蓝”在一场历史性的国际象棋复赛中击败了加里•卡斯帕罗夫 ， 这是国际象棋卫冕世界冠军在锦标赛上首次被计算机打败 。
2000年
蒙特利尔大学的研究人员发表了“神经概率语言模型” ， 提出了一种使用前馈神经网络来建模语言的方法 。
2006年
李飞飞开始研究（后来于2009年推出）Imag.NET视觉数据库 ， 该数据库成为了人工智能热潮的催化剂 ， 也是图像识别算法年度竞赛的基础 。
2009年
Rajat Raina、Anand Madhavan和Andrew Ng发表了《使用图形处理器进行大规模深度无监督学习》 ， 提出了使用GPU训练大型神经网络的想法 。
2011年
Jürgen Schmidhuber、Dan Claudiu Cire?an、Ueli Meier和Jonathan Masci开发了第一个CNN ， 并赢得了德国交通标志识别竞赛 ， 从而实现了“超人”的性能 。
同年 ， 苹果发布了Siri语音助理 。
2012年
Geoffrey Hinton、Ilya Sutskever和Alex Krizhevsky介绍了一种深度CNN架构 ， 该架构赢得了ImageNet 挑战并引发了深度学习研究和实现的爆炸式增长 。
2013年
天河二号以33.86petaflops的速度将世界顶级超级计算速度提高了一倍 ， 连续第三次蝉联世界最快系统的称号 。
DeepMind引入深度强化学习 ， 这是一种基于奖励和重复学习的CNN ， 抵达了人类专家的水平 。
谷歌研究员Tomas Mikolov及其同事引入了word2vec ， 以自动识别单词之间的语义关系 。
2014年
Ian Goodfellow及其同事创造了生成对抗网络 ， 这是一类用于生成照片、转换图像和深度模拟的机器学习框架 。
Diederik Kingma和Max Welling引入了变分自动编码器来生成图像、视频和文本 。
Facebook开发了深度学习面部识别系统DeepFace ， 能够以接近人类的准确度识别数字图像中的人脸 。
2016年
DeepMind的AlphaGo在韩国首尔击败了围棋顶尖选手李世石 。
优步在匹兹堡针对特定用户群体启动了自动驾驶汽车试点计划 。
2017年
斯坦福大学研究人员在论文《使用非平衡热力学的深度无监督学习》中发表了有关扩散模型的研究成果 。该技术提供了一种向图像添加噪声的过程进行逆向工程的方法 。
谷歌研究人员在论文Attention Is All You Need中提出了Transformer的概念 ， 启发了后续对能够自动将未标记文本解析为大型语言模型 (LLM) 的工具的研究 。
英国物理学家史蒂芬•霍金警告说：“除非我们学会如何为潜在风险做好准备 ， 否则人工智能可能成为人类文明史上最糟糕的事件 。”
2018年
Cimon由IBM、空客公司和德国航空航天中心DLR开发 ， 这是一个被送入太空协助宇航员的机器人 。
OpenAI发布了GPT（Generative Pre-trained Transformer） ， 为后续的LLM铺平了道路 。
Groove X推出了一款名为Lovot的家用迷你机器人 ， 它可以感知并响应人类的情绪变化 。
2019年
微软推出了Turing Natural Language Generation生成语言模型 ， 该模型拥有170亿个参数 。
谷歌人工智能和朗格医学中心的深度学习算法表明在检测潜在肺癌方面优于放射科医生 。
2020年
Open AI发布了由1750亿个参数组成的GPT-3 LLM ， 用于生成式AI文本 。
英伟达宣布推出Omniverse平台测试版 ， 用于在增强现实AR中创建3D模型 。
2021年
OpenAI推出了Dall-E多模态AI系统 ， 可以根据文本提示生成图像 。
2022年
谷歌软件工程师Blake Lemoine泄密Lamda架构并声称其具有感知能力 。
DeepMind推出用于为矩阵乘法等数学问题发现新型、高效且可验证的算法的AI系统AlphaTensor 。
英特尔声称其FakeCatcher实时Deepfake检测器的准确度为 96% 。
OpenAI于11月发布了ChatGPT ， 基于GPT-3.5 LLM并提供终端用户使用的UI聊天界面 。


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