一、人类文明开端与地球起源的关系？
地球人类文明什么时候开始的，人类是第一次出现在地球吗。1929年在北京周口店发现的北京猿人头骨被确定为人类始祖，人类的出现被确定在了40万年前。而人类文明是在文字出现之后开始的，大约在七、八千年前。地球文明的考证就更加难了。而科学家一直在好奇地球人类文明的真正开始是什么时候，人类是第一次出现在地球吗？
有识之士和富裕国家致力于飞碟研究和探索外星文明以来，人类已经越来越做好了接受自己在茫茫宇宙中可能并非是唯一而且是极为渺小的智能生物的思想准备。在此基础上，我们意识到对地球生物的多元化理解和认识已经具备了某种条件和可能性。
在达尔文以后，我幻已经深信现存人类是由古猿进化来的。考古学家和人类学家由此发现最早的人类祖先化石大约距今300万年。而地质学家根据目前所能找到的地球岩石，基本上确定地球诞生于45亿年前。为了说明这种反差，我们不妨作一个有趣的计算。
即我们把地球以及人类的全部历史压缩到1年之中，那么，现存人类最早的祖先诞生于这1年中的最后1天即第365天的18时30分左右。现存人类有文字的历史出现于最后1天的最后1分钟即23时59分30秒前后。
前不久，南非的一个金矿里，发生了一件离奇的事。一群矿工在岩石中挖出了数以百计的金属球。这些金属球类似人造的球体，它们的顶端和底部是平的，中间有三条镂刻完整的槽线。令人惊讶的是：这些金属球中有一个球能自动在它的轴线上旋转。据地质学家说，从发现地点看，这些金属球很可能是20亿年前的物体。它们是如何冶炼和制造的?又是如何被埋藏在那里的?其中一个球又为什么会自动旋转呢?
1891年6月l0日，美国伊利诺斯州一位叫卡尔普的老太太在往炉中加煤时，从被摔成两半的煤块中，发现了一条做工精致的金项链。6月11日的《莫里逊维尔时报》称，卡尔普太太原以为该项链是别人不慎掉在煤堆中的，后来发现，被摔成两半的煤块中间有个槽，刚好能搁置项链，证明这条项链是夹在该煤块中。煤形成于石炭纪，距今数百万年。
类似的例证还有无数。它们实际上遍布世界各地，只是我们常常将它们忽略了而已。假如我们的考古学家和地质学家能够注意到“前人类”可能存在这种现象，我们相信势必会有更多、更重要的发现。
应该承认，我们仅仅是在现代科学的基础上和前人的研究整理上看到了或者说是感觉到了人类认识世界的另一种可能性，我们并不否认这种可能性实际上还很单薄，但我们相信这种可能性是存在的。
二、人工智能的起源与发展？
人工智能（Artificial Intelligence, AI）起源于20世纪50年代，已经走过了半个多世纪的发展历程。它的起源可以追溯到以下几个关键事件：
1. 1950年：艾伦·图灵（Alan Turing）发表论文《计算机器与智能》（Computing Machinery and Intelligence），提出了著名的图灵测试（Turing Test），作为衡量机器智能的标准。
2. 1956年：约翰·麦卡锡（John McCarthy）、马文·明斯基（Marvin Minsky）、克劳德·香农（Claude Shannon）和纳撒尼尔·罗切斯特（Nathaniel Rochester）等科学家齐聚达特茅斯会议（Dartmouth Conference），共同提出了“人工智能”的概念，标志着人工智能领域的正式诞生。
3. 1958年：罗斯·瑞森布拉特（Ross Quillian）发明了基于逻辑和规则的专家系统，是一种能够模拟人类专家决策过程的人工智能程序。
4. 1965年：约瑟夫·维森鲍姆（Joseph Weizenbaum）开发出第一个聊天机器人ELIZA，展示了自然语言处理的潜力。
5. 1970年代：随着专家系统的普及，人工智能进入了第一个繁荣期。然而，由于专家系统存在的局限性，如知识获取难度大、无法处理不确定信息等，人工智能在1970年代末陷入了低谷。
人工智能发展的第二个高潮出现在1980年代，得益于机器学习算法的进步和专家系统的局限性得到解决。其中，最具代表性的成果是杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）和戴维·鲁姆哈特（David Rumelhart）等人提出的反向传播算法，为神经网络的发展奠定了基础。
1990年代，人工智能继续发展，出现了许多新的技术，如支持向量机（Support Vector Machines, SVM）和演化计算（Evolutionary Computation）等。此外，人工智能还开始在其他领域得到应用，如语音识别、图像识别等。
21世纪初，深度学习（Deep Learning）技术的突破性进展使人工智能进入了新一轮快速发展时期。2012年，杰弗里·辛顿和杨立昆（Yann LeCun）等人在ImageNet图像识别挑战赛上取得了突破性成果，标志着深度学习技术在计算机视觉领域的成功。此后，深度学习技术迅速蔓延到人工智能的其他领域，如自然语言处理、语音识别等。
目前，人工智能正在继续快速发展，各种新技术和应用不断涌现。可以预见，人工智能将在未来社会和经济发展中扮演越来越重要的角色。
三、开端和起源什么意思？
开端
1、开端，指开始，发端；事情的起头。
2、开端是小说情节的第一个基本组成部分，又称“发端”、“开场”或“起因”。它是小说中所描写的基本矛盾冲突展开的第一件事，是引起后来一系列事件的原因和起点。开端规定了作品矛盾的性质，预示了情节展开的途径和发展线索。好的开端对于成功的小说创作至关重要。 开端更是小说三要素。。起源qǐ yuán ㄑㄧˇ ㄩㄢˊ
事物发生的根源。如：「宇宙的起源，至今仍然困惑著科学家们。」近发源
四、人工智能的理论开端是什么？
十九世纪，英国数学家布尔、德•摩根提出了“思维定律“，这些可谓是人工智能的开端。
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。
五、关于人工智能的意识的起源与本质？
对于普通人而言，人工智能就是 DeepMind 的 AlphaGo，是 Google的无人车，是代替人们劳动的机器人。也许我们不知道的是，人工智能的概念，源于人们长期以来对心灵、自我、意识的思考，以及对思维过程和智能行为的模拟和探索。
人工智能也就是人造的智能。意识不是人造的，其中的自我意识可感知整体的自我，并与自我之外的环境清晰分隔，是“生命存在”的主要体感。意识的物质基础仍然是生物神经元及其脉冲编码，是遍历整合大脑中各功能模块、皮层各通道之巨量神经回路集体投射的结果。
六、人工智能的起源？
人工智能如今在社会上很热，但是我今天还是想给人工智能做一个比较正式的一个介绍，因为在很多人心里可能对人工智能是模糊的，首先介绍什么是人工智能，然后介绍人工智能的发展历程，它的主要方法目前的技术现状，还有它未来的发展趋势。什么是人工智能？学术界对人工智能有个定义，就是人工智能是构造智能机器的一个科学和工程的目的，使这个机器模拟或者扩展人类的智能，这个智能机器它可以是一台智能计算机，或者是一个有计算能力，有思考能力的这么一个智能系统。既然工作的目的是使机器模拟人的智能
那什么是人的智能？人类每天都习以为常有很多能力，其实机器是很难模仿的，主要是五个方面的技能一，是感知能力，看到一个物体能认识他是什么东西。看见的张三还是李四，可以认识文字，这就是视觉能力，听觉就是你跟人交流出来听得懂别人说的什么话，还有触觉，嗅觉和味觉，这都是感知能力。第二个方面的智能就是思维，脑子可以进行推理问题，下棋的时候进行思考，第三个方面是语言交流能力，主要是理解语言的能力，第四个方面能力就是行为动作，第五个就是学习。其实你要完成前面几类的智能，都需要学习能力，通过学习去增长智能和水平。
机器实现的智能就是这五类智能，第一个机器感知或者识别，第二类机器思维或者称为认知。第三自然语言处理。第四类智能行为，第五类是机器学习，在机器上去实现这些智能，要通过一些计算的手段。有很多科学原理，要结合数学，计算机科学，控制科学和脑与认知科学方面的一些知识，从中获得启发来设计相应的方法，这五类智能应该说在智能机器人身上有集中的体现，智能机器人像人一样，他有眼睛能看，有耳朵能听，眼睛是摄像头，耳朵是麦克风，它也会用扬声器模拟语音说话。那么它可以思考，可以学习，它也可以行动。比如它可以是智能机器人，它有腿的话可以行走，也可以是无人汽车，或者飞机它能够移动。
人工智能的定义到底是什么？其实人工智能也是一个人造的概念。1956年美国的几名科学家，他们在达特茅斯学校开一个研讨会，来讨论如何用机器来模拟人的智能。会上就正式提出了人工智能这一概念最早是通过键盘的方式向机器提问，那时候语音识别技术还不先进。很多方面的不成熟人工智能进入了第一个这个冬天。然后到了大概是80年代，人工智能进入了第二个快速发展的时期，后来到了90年代，人工智能的信息收集不理想进入了第二个冬天。第三次快速发展是2000年之后了，深度学习加大数据的方式导致人工智能技术的爆发式的发展，各个方面性能快速的提升，所以人工智能能在社会各个层面能够得到应用。人工智能领域的研究也是三起两落。
七、AKU人工智能的起源？
人工智能（Artificial Intelligence）, 英文缩写为 AI, 是一门由计算机科学、控制论、信息论、语言学、神经生理学、心理学、数学、哲学等多种学科相互渗透而发展起来的综合性新学科。自问世以来AI经过波波折折，但终于作为一门边缘新学科得到世界的承认并且日益引起人们的兴趣和关注。不仅许多其他学科开始引入或借用AI技术，而且AI中的专家系统、自然语言处理和图象识别已成为新兴的知识产业的三大突破口。
人工智能的思想萌芽可以追溯到十七世纪的巴斯卡和莱布尼茨，他们较早萌生了有智能的机器的想法。十九世纪，英国数学家布尔和德o摩尔根提出了“思维定律“，这些可谓是人工智能的开端。十九世纪二十年代，英国科学家巴贝奇设计了第一架“计算机器“，它被认为是计算机硬件，也是人工智能硬件的前身。电子计算机的问世，使人工智能的研究真正成为可能。
作为一门学科，人工智能于1956年问世，是由“人工智能之父“McCarthy及一批数学家、信息学家、心理学家、神经生理学家、计算机科学家在Dartmouth大学召开的会议上，首次提出。对人工智能的研究，由于研究角度的不同，形成了不同的研究学派。这就是：符号主义学派、连接主义学派和行为主义学派。
传统人工智能是符号主义，它以Newell和Simon提出的物理符号系统假设为基础。物理符号系统是由一组符号实体组成，它们都是物理模式，可在符号结构的实体中作为组成成分出现，可通过各种操作生成其它符号结构。物理符号系统假设认为：物理符号系统是智能行为的充分和必要条件。主要工作是“通用问题求解程序“（General Problem Solver, GPS）：通过抽象，将一个现实系统变成一个符号系统，基于此符号系统，使用动态搜索方法求解问题。
八、人工智能酒店的起源？
由麦卡赛、明斯基、罗切斯特和申农等为首的一批具有长远眼光的科学家与1956年的夏天提出。并首次提出“人工智能”这一个在今天成为主流的词汇。谁又能想到，曾经几经被批判为“反人类”的这一门科学。在今天正磅礴发展呢？
当初人工智能并不被许多人所认可，更是被所谓的“先知者”冷言冷语，也有人在一旁冷眼旁观。当然，这种现象与无可厚非，毕竟新事物的诞生，往往会有一批旧事物的消逝，这就必然存在有一个争斗、优胜劣汰的过程。这也是人类一个特点：喜欢待在舒适区，害怕变动。要说人工智能的拉票之举，不得不说到战胜人类的世界国际象棋冠军这个事了；人工智能在这一次的比拼中，完美地展现了他的优越性与未来的可发展性。
人工智能的起源，才有了他的发展，以及在今天与我们的息息相关。这是一个伟大的诞生随着人工智能的发展，AI不断融入各行各业，在酒店行业，基于人工智能而诞生的“智慧酒店”正逐步进入公众的视角。不少酒店经过一系列的升级改造，以智慧酒店的旗号，如雨后春笋般层出不穷。
纵观这些智慧酒店，其竞争和比拼的因素主要围绕在：交互智能化、场景人性化、体验个性化、数据信息化这四个方面。酒店只是住宿场景的媒介和入口，用户在真正入住之后，所产生的餐饮、娱乐、旅游、出行、洗衣等服务等一系列的数据及个性化服务也和“智慧”这一概念有着密不可分的联系。
九、人工智能国内起源？
人工智能（Artificial Intelligence,AI）这个术语，是在1956年夏季于美国举办的Dartmouth（达特茅斯）会议上，由麦卡赛、明斯基、罗切斯特和申农等为首的一批有远见卓识的年轻科学家，共同研究和探讨用机器模拟智能的一系列有关问题时，首次提出，它标志着“人工智能”这门新兴学科的正式诞生。
十、人工智能的起源与发展形成期暗淡期？
一、起源
提到人工智能的历史，所有书都会提到1956年度的达特茅斯会议，在这次会上人工智能的鼻祖John mcarthy是发起人，minsky也 积极参与其中，包括我们课本上非常著名的提出信息论的香农本人。
曾经麦卡锡和明斯基都曾经在贝尔实验室为香农打工，当时他们研究的核心就是图灵机，并将此作为智能活动的理论基础。
后来麦卡锡到IBM打工，遇到了研究神经网络的罗切斯特并得到了洛克菲勒基金会的资助，决定在第二年达特茅斯召开人工智能夏季研讨会，这便是人工智能名字的由来。
从1955年到1965年，人工智能进入快速发展时期，在机器学习领域，出现了“跳棋程序”并在1959年实现了人工智能战胜人类的事件打败了当时设计他的设计师Samuel，并在1962年，打败了州跳棋冠军。
在模式识别领域，1956年Oliver selfridge研发了第一个字符识别程序，并在1963年发明了符号积分程序SAINT，在1967年SAINT的升级版SIN就达到了专家级的水准。
同时美国政府也投入了2000万美元资金作为机器翻译的科研经费。当年参加达特茅斯的专家们纷纷发表言论，不出十年，计算机将成为世界象棋冠军、可以证明数学定理、谱写优美的音乐，并且在2000年就可以超过人类。
二、第一次寒冬
但在1965年人工智能迎来一个小高潮之后，质疑的声音也随之到来，Samuel设计的跳棋程序停留在了战胜周冠军，机器翻译领域因为一直无法突破自然语言理解（NLP），1966年的美国公布了一份名为“语言与机器”的报告全盘否定了机器翻译的可行性。
1969年，发起人之一的minsky发表言论，第一代神经网络（感知机perceptron）并不能学习任何问题，美国政府和美国自然基金会大幅削减了人工智能领域的研究经费。在20世纪70年代人工智能经历了将近10年左右的寒冬时期。
三、第二次高潮与寒冬
直到80年代，人工智能进入第二次发展高潮，卡耐基梅隆大学为日本DEC公司设计的XCON专家规则系统（专注于解决某一限定领域的问题，具备2500条规则，专门用于选配计算机配件，因此避免了常识问题）可以为该公司一年节省数千万美金。
同期日本政府拨款8.5亿美元支持人工智能领域科研工作，主要目标包括能够与人交流、翻译语言、理解图像、像人一样进行推理演绎的机器。
但是随后人们发现，专家系统通用性较差，未与概率论、神经网络进行整合，不具备自学能力，且维护专家系统的规则越来越复杂，且日本政府设定的目标也并未实现，人工智能研究领域再次遭遇了财政苦难，随之人工智能发展进入第二次寒冬。
四、第一次算力与算法爆发
上世纪90年代，计算机在摩尔定律下的计算机算力性能不断突破，英特尔的处理器每18-24个月晶体管体积可以缩小一倍，同样体积上的集成电路密集度增长一倍、同样计算机的处理运算能力可以翻一倍。
1989年，还在贝尔实验室的杨立坤通过CNN实现了人工智能识别手写文字编码数字图像。
1992年，还在苹果任职的李开复利用统计学方法，设计了可支持连续语音识别的Casper语音助理（Siri的前身），在1997年IBM的国际象棋机器人深蓝战胜国际象棋冠军卡斯帕罗夫（不再止步于州冠军，第一次真正意义上的战胜人类），同年两位德国科学家提出了LSTM网络可用于语音识别和手写文字识别的递归神经网络。
五、算力+算法+数据三驾马车聚齐：发展进入快车道
直到2006年，也就是我们身处的这不到20年的时间是当代人工智能快速发展的阶段，同年杰弗里辛顿发表了《learning of multiple layers of representation》奠定了当代的神经网络的全新架构。
2007年还在Stanford任教的华裔女科学家李飞飞教授，发起了ImageNet项目，开源了世界上最大的图像识别数据集（超过1400万、2万多标注类别的图像数据集）。
在2006年亚马逊的AWS的云计算平台发布，进一步大幅提升了人工智能网络模型计算所需要的算力。
同时，随着2014年4G时代的到来与智能手机大规模普及，移动互联网的极速发展，催生了覆盖人起居生活工作的方方面面的各色应用，带来了神经网络训练迭代所需的养料“海量的数据”，同时随着IoT物联网的兴起、支持分布式计算（边缘计算）的传感器时序（temporal）数据指数级生成。
六、技术发展离不开政府支持，我国将人工智能列入国家战略
2017年我国政府也引发了《新一代人工智能发展规划》明确了我国新一代人工智能发展的战略目标：到2020年，人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步，人工智能产业成为新的重要经济增长点，人工智能技术应用成为改善民生的新途径。
到2025年，人工智能基础理论实现重大突破，部分技术与应用达到世界领先水平，人工智能成为我国产业升级和经济转型的主要动力，智能社会建设取得积极进展；到2030年，人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，成为世界主要人工智能创新中心。
人工智能发展简史–符合事物发展本质-螺旋式上升
回顾人工智能历史发展的60多年间，有上升期、有瓶颈期、有寒冬期，但却一直不断的演进进步，正如恩格斯在《自然辩证法》所说，一切事物都是由螺旋形上升运动是由事物内部矛盾引起的，矛盾双方经过反复斗争，引起对立面的两次否定，两次转化，事物的发展从肯定到否定再到否定之否定，形成一个周期性，每一周期的终点同时又是下一周期的开端。
一个周期接着一个周期，每一周期完成时出现仿佛向出发点的复归，形成由无数“圆圈”衔接起来的无限链条，呈现出螺旋形的上升运动。
而如今的我们，正处在一个人工智能高速发展时代，且已经渗透到人们日常生产、生活、工作的方方面面，大家可能会问，为什么不是10年前、20年前而是现在？
这就不得不提人工智能三要素，分别是：算法、算力和数据，三者缺一不可。而人工智能早期发展的瓶颈，很多都是因为你三要素的一种或者多种要素的缺乏，导致人工智能产业陷入短暂的困境，如下图所示。
而如今，随着4G、5G基础网络通讯设施的快速发展，使万物互联成为可能，全球有天文数字级别的人、设备、传感器被连接，产生海量的数据，而这些数据正是人工智能算法模型迭代的充足养料。
而为什么我国有建设成为人工智能创新中心的底气？因为我们国家在网络基础设施建设方面在全球最为领先，移动互动联网渗透人们生产生活最为彻底 ，“配送下乡”的电商平台淘宝、拼多多、京东，美团等互联网“买菜”服务下沉到社区，村子里在直播玩短视频的大爷大妈，每个人都不知不觉的在享受着“人工智能”科技发展所带来的红利，同时也被“算法”支配着时间。
困在算法里的外卖小哥、内容平台利用推荐算法向你定向投喂的“猪食内容”、“人脸”信息被滥用，“算法”的偏见与歧视，正如一切事物的两面性一样、技术的发展同时一定会带来负面的影响，引发社会舆论的挑战。
如何更好的保护人们的隐私的同时，让算法更好的为人们服务？如何让人工智能将来不会“觉醒”，失去控制甚至伤害人类？如何让深度学习这个相对黑盒更具可解释性，更安全、更鲁棒？
相信诸位也跟我刚接触这个领域一样带着许多困惑。这些学界和工业界都已经有一些尝试与探讨，我希望在这本书的有限章节中向你尽可能简要但清晰的分享。
七、人工智能的未来在哪？
未来人工智能又将去向何从，会像是科幻电影里人工智能终将觉醒、他们因为不具备”人性”可以更加理智的不会错的进化统治甚至“奴役”人类？
还是由于人类生存活动使地球的生态环境不断恶化，“病毒”不断肆虐，人类无法外出，只能沉陷于由人工智能创造的虚拟环境中，像是”头号玩家”所描述的世界，在虚幻世界中实现”自我”价值？
虽然无法先知，但是可以预见的是，人工智能未来一定会具备以下趋势：
从专家系统转向通用型的认知智能，像是我们上文提到的早期只能针对问题解决问题的某个细分领域的人工智能，未来的人工智能是更加通用型的、在感知能力的基础上具备像人一样具备认知智能，除了分类、归纳、检测、识别具备推演、预测的能力；
深度学习模型从过去的黑盒不可解释，变得更加具备“可解释性”，从而通过算法模型更公平、更安全、更鲁棒；
深度学习向多模态发展，正如人类文明进行学习不仅仅是通过眼睛观看，还有“口眼耳鼻舌身意、色相声香味触法”，因此深度学习需要多传感器的信息融合进行模型学习训练与判断；
由于高级任务的带标签训练数据十分匮乏，这会促使人们进一步研究稀疏数据环境中的学习技术，比如，小样本学习和自我监督学习以及如何提升学习的效率以及如何让学习的进度追赶上数据产生的进度，增量学习也是一个解决当前现状的实用方向。
数据隐私和数据安全引起社会广泛关注，如何保护隐私的前提下同时进行模型训练迭代，联邦学习已经被大多公司和组织广泛使用。
八、总结
这本书适用于所有刚刚从其他行业转型的AI产品经理，或作为一名刚毕业即将或者已经踏入职场的“新鲜人”，又或者是对于人工智能这个行业感兴趣想要了解的朋友们，希望通过我的一些经验和案例总结浓缩了七节课，希望可以帮助大家了解人工智能行业的同时，理解人工智能产品经理这个岗位，甚至可以快速实操上手。
第一章，我们介绍人工智能发展的介绍，从历史到现状再进一步尝试预见其未来。
第二章，我们介绍进入人工智能领域必知必会的基础知识，包括人工智能最为重要的三驾马车，人工智能、机器学习、深度学习之间的关系？对于AI产品经理需要理解的算法模型，如何衡量算法模型的好坏，如何建立评价体系？
第三章，我们介绍产品经理技能“方法论”，包括需求管理能力、向上管理能力、横向管理能力、项目管理能力、产品管理能力包括如何完成一个产品从0到1的构建，包括常用的管理工具/商业工具等，需要具备的数据分析能力、透过数据进行商业分析的能力等
第四章，我们介绍主要与软件算法类相关的人工智能项目，包括人脸算法技术的场景应用：智能相册、AI人像视频美妆、人体算法、手势算法、人像风格化算法等场景应，人脸AI小游戏等直接面向C端消费者场景的项目；
第五章，我们介绍软硬结合的AI算法类项目，包括智能音箱、智能电视、儿童手表、机器狗、智能座舱项目；
第六章，我们介绍B端垂直行业的AI应用类项目，包括智慧工厂、智慧办公、智慧门店项目；
第七章，我们介绍AI产品的商业模式设计。
最后，我们会推荐几本书籍和影视剧作品作为拓展性阅读，希望有余力的同学可以参考阅读