人工智能进化大揭秘

1955年，斯坦福大学计算机科学家约翰·麦卡锡（John McCarthy）在达特矛斯会议上第一次提出了“人工智能”这个概念。

AlphaGo之后，这几天都被人工智能刷屏刷得眼花缭乱了吧？最要紧的是，刷完了人工智能的了解还是像个毛线球？某某专家鼻祖发明的某某技术奠定了机器视觉、深度学习、语音识别……的基础，他们都是谁？都做了什么？所谓万变不离其宗，通常来说技术、知识体系都由一代宗师开始而代代相传，并且推陈出新。人工智能作为一个诞生了六十年的研究领域，也有其“宗”可溯。

较早进行人工智能研究的麻省理工学院（MIT）人工智能实验室、斯坦福人工智能实验室等。事实上，正规教育体系的学科分类中，人工智能下分计算机视觉和机器学习两个二级学科，领域中诸多种技术彼此都相互关联。

计算机视觉

从特征描述符到深度学习，计算机视觉走过蓬勃发展的二十年。近两年来，尤其是最近Facebook、微软、Google在人工智能领域取得的成绩，我们都知道深度卷积神经网络的神奇之处。与其他深度学习结构相比，卷积神经网络在图像和语音识别方面能够给出更优的结果。那么，在此之前，物体识别技术是什么样子？计算机视觉技术的进步，离不开他们的工作：

计算机视觉大牛族谱

计算机视觉的鼻祖要数伟大的David Marr，他从计算机科学的观点出发，熔数学、心理物理学、神经生理学于一炉，首创人的视觉计算理论，从而使视觉研究的面貌为之一新。他的同事，将其理论传承了下来。现在，计算机视觉，计算机图形图像与机器学习趋于融合，极大技术相互联系，密不可分。而当下最流行的机器学习，它又是怎样诞生出千奇百怪的机器人或人工智能程序的呢？

机器学习

一般来说，机器学习领域的代表人物有Geoffrey Hinton、 Yann Lecun、Tom Mitchell等。他们如今虽然任职于不同的机构组织，然而也秉承着严谨的师承关系（包括Phd和Post-doc，co-supervise关系），如图：