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AI 发展历史与关键里程碑_附AI 模型清单及典型应用场景以及物流自动化适合的模型选择

下面分三部分进行介绍：

1. AI 发展历史与关键里程碑

1. 1950 年：图灵测试

   • 1950 年，艾伦·图灵提出“图灵测试”（Turing Test），首次以可检验的方式讨论机器能否“思考”。

   # 图灵测试示意：模拟简单对话
   def turing_test(response):# 如果对话者无法辨别人机，则通过return "人类" in response  # 极简示意
   print(turing_test("我是人类"))  # True
   

2. 1956 年：达特茅斯会议

   • “人工智能”一词首次提出，标志着 AI 作为独立学科的诞生。

3. 1960s–1970s：专家系统（Expert Systems）

   • 代表：DENDRAL（化学结构推断）、MYCIN（医疗诊断）。
   • 基于规则的推理，引入“条件—动作”规则库。

4. 1980s：机器学习兴起

   • 统计学习方法（决策树、支持向量机、贝叶斯网络）发展；
   • 反向传播（Backpropagation）培训多层感知机（MLP）。

5. 1997 年：Deep Blue 战胜卡斯帕罗夫

   • IBM Deep Blue 在国际象棋领域击败世界冠军，首次展示计算机在特定领域超人能力。

6. 2012 年：AlexNet

   • 首次在 ImageNet 图像分类竞赛中以大幅度领先优势（Top-5 误差 15.3%）使用卷积神经网络，开启深度学习新时代。

   # 简化版 AlexNet 架构（伪代码）
   import tensorflow as tf
   model = tf.keras.Sequential([tf.keras.layers.Conv2D(96, 11, strides=4, activation='relu', input_shape