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1308 年，加泰羅尼亞詩(shī)人兼神學(xué)家者雷蒙·盧爾（Ramon Llull）出版《The Ultimate General Art》，詳細(xì)描述了其“邏輯機(jī)”的概念。聲稱能夠?qū)⒒镜模瑹o(wú)可否認(rèn)的真理通過(guò)機(jī)械手段用簡(jiǎn)單的邏輯操作進(jìn)行組合，進(jìn)而獲取新的知識(shí)。他的工作對(duì)萊布尼茲產(chǎn)生了很大影響，后者進(jìn)一步發(fā)展了他的思想。
1666 年，數(shù)學(xué)家和哲學(xué)家萊布尼茨（Gottfried Leibniz）出版了《On the Combinatorial Art》，繼承并發(fā)展了雷蒙·盧爾的思想，認(rèn)為通過(guò)將人類思想編碼，然后推過(guò)推演組合獲取新知。萊布尼茨認(rèn)為所謂思想本質(zhì)上是小概念的組合。
1726 年，英國(guó)小說(shuō)家喬納森·斯威夫特（Jonathan Swift）出版《格列佛游記》。小說(shuō)中描述了飛島國(guó)里一臺(tái)類似盧爾邏輯機(jī)的神奇機(jī)器：“運(yùn)用實(shí)際而機(jī)械的操作方法來(lái)改善人的思辨知識(shí)”，“最無(wú)知的人，只要適當(dāng)付點(diǎn)學(xué)費(fèi)，再出一點(diǎn)點(diǎn)體力，就可以不借助于任何天才或?qū)W力，寫出關(guān)于哲學(xué)、詩(shī)歌、政治、法律、數(shù)學(xué)和神學(xué)的書來(lái)。”
1763 年，托馬斯·貝葉斯（Thomas Bayes）創(chuàng)造了一個(gè)推理事件概率的框架。貝葉斯推斷是機(jī)器學(xué)習(xí)的理論先導(dǎo)。
托馬斯·貝葉斯
1854 年，喬治·布爾（George Boole）認(rèn)為邏輯推理過(guò)程可以像解方程式一樣進(jìn)行。
1898 年，在麥迪遜廣場(chǎng)花園舉行的電氣展覽會(huì)上，尼古拉·特斯拉（Nikola Tesla）展示了世界上第一臺(tái)無(wú)線電波遙控船只。特斯拉稱他的船配備了“借來(lái)的大腦”。
1914 年，西班牙工程師萊昂納多·托里斯·克維多（Leonardo Torres y Quevedo）示范了全球第一臺(tái)自動(dòng)象棋機(jī)。能夠在無(wú)人干預(yù)的情況下自動(dòng)下棋。
1921 年，捷克作家卡雷爾·恰佩克（Karel ?apek）在其戲劇《Rossum’s Universal Robots》中首次使用“機(jī)器人（robot）”一詞。這個(gè)詞是從波蘭語(yǔ)“robota（工作）”變化而來(lái)。
1925 年，無(wú)線電設(shè)備公司 Houdina Radio Control 造出了第一臺(tái)無(wú)線電控制的無(wú)人駕駛汽車，并開上了紐約的街道。
1927 年，科幻電影《大都會(huì)》（Metropolis）上映。影片中一個(gè)女性機(jī)器人在 2026 年的柏林引起混亂。這是機(jī)器人形象第一次登上大熒幕。本片還啟發(fā)了后世《星球大戰(zhàn)》中“C-3PO”的角色。
1929 年，西村真琴（Makoto Nishimura）設(shè)計(jì)了“Gakutensoku”，標(biāo)志著日本的第一個(gè)機(jī)器人誕生。Gakutensoku 可以改變面部表情，并通過(guò)氣壓機(jī)制移動(dòng)頭和手臂。
1943 年，沃倫·麥卡洛克（Warren S. McCulloch）和沃爾特·皮茨（Walter Pitts）在《數(shù)學(xué)生物物理學(xué)公告》上發(fā)表了《神經(jīng)活動(dòng)中內(nèi)在思想的邏輯演算》（A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity）。這篇論文影響甚廣，討論了理想化和簡(jiǎn)化的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及如何執(zhí)行簡(jiǎn)單的邏輯功能。這啟發(fā)了后來(lái)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)的產(chǎn)生。
1949 年，埃德蒙·伯克利(Edmund Berkeley)出版了《Giant Brains: Or Machines That Think》。書中寫道：“最近有許多關(guān)于巨型機(jī)器的新奇?zhèn)髀劊Q這種機(jī)器能極快速和熟練地處理信息……這些機(jī)器就像是用硬件和電線組成的大腦……一臺(tái)可以處理信息的機(jī)器，可以計(jì)算、總結(jié)和選擇。還可以基于信息作出合理操作。稱這樣一臺(tái)機(jī)器能思考并不為過(guò)。”
1949 年，唐納德·赫布（Donald Hebb）發(fā)表《Organization of Behavior: A Neuropsychological Theory》。赫布理論描述了學(xué)習(xí)過(guò)程中人腦神經(jīng)元突觸之間發(fā)生的變化。
1950 年，克勞德·香農(nóng)（Claude Shannon）發(fā)表《編程實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)下棋》（Programming a Computer for Playing Chess），這是人類第一篇研究計(jì)算機(jī)象棋程序的文章。
1950 年，阿蘭·圖靈（Alan Turing）發(fā)表《Computing Machinery and Intelligence》。文中提出的“模仿游戲”后來(lái)被稱為“圖靈測(cè)試”。
圖靈測(cè)試
1951 年，馬文·明斯基（Marvin Minsky）和迪恩·愛(ài)德蒙（Dean Edmunds）建立了“隨機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬加固計(jì)算器”SNARC。這是人類打造的最一個(gè)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，用了 3000 個(gè)真空管來(lái)模擬 40 個(gè)神經(jīng)元規(guī)模的網(wǎng)絡(luò)。
1952 年，阿瑟·薩繆爾（Arthur Samuel）開發(fā)第一個(gè)計(jì)算機(jī)跳棋程序和第一個(gè)具有學(xué)習(xí)能力的計(jì)算機(jī)程序。
1955 年 8 月 31 日，“人工智能”（artificial intelligence）一詞在一份關(guān)于召開國(guó)際人工智能會(huì)議的提案中被提出。該份提案由約翰·麥卡錫（達(dá)特茅斯學(xué)院）、馬文·明斯基（哈佛大學(xué)）、納撒尼爾·羅徹斯特（IBM）和克勞德·香農(nóng)（貝爾電話實(shí)驗(yàn)室）聯(lián)合遞交。一年后，達(dá)特矛斯會(huì)議召開，這次會(huì)議被認(rèn)為是開辟了人工智能這個(gè)研究領(lǐng)域的歷史性事件。
1955 年 12 月，赫伯特·西蒙（Herbert Simon）和艾倫·紐厄爾（Allen Newell）開發(fā)出“邏輯理論家”，這是世界上第一個(gè)人工智能程序，有能力證明羅素和懷特海《數(shù)學(xué)原理》第二章 52 個(gè)定理中的 38 個(gè)定理。
1957 年，弗蘭克·羅森布拉特（Frank Rosenblatt）打造出“Perceptron”，能夠基于兩層計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行模式識(shí)別。紐約客稱贊它是“了不起的機(jī)器”。
1958 年，約翰·麥卡錫（John McCarthy）開發(fā)編程語(yǔ)言 Lisp。之后 Lisp 成為人工智能研究中最流行的編程語(yǔ)言。
1959 年，阿瑟·薩繆爾（Arthur Samuel）創(chuàng)造了“機(jī)器學(xué)習(xí)”一詞。在文章中他說(shuō)：“給電腦編程，讓它能通過(guò)學(xué)習(xí)比編程者更好地下跳棋。”
1959 年，奧利弗·賽弗里奇（Oliver Selfridge）發(fā)表《Pandemonium：A paradigm for learning》。描述了一種計(jì)算的模型，計(jì)算機(jī)可以通過(guò)這種模型獲得識(shí)別新模式的能力。
1959 年，約翰·麥卡錫（John McCarthy）發(fā)表《Programs with Common Sense》。提出“Advice Taker”概念，這個(gè)假想程序可以被看成是第一個(gè)完整的人工智能系統(tǒng)。
1961 年，第一臺(tái)工業(yè)機(jī)器人 Unimate 開始在新澤西州通用汽車工廠的生產(chǎn)線上工作。
1961 年，詹姆斯·斯拉格（James Slagle）開發(fā)了一個(gè)符號(hào)積分程序 SAINT。這個(gè)啟發(fā)式程序可以解決計(jì)算中符號(hào)整合的問(wèn)題。
1964 年，丹尼爾·鮑勃羅（Daniel Bobrow）完成了他的麻省理工博士論文《Natural Language Input for a Computer Problem Solving System》。同時(shí)開發(fā)了一個(gè)名叫“STUDENT”的自然語(yǔ)言理解程序。
1965 年，赫伯特·西蒙（Herbert Simon）預(yù)測(cè) 20 年內(nèi)計(jì)算機(jī)將能夠取代人工。
1965 年，赫伯特·德雷福斯（Herbert Dreyfus）出版了《Alchemy and AI》，對(duì)人工智能研究提出了重大理論質(zhì)疑。
1965 年，古德（I.J.Good）在《Speculations Concerning the First Ultraintelligent Machine》中提出人工智能威脅論。認(rèn)為超智能機(jī)器將會(huì)超越人類的控制。
1965 年，約瑟夫·維森班（Joseph Weizenbaum）開發(fā)了互動(dòng)程序 ELIZA，能夠就任何話題展開對(duì)話。
1965 年，費(fèi)根鮑姆(Edward Feigenbaum)、布魯斯?布坎南（Bruce G.Buchanan）、萊德伯格（Joshua Lederberg）和卡爾·杰拉西（Carl Djerassi）開始在斯坦福大學(xué)研究 DENDRAL 系統(tǒng)。這是歷史上第一個(gè)專家系統(tǒng)，能夠使有機(jī)化學(xué)的決策過(guò)程和問(wèn)題解決自動(dòng)化。
1966 年，機(jī)器人 Shakey 是第一個(gè)通用型移動(dòng)機(jī)器人，能夠按邏輯推理自己的動(dòng)作。生活周刊在一篇評(píng)論文章中引用明斯基的預(yù)言：“3～8 年內(nèi)，機(jī)器就將達(dá)到普通人的智能水平。”
1968 年，電影《2001 太空漫游》上映。片中突出刻畫了“哈爾”，一個(gè)有感情的電腦。
1968 年，特里·維諾格拉德（Terry Winograd）開發(fā)了 SHRDLU，一種早期自然語(yǔ)言理解程序。
1969 年，阿瑟·布萊森（Arthur Bryson）和何毓琦（Yu-Chi Ho）描述了反向傳播作為一種多階段動(dòng)態(tài)系統(tǒng)優(yōu)化方法，可用于多層人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。后來(lái)當(dāng)計(jì)算機(jī)的運(yùn)算能力已經(jīng)足夠現(xiàn)金到可以進(jìn)行大型的網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時(shí)，它對(duì) 2000 年至今深度學(xué)習(xí)的發(fā)展做了突出貢獻(xiàn)。
1969 年，馬文·明斯基（Marvin Minsky）和西摩爾·帕普特（Seymour Papert）發(fā)表了《Perceptrons: An Introduction to Computational Geometry》。描述了簡(jiǎn)單神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的局限性。在 1988 年的擴(kuò)充版中，兩位作者認(rèn)為他們 1969 年的結(jié)論大大減少了投資神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的資金。“我們認(rèn)為研究已經(jīng)停滯，因?yàn)榛纠碚撊?hellip;…六十年代對(duì)感知器進(jìn)行了大量實(shí)驗(yàn)，但沒(méi)有人能弄清它的工作原理。”
1970 年，日本早稻田大學(xué)造出第一個(gè)人形狀機(jī)器人 WABOT-1。它由肢體控制系統(tǒng)、視覺(jué)系統(tǒng)和對(duì)話系統(tǒng)組成。
1972 年，斯坦福大學(xué)開發(fā)出名為“MYCIN”的專家系統(tǒng)。能夠利用人工智能識(shí)別感染細(xì)菌，并推薦抗生素。
1973 年，詹姆斯·萊特希爾（James Lighthill）在給英國(guó)科學(xué)研究委員會(huì)所做的報(bào)告中稱：“迄今為止，人工智能的研究沒(méi)有帶來(lái)任何重要影響。”結(jié)果政府大幅度削減了對(duì) AI 研究的資金支持。
1976 年，計(jì)算機(jī)科學(xué)家拉吉·瑞迪（Raj Reddy）發(fā)表《Speech Recognition by Machine: A Review》。對(duì)自然語(yǔ)言處理的早期工作作了總結(jié)。
1978 年，卡內(nèi)基梅隆大學(xué)開發(fā)了 XCON 程序。這是一個(gè)基于規(guī)則的專家系統(tǒng)，能夠按照用戶的需求，幫助 DEC 為 VAX 型計(jì)算機(jī)系統(tǒng)自動(dòng)選擇組件。
1979 年，斯坦福大學(xué)的自動(dòng)駕駛汽車 Stanford Cart 在無(wú)人干預(yù)的情況下，成功駛過(guò)一個(gè)充滿障礙的房間。這是自動(dòng)駕駛汽車最早的研究范例之一。
1980 年，日本早稻田大學(xué)研制出 Wabot-2 機(jī)器人。Wabot-2 能夠與人溝通、閱讀樂(lè)譜并演奏電子琴。
1981 年，日本國(guó)際貿(mào)易和工業(yè)部提供 8.5 億美元用于第五代計(jì)算機(jī)項(xiàng)目研究。該項(xiàng)目旨在開發(fā)能像人類一樣進(jìn)行對(duì)話、翻譯、識(shí)別圖片和具有理性的計(jì)算機(jī)。
1984 年，電腦夢(mèng)幻曲（Electric Dreams）上映。講了一個(gè)發(fā)生在男人、女人和一臺(tái)電腦之間的三角戀故事。
1984 年，在年度 AAAI 會(huì)議上，羅杰·單克（Roger Schank）和馬文·明斯基（Marvin Minsky）警告“AI 之冬”即將到來(lái)。預(yù)測(cè) AI 泡沫的破滅（三年后確實(shí)發(fā)生了），投資資金也將如 70 年代中期那樣減少。
1986 年，第一輛無(wú)人駕駛奔馳汽車在恩斯特·迪克曼斯（Ernst Dickmanns）的指導(dǎo)下建造。這輛車配備照相機(jī)和傳感器，時(shí)速達(dá)到每小時(shí) 55 英里。
1986 年 10 月，大衛(wèi)·魯梅爾哈特（David Rumelhart）、杰弗里·辛頓（Geoffrey Hinton）和羅納德·威廉姆斯（Ronald Williams）發(fā)表了《”Learning representations by back-propagating errors》。描述了一種新的學(xué)習(xí)程序，可用于神經(jīng)元樣網(wǎng)絡(luò)單位的反向傳播。
1987 年，隨著時(shí)任首席執(zhí)行官約翰·斯卡利（John Sculley）在 Educom 大會(huì)上的演講，蘋果未來(lái)電腦“Knowledge Navigator”的設(shè)想深入人心。其中語(yǔ)音助手、個(gè)人助理等預(yù)言都在今天成為了現(xiàn)實(shí)。
1988 年，朱迪亞·珀?duì)枺↗udea Pearl）發(fā)表了《Probabilistic Reasoning in Intelligent Systems》。珀?duì)栆蚱淙斯ぶ悄芨怕史椒ǖ慕艹龀煽?jī)和貝氏網(wǎng)路的研發(fā)而獲得 2011 年圖靈獎(jiǎng)。
1988 年，羅洛·卡彭特（Rollo Carpenter）開發(fā)了聊天機(jī)器人 Jabberwacky，能夠模仿人進(jìn)行幽默的聊天。這是人工智能與人類交互的最早嘗試。
1988 年，IBM 沃森研究中心發(fā)表了《A statistical approach to language translation》，預(yù)示著從基于規(guī)則的翻譯向機(jī)器翻譯的翻譯方法的轉(zhuǎn)變。機(jī)器學(xué)習(xí)無(wú)需人工提取特征編程，只需大量的示范材料，就能像人腦一樣習(xí)得技能。
1988 年，馬文·明斯基（Marvin Minsky）和西摩爾·帕普特（Seymour Papert）出版了兩人 1969 年作品《Perceptrons》的擴(kuò)充版。在序言中指出，許多 AI 新人在犯和老一輩同樣的錯(cuò)誤，導(dǎo)致領(lǐng)域進(jìn)展緩慢。
1989 年，燕樂(lè)存（Yann LeCun）和貝爾實(shí)驗(yàn)室的其他研究人員成功將反向傳播算法應(yīng)用在多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)手寫郵編的識(shí)別?？紤]到當(dāng)時(shí)的硬件限制，他們花了三天來(lái)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)。
1990 年，羅德尼·布魯克斯(Rodney Brooks)發(fā)表了《lephants Don't Play Chess》。提出用環(huán)境交互打造 AI 機(jī)器人的設(shè)想。
1993 年，弗農(nóng)·溫格（Vernor Vinge）發(fā)表了《The Coming Technological Singularity》。認(rèn)為三十年之內(nèi)人類就會(huì)擁有打造超人類智能的技術(shù)。不久之后人類時(shí)代將迎來(lái)終結(jié)。
1995 年，理查德·華萊士（Richard Wallace）開發(fā)了聊天機(jī)器人“A.L.I.C.E ”。靈感來(lái)自威森鮑姆 ELIZA，不過(guò)互聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)給華萊士帶來(lái)了更多的自然語(yǔ)言樣本數(shù)據(jù)。
1997 年，賽普·霍克賴特（Sepp Hochreiter）和于爾根·施密德胡伯（Jürgen Schmidhuber）提出長(zhǎng)短期記憶人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（LSTM）概念。這一概念指導(dǎo)下的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在今日手寫識(shí)別和語(yǔ)音識(shí)別中得到應(yīng)用。
1997 年，IBM 研發(fā)的“深藍(lán)”（Deep Blue）成為第一個(gè)擊敗人類象棋冠軍的電腦程序。
1998 年，戴夫·漢普頓（Dave Hampton）和鐘少男（Caleb Chung）創(chuàng)造了寵物機(jī)器人 Fury。
1998 年，燕樂(lè)存（Yann LeCun）和約書亞·本吉奧（Yoshua Bengio）發(fā)表了關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于手寫識(shí)別和優(yōu)化反向傳播的論文。
2000 年，MIT 的西蒂亞·布雷澤爾（Cynthia Breazeal）打造了 Kismet，一款可以識(shí)別和模擬人類情緒的機(jī)器人。
2000 年，日本本田推出具有人工智能的人性機(jī)器人 ASIMO。ASIMO 能像人一樣快速行走，在餐廳中為顧客上菜。
2001 年，斯皮爾伯格的電影《人工智能》上映。電影講述了一個(gè)兒童機(jī)器人企圖融入人類世界的故事。
2004 年，第一屆 DARPA 自動(dòng)駕駛汽車挑戰(zhàn)賽在莫哈韋沙漠舉行。不幸的是參賽的自動(dòng)駕駛汽車中沒(méi)有一輛能夠完成 150 英里的全程。
2006 年，奧倫·艾奇奧尼（Oren Etzioni）和米歇爾·班科（Michele Banko ）在《Machine Reading》一書中將“機(jī)器閱讀”一詞定義為“一種無(wú)監(jiān)督的對(duì)文本的自動(dòng)理解”。
2006 年，杰弗里·辛頓（Geoffrey Hinton）發(fā)表《Learning Multiple Layers of Representation》，不同于以往學(xué)習(xí)一個(gè)分類器的目標(biāo)，提出希望學(xué)習(xí)生成模型（generative model）的觀點(diǎn)。
2007 年，李飛飛（Fei Fei Li ）和普林斯頓大學(xué)的同事開始建立 ImageNet。這是一個(gè)大型注釋圖像數(shù)據(jù)庫(kù)，旨在幫助視覺(jué)對(duì)象識(shí)別軟件進(jìn)行研究。
2009 年，谷歌開始秘密研發(fā)無(wú)人駕駛汽車。2014 年，谷歌汽車在內(nèi)華達(dá)州通過(guò)自動(dòng)駕駛汽車測(cè)試。
2009 年，西北大學(xué)智能信息實(shí)驗(yàn)室的計(jì)算機(jī)課學(xué)家開發(fā)了 Stats Monkey，一個(gè)無(wú)須人工干預(yù)能夠自動(dòng)撰寫體育新聞的程序。
2010 年，ImageNet 大規(guī)模視覺(jué)識(shí)別挑戰(zhàn)賽（ILSVCR）正式舉辦，這項(xiàng)比賽是為了比較誰(shuí)個(gè)家在影像辨識(shí)和分類方面的運(yùn)算科技較。
2011 年，一個(gè)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)贏得了德國(guó)交通標(biāo)志檢測(cè)競(jìng)賽。機(jī)器正確率 99.46%，人類最高分為 99.22%。
2011 年，IBM 超級(jí)電腦沃森在美國(guó)老牌益智節(jié)目“危險(xiǎn)邊緣”（Jeopardy?。┲袚魯∪祟悺?/p>
2011 年，瑞士 Dalle Molle 人工智能研究所報(bào)告稱，使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的手寫識(shí)別誤差率可以達(dá)到 0.27%，比幾年前的 0.35%～0.40%有所改善。
2012 年 6 月，吳恩達(dá)（Andrew Ng）和杰夫·迪恩（Jeff Dean）做了一份實(shí)驗(yàn)報(bào)告，他們給一個(gè)大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)展示 1000 萬(wàn)張未標(biāo)記的網(wǎng)絡(luò)圖像，然后發(fā)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠識(shí)別出一只貓的形象。
2012 年 10 月，多倫多大學(xué)設(shè)計(jì)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在 ImageNet 大規(guī)模視覺(jué)識(shí)別挑戰(zhàn)賽（ILSVCR）中實(shí)現(xiàn)了 16%的錯(cuò)誤率。比前一年的最佳水平（25%）有了明顯提高。
2016 年 3 月，谷歌 DeepMind 研發(fā)的 AlphaGo 在圍棋人機(jī)大戰(zhàn)中擊敗韓國(guó)職業(yè)九段棋手李世乭。
2017 年被稱為 AI 應(yīng)用落地元年。
2017 年 5 月，柯潔 0:3 不敵 AlphaGo。中國(guó)圍棋峰會(huì)人機(jī)大戰(zhàn)三番棋第三場(chǎng)拉開帷幕。經(jīng)歷第一場(chǎng)惜敗、第二場(chǎng)中盤投子認(rèn)輸之后，柯潔今日再戰(zhàn) AlphaGo。最終，AlphaGo 執(zhí)黑中盤勝。弈至 209 手，柯潔拿起兩顆棋子盤上示意認(rèn)負(fù)。
2017 年 5 月，AlphaGo“退役”?？聺嵕哦沃斜P告負(fù)，總比分 0:3 敗于 AlphaGo。賽后，AlphaGo 之父哈薩比斯表示，AlphaGo 將永久退出競(jìng)技舞臺(tái)，不再進(jìn)行比賽。
2017 年 6 月，NVIDIA 發(fā)布 PCI-E Tesla V100，被指是“地表最強(qiáng)”。的 ISC 國(guó)際超算大會(huì)上，NVIDIA 又發(fā)布了一款 Tesla V100，而這用的是傳統(tǒng) PCI-E 造型規(guī)格，好處是兼容性更佳，可以直接放入現(xiàn)有服務(wù)器系統(tǒng)，壞處就是規(guī)格和性能有點(diǎn)損失。Tesla V100 基于臺(tái)積電 12nm FFN(16nm 加強(qiáng)版)工藝制造的 GV100 大核心，擁有 5120 個(gè) CUDA 核心、640 個(gè) Tensor 核心，面積達(dá) 815 平方毫米，集成了 210 億個(gè)晶體管。
2017 年 6 月，仿真機(jī)器人 Sophia 做客“早安英國(guó)”。 BBC 主持人 Susanna Reid、Piers Morgan 甚至對(duì)其攀談起來(lái)。相信不少人看到這張精致的面孔都會(huì)大為驚嘆，不過(guò)其頭部曝露的機(jī)械裝置仍會(huì)讓人感到機(jī)器化的部分。
2017 年 11 月，百度 Apollo 首推商業(yè)化產(chǎn)品。百度不再講代碼和平臺(tái)，而是帶來(lái)了一款面向中國(guó)市場(chǎng)、目標(biāo)是可量產(chǎn)的自動(dòng)駕駛產(chǎn)品——Apollo Pilot。除 Apollo Pilot 之外，這次百度世界大會(huì)智能駕駛分論壇上還發(fā)布了對(duì)阿波羅生態(tài)商業(yè)化落地具有重要意義的人車 AI 交互系統(tǒng)——Apollo 小度車載系統(tǒng)。
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