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佛山达内培训的小编在一些资讯中看到关于很多的it技术方面的资讯，在人工智能中有很多中的说法;下面就和佛山达内培训的小编一起来看看人工智能发展的三个阶段：

下面一起跟着佛山达内培训的小编一起来看看下面的这三个知识点：

一. 第一阶段：手工知识

第一个阶段的典型代表是「专家系统」(expert systems)，其把大量知识转化为由中小企业团队精心制定的决策树来增强人类的智能。专家系统的代表例子是 TurboTax 或者做调度的物流程序，它们在上世纪 80 年代已经出现，且很有可能更早。

尽管我们有能力运用机器学习统计算法诸如回归、SVM、随机森林以及神经网络，且这些算法自上世纪 90 年代以来获得了飞速扩展，但手工系统的应用并未完全消失。最近 Launchbury 提及到该系统的一个应用成功防御了网络攻击。大约在 2004 年之前，相似的系统实际上已经成为自动驾驶车的核心(其失败的主要原因是不能解释所有的现实问题)。

Launchbury 认为专家系统在推理方面表现不俗，但仅限于几个严格定义的问题，且没有学习能力，不能处理不确定性问题。

佛山达内培训的小编给大家分享第二个知识点：

二、第二期间：统计学习

第二个期间是咱们现在所处的期间。尽管 Launchbury 倾向于重视深度学习方面的前进，实际上早在咱们使用计算机寻找数据中的信号之时就现已步入了第二期间。统计学习期间开始于数十年之前，但是在上世纪 90 年代获得了牵引力，并通过处理新数据、容量甚至是数据流而不断获得拓展。

由于不断增加的深度学习技能工具箱(比如回归、神经网络、随机森林、SVM、GBM)，统计学习期间伴随着从数据之中寻找信号能力的爆炸性增长应运而生。

这是一种不会消失的基础数据科学实践，它可以解释消费者(他们为什么来、为什么留、为什么走)、买卖(是否存在诈骗)、装置(它是否有疑问)、数据流(30 天之后其价值是什么)的一切行为疑问。统计学系对人类智能的增强是不断发展的人工智能的有些之一。

在第二期间之中，至少有另外两个严重突破极大地提升了人类的能力。第一个是 Hadoop 与大数据。现在咱们现已有了大规模并行处理以及储存和查询大的非结构迅速移动数据集的方法。2007 年 Hadoop 首次开源，直到现在。第二个小的突破是现代人工智能工具集的兴起，其由以下 6 种技能构成：

1. 自然语言处理

2. 图像识别

3. 强化学习

4. 问答机

5. 对抗式训练

6. 机器人

除了少量例外，这些技能可被整合为依赖于深度学习的一类，但是如果你查看深度学习工作方式以及深度神经网络运行方式的详情，你很快会意识到这些并不是疑问的核心。

在卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗神经网络、强化学习之中的进化神经网络及其一切变体之中通常有很少;反过来在问答机(Watson)、机器人或者不使用深度神经网络的强化学习变体之中存在更少。

由于这些技能的共同之处是它们生成自个的特征，也许咱们应该称之为无特征建模的期间(Era of Featureless Modeling)。你仍然不得不使用已知的标注实例进行训练，但是你不必在列中填入预定义的变体和属性。它们在极其大的计算阵列上也需求大规模并行处理，很多次需求专业芯片(比如 GPU、FPGA)以在人类时间尺度上搞定一切。

因此，主要的差异就是第二期间的人工智能可以延续几十年，并且其主要从机器学习、大数据/Hadoop 和无特征建模三个方面现已对新技能进行了三次大的变革。但这些突破仍然在统计学习方法这一期间内，该期间还会继续发展并产生更多的突破。

Launchbury 表明，到目前为止，咱们现已拥有非常先进、细分和强大预测能力的系统，但是仍然还没有理解语境和最小推理能力。由于咱们的技能对数据有更很多的需求，这现已成为了一个障碍，而对咱们仍然有价值和高效的预测分析技能并不应该是这样的。但咱们在这个期间早期无法处理的困难，包括自动驾驶汽车、机器赢得日益复杂游戏的能力、图像、文本和自然语言处理等方面目前都现已取得了严重的突破。

佛山达内培训的小编给大家分享第三个知识点：

三、 第三阶段：语境顺应(contextual adaption)

接下来呢?Lauchbury 说，当前统计学习时代出现了两个问题，第三个阶段要解决两个问题。

解释推理行为的模型：虽然我们的深度神经网络善于分类，比如图片，但是处理原理仍然显得神秘莫测。我们需要既可以进行分类也可以得到解释的系统。理解推理就能让对处理过程的修正真正有效。

生成模型：这些模型可以从潜在语境中进行学习，比如一个模型，掌握了每个字母的笔画，而不是基于大量糟糕的书写样本进行粗暴分类。我们今天使用的生成模型有望显著减少对训练数据的需求。

鉴于这些特点，处在这一阶段的人工智能系统就能使用语境模型(contextual models)进行感知、学习、推理以及抽象，将从一个系统中学习到的东西应用到一个完全不同的语境中。

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