在人工智能的第一波浪潮中，成功來自新的創造性思維，來自少數專家的合作。 第一波浪潮之后是1974-1980年的第一個“人工智能冬季”，當時很明顯，早期人工智能只有螞蟻這樣的商業功能。

三波人工智能，新智能時代已經到來

自20世紀50年代中期以來，人類發現了許多關鍵概念，發現，定義了AI1955年，第一個啟發式程序誕生了，它后來在20世紀80年代和90年代成為一個專家系統。 1957年，感知算法被發明出來，它演變成今天的人工神經網絡和深度學習工具。 1958年，LISP編程語言發展起來，研究人員可以編寫人類可讀的人工智能代碼，而不僅僅是1和0。

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在1960年發明了隱馬爾可夫模型算法，最終在語音和圖像識別方面實現了人工智能的新浪潮。今天，雖然許多重要的概念仍然被提出和發展，但大多數只是對早期發明的改進。

第二波的AI成功來自使用抽象數學和編程理論創建的有用和有價值的設備。 人工智能這次的目標是創造一些有用和有價值的東西。 因此，許多人工智能公司誕生了，其中一些公司開始獲得可觀的利潤，而更多的公司吸收了大量的投資，并建立了令人印象深刻的估值。

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IBM和Newons的AI是這一波的典型。 然而，這些早期的AI系統無法學習，因此需要一個昂貴的程序員團隊來添加、更新、更新和修改一行代碼。 這似乎再次辜負了創作者的期望，因為它不符合他們對高度、精確和高智能“思維機器”的愿景和承諾，1990年~200年，“人工智能的第二個冬天“。

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IBM在1973年發明了一種可以組裝打字機零件的機器人。 1974年，Kurtzwell Computer Products創建了第一個光學字符掃描器，它在語音前自動將文本轉換成計算機文件。 在1979年，第一輛自動化汽車誕生了，它可以使用視覺導航來搜索房間里的固定物體。

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同年，建立了第一個基于知識的醫療診斷程序“專家系統。 專家系統“是人工智能的原型，使用“如果/然后”規則，它來自人類專家對大型和不確定知識的分類。在接下來的20年里，北美和歐洲三分之二的最大公司依靠A.的專家系統，到1984年，Kurzweil應用智能已經創建了第一個基于聽寫轉錄設備的人工智能系統，可以理解普通人的聲音并將其轉換為文本。

創新者最害怕的是結局，所以他們從不失敗，掀起了第三波A，推動全球商業進入這場認知商業革命。 此時，人工智能的目標是提供有用的設備和服務，以高效、方便、高質量地做人類不能做或不能做的事情。 然而，即使在今天，人工智能的智能也不完全符合人類，在全球范圍內定義人工智能仍然沒有統一的標準

三波人工智能，新智能時代已經到來

據凱文·凱利說，A現在只是一個聰明的工具，而不是真正的智慧。 谷歌全球頂尖人工智能專家團隊將人工智能分為三個層次。 第一個層次，現在是一個“弱人工智能”，只能專注于特定領域，比如圍棋。 第二季度，成為“強人工智能”，可以達到或超過人類標準。 相應地，由另一位谷歌專家蒂姆(tim)定義的第三級是“人工智能，從比人類稍微聰明一點到比人類聰明1000萬倍“。

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全球人工智能領導者科大訊飛研究所將人工智能分為三類：計算智能、感知智能和認知智能。計算智能的方法，即機器的保存和計算能力，是窮舉和匹配搜索，通過過多的存儲和超級計算，顯示出其高智能的特點。

感知智能，即機器具有識別和識別能力，主要通過數學建模和大數據模擬類感知能力，涉及語音合成，語音識別，圖像識別處理等技術。 認知智能，即機器具有“理解，思考”到人的推理，聯想，知識組織等能力，模擬研究，涉及人工神經網絡模型和深度學習技術。

三波人工智能，新智能時代已經到來

為了AI在商業上取得成功，必須建立一個強大而復雜的能源系統，這離不開以下四個方面。

1.數百萬美元的計算能力，可以計算超級復雜和超級容量問題

2.更先進的算法，機器可以學習，可以感知空間和時間可以檢測模式，可以實現大數據互聯。

3.在物聯網，物聯網等事物上實現互聯互通，可采集和處理海量動態數據。

4.高容量，高帶寬 通信管道，它可以承載A1和數十億用戶之間的信息連接和流通，特別是與移動用戶的高質量連接（無延遲等。） 而信息暢通技術的成熟，是一個永無止境的創新和發明過程。 但技術的商業化通常需要一個臨界點。