简述自动化的发展历程？

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自动化技术的发展历史，大致可以划分为自动化技术形成、局部自动化和综合自动化三个时期。

社会的需要是自动化技术发展的动力。自动化技术是紧密围绕着生产、军事设备的控制以及航空航天工业的需要而形成和发展起来的。1788年，J.瓦特为了解决工业生产中提出的蒸汽机的速度控制问题，把离心式调速器与蒸汽机的阀门连接起来，构成蒸汽机转速调节系统，使蒸汽机变为既安全又实用的动力装置。瓦特的这项发明开创了自动调节装置的研究和应用。在解决随之出现的自动调节装置的稳定性的过程中，数学家提出了判定系统稳定性的判据，积累了设计和使用自动调节器的经验。

20世纪40年代是自动化技术和理论形成的关键时期，一批科学家为了解决军事上提出的火炮控制、鱼雷导航、飞机导航等技术问题，逐步形成了以分析和设计单变量控制系统为主要内容的经典控制理论与方法。机械、电气和电子技术的发展为生产自动化提供了技术手段。1946年，美国福特公司的机械工程师D.S.哈德首先提出用自动化一词来描述生产过程的自动操作。1947年建立第一个生产自动化研究部门。1952年J.迪博尔德第一本以自动化命名的《自动化》一书出版,他认为“自动化是分析、组织和控制生产过程的手段“。实际上,自动化是将自动控制用于生产过程的结果。50年代以后，自动控制作为提高生产率的一种重要手段开始推广应用。它在机械制造中的应用形成了机械制造自动化；在石油、化工、冶金等连续生产过程中应用，对大规模的生产设备进行控制和管理，形成了过程自动化。电子计算机的推广和应用，使自动控制与信息处理相结合，出现了业务管理自动化。

50年代末到60年代初，大量的工程实践，尤其是航天技术的发展，涉及大量的多输入多输出系统的最优控制问题，用经典的控制理论已难于解决，于是产生了以极大值原理、动态规划和状态空间法等为核心的现代控制理论。现代控制理论提供了满足发射第一颗人造卫星的控制手段，保证了其后的若干空间计划（如导弹的制导、航天器的控制）的实施。控制工作者从过去那种只依据传递函数来考虑控制系统的输入输出关系，过渡到用状态空间法来考虑系统内部结构，是控制工作者对控制系统规律认识的一个飞跃。

60年代中期以后，现代控制理论在自动化中的应用，特别是在航空航天领域的应用。产生一些新的控制方法和结构,如自适应和随机控制、系统辨识、微分对策、分布参数系统等。与此同时，模式识别和人工智能也发展起来，出现了智能机器人和专家系统。现代控制理论和电子计算机在工业生产中的应用，使生产过程控制和管理向综合最优化发展。

70年代中期，自动化的应用开始面向大规模、复杂的系统，如大型电力系统、交通运输系统、钢铁联合企业、国民经济系统等，它不仅要求对现有系统进行最优控制和管理，而且还要对未来系统进行最优筹划和设计，运用现代控制理论方法已不能取得应有的成效，于是出现了大系统理论与方法。80年代初，随着计算机网络的迅速发展，管理自动化取得较大进步，出现了管理信息系统、办公自动化、决策支持系统。与此同时，人类开始综合利用传感技术、通信技术、计算机、系统控制和人工智能等新技术和新方法来解决所面临的工厂自动化、办公自动化、***自动化、农业自动化以及各种复杂的社会经济问题。研制出柔性制造系统、决策支持系统、智能机器人和专家系统等高级自动化系统。

自动化技术的发展历史是一部人类以自己的聪明才智延伸和扩展器官功能的历史，自动化是现代科学技术和现代工业的结晶，它的发展充分体现了科学技术的综合作用。

人工智能的发展可分为哪两个时期？

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第一阶段是技术的智能化，但没有变成产业或者经济现象，第二阶段是经济的智能化，人工智能可以开始在广泛的经济领域施展魔力，它还分为前后两个阶段，前半段是通用能力的开发和资源的AI能力的平台化，后半段是全面产业化，行业应用和商业化开始进行。

人工智能导论知识点总结？

以下是人工智能导论中的主要知识点总结：

1. 人工智能的定义和历史

- 人工智能的定义和目标

- 人工智能的历史和发展

2. 智能代理和问题解决

- 智能代理的定义和分类

- 问题解决方法和搜索算法

- 问题求解的启发式搜索算法

3. 知识表示和推理

- 知识表示和表示方法

- 逻辑推理和规则推理

- 知识表示和推理的应用

4. 机器学习

- 机器学习的定义和分类

- 监督学习、无监督学习和强化学习

- 机器学习的应用

5. 自然语言处理

- 自然语言处理的定义和任务

- 词法分析、语法分析和语义分析

- 自然语言处理的应用

6. 计算智能和神经网络

- 计算智能和神经网络的定义和基本原理

- 神经网络的类型和训练方法

- 计算智能和神经网络的应用

7. 人工智能的伦理和社会问题

- 人工智能的伦理和社会问题

- 人工智能的风险和挑战

- 人工智能的未来和发展

以上是人工智能导论中的主要知识点总结。这些知识点是人工智能的基本概念和技术，对于学习人工智能的人来说是非常重要的。

人工智能的发展历史分为哪三 深度学习阶段？

1.人工智能的推理阶段（1950-1970）

这一阶段，大多数人认为，实现人工智能只需要赋予机器逻辑推理能力就可以，因此，机器只是具备了逻辑推理能力，并未达到智能化水平。

2.人工智能的知识工程阶段（1970-1990）

这一阶段，人们普遍认为，只有让机器学习知识之后才可以实现人工智能。在这种情况下，大量的专家系统被开发出来。但人们发现，给机器灌输已经总结好的知识并不是一件容易的事。

3.人工智能的数据挖掘阶段（2000-）

目前，已经提出的机器学习算法都得到了非常好的应用。深度学习技术获得了迅猛的进展。人们希望机器可以通过海量数据分析自动总结学习到知识，从而实现自身的智能化。

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