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liuyubobobo

2017-12-26

已采纳

机器学习领域的很多算法甚至可以追溯到上个世纪50年代。就算在2001年，无论是搜索引擎，推荐系统，语音识别，手写识别等领域，已经有了很多进展和应用。现在大红大紫的深度学习，其实是2006年就被提出的技术；至于成熟的手写识别系统，在1998年就已经有了基于七层的卷积神经网络的成熟手写识别系统；神经网络本身的一个重要突破——反向传播算法，则是在1974年就提出来了。现在机器学习的火热，很大程度上是因为有了更广阔和更成熟的应用场景，但是在算法层面，很多其实都是非常古老的了。有兴趣可以找一找和人工智能发展史相关的文章资料或者科普读物，还是很有意思的。不过在很早以前，通常不用“机器学习”这个名词而已，而是“模式识别”。比如这本书，就是1996年出版的介绍模式识别和神经网络的书籍：https://www.amazon.com/Networks-Recognition-Advanced-Econometrics-Paperback/dp/0198538642/ref=sr_1_9?ie=UTF8&qid=1514294995&sr=8-9&keywords=pattern+recognition

我刚才查了一下我在研究生时期学习的模式识别课本，是2003年就已经出版了第二版了：）白驹过隙啊！

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神经旷野舞者

是啊，发现东西很早以前就有人搞了就觉得很有意思，但是很多书都不说知识的历史，上来就是技术好像都是现代人发明的一样，明明就是半个世纪前就存在了，让人以为是这些技术都是最近的东西，了解历史肯定能学的更快

2017-12-26

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