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这标志着人工智能作为一个独立研究领域的正式开端。
早期的人工智能研究充满乐观主义。
科学家们相信，只要给计算机足够强大的运算能力和正确的程序，就能复制人类的所有智能行为。
这种观点被称为强人工智能假说。
1956年的达特茅斯会议上，约翰·麦卡锡首次使用“人工智能“这个术语。
并预言在二十年内，机器将能够完成人类能做的任何工作。
然而，现实远比想象复杂。
早期基于符号逻辑的AI系统很快遇到了瓶颈。
虽然这些系统在特定领域表现出色，比如下棋或证明数学定理，但它们缺乏对常识的理解，也无法适应开放环境。
这导致了第一次AI寒冬的到来，研究经费大幅缩减，许多项目被迫终止。
20世纪80年代，随着专家系统的兴起，人工智能研究迎来复兴。
这些系统通过编码人类专家的知识来解决特定领域的问题，在医疗诊断，金融分析等领域取得实际应用。
但专家系统同样受限于知识获取的瓶颈，无法实现真正的智能。
现代AI系统通过分析海量数据自动学习模式，在图像识别，自然语言处理等领域达到甚至超越人类水平。
AlphaGo战胜围棋冠军，GPT系列模型展现出惊人的语言能力，都展示了当代AI的强大。
但争议也随之而来。
这些系统真的具有智能吗？
它们只是在统计模式识别，还是真正理解了世界？
当前AI缺乏自我意识，情感体验和真正的创造力，更像是一个复杂的模式匹配引擎而非智能主体。
这引发了关于弱人工智能与强人工智能的持续辩论。
人工智能的发展历程充满了起起落落，既展示了人类智慧的伟大创造力，也揭示了意识的深邃奥秘。
“我觉得我目前ai所在的方向或许根本就是错的。”
楚衍的目光扫过飞速滚动的弹幕，嘴角浮现出一丝若有若无的笑意。
“我知道你们在想什么，“
“你们觉得我在否定现有的AI成就，认为我不懂技术。”
“但恰恰相反，正是因为我看得太清楚，才会如此失望。”
他的声音低沉清晰。
直播间的人数已经突破六百万，弹幕的刷新速度快得几乎看不清内容。
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