| 摘要： “机器学习是信用分配的科学：它寻找观察中的模式，以预测行动的后果并有助于改善未来的性能。信用分配也需要用于人类理解世界运作方式，不仅适用于个人日常生活中的导航，还适用于像历史学家这样解释过去事件的学术专业人士。在这里，我关注现代人工智能（AI）的历史，它主要由人工神经网络（NNs）和深度学习所主导，从概念上更接近于旧领域的控制论，而不是自1956年以来被称为AI的领域（例如，专家系统和逻辑编程等）。现代AI的历史将强调传统AI教材重点之外的突破，特别是今天NNs的数学基础，如链式法则（1676年）、第一个NNs（线性回归，约1800年）和第一个可行的深度学习器（1965年以来）。从2022年的角度来看，我提供了关于NNs、深度学习、AI、计算机科学和数学等领域历史中最重要相关事件的时间线，归功于那些奠定了该领域基础的人。文本中包含了许多与我的AI博客相关的概述网站的超链接。它补充了我以前的深度学习调查（2015年），该调查提供了数百个额外的参考文献。最后，为了将一切放在更广泛的历史背景中，跨足自大爆炸以来的时间，直到宇宙的年龄是现在的多倍时。” 一、 |
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