《人工智能(AI)发展历程》3-反思发展期：20世纪70年代

人工智能的反思发展期：20世纪70年代，人工智能发展初期的突破性进展大大提升了人们对人工智能的期望，人们开始尝试更具挑战性的任务，然而计算力及理论等的匮乏使得不切实际目标的落空，人工智能的发展走入低谷。

【03】人工智能的发展史

反思发展期：20世纪70年代

人工智能发展初期的突破性进展大大提升了人们对人工智能的期望，人们开始尝试更具挑战性的任务，然而计算力及理论等的匮乏使得不切实际目标的落空，人工智能的发展走入低谷。

1974年

哈佛大学沃伯斯(Paul Werbos)

在博士论文里，首次提出了通过误差的反向传播(BP)来训练人工神经网络，但在该时期未引起重视。

BP算法的基本思想不是（如感知器那样）用误差本身去调整权重，而是用误差的导数（梯度）调整。

1975年

马文·明斯基(Marvin Minsky)

被称为“人工智能之父”、框架理论的创立者

在论文《知识表示的框架》(A Framework for Representing Knowledge)中提出用于人工智能中的知识表示学习框架理论。

1976年

斯坦福大学的肖特利夫(Edward H. Shortliffe)等人

完成了第一个用于血液感染病的诊断、治疗和咨询服务的医疗专家系统MYCIN。

斯坦福大学的博士勒纳特发表论文《数学中发现的人工智能方法——启发式搜索》

1977年

海斯·罗思(Hayes. Roth)等人的基于逻辑的机器学习系统取得较大的进展，但只能学习单一概念，也未能投入实际应用。

1979年

汉斯·贝利纳（Hans Berliner）打造的计算机程序战胜双陆棋世界冠军成为标志性事件。

日本学者福岛邦彦（Kunihiko Fukushima）建立了视觉识别模式的多层架构Neocognitron，将感知野（Receptive Field）概念引入了人工神经网络领域，这可以说是卷积神经网络（CNN）的鼻祖。

格瑞·特索罗等人打造的自我学习双陆棋程序又为后来的强化学习的发展奠定了基础。