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人工智能（AI）发展迅猛护理人认知要点

大模型基础设施的挑战与关键技术

一是计算资源分配粗放，高效异构算力融合调度成为新需求。二是海量数据处理低效，高性能大模型存储技术成为新关键。三是并行计算规模攀升，高通量大规模网络技术成为新方案。四是模型参数急剧增长，高效能大模型开发技术成为新解法。五是基础设施故障率高，高容错大模型运维技术成为新手段。

人形机器人的潜在应用场景包括生产制造、社会服务、特种作业三个大类，可应用于工业生产、物流、家庭和商业服务、医疗健康、安防巡逻、危险作业、灾害救援等场景。

每一位护理人都应思考AI与护理的融合发展，带着更加紧迫的精神认知AI、理解AI、拥抱AI、让护理插上AI的翅膀，更好的为人民健康服务。

护理人要了解人工智能发展历程

人工智能（ArtificialIntelligence，简称AI）的发展历史可以追溯到20世纪初，经过多个阶段的技术突破和理念变革，逐步发展成为现代社会的重要组成部分。

一、人工智能的起源与早期构思（20世纪40-50年代）

1.人工智能的早期构想：

艾伦·图灵（AlanTuring）：人工智能的概念可以追溯到英国数学家艾伦·图灵。他在1936年提出了图灵机的概念，奠定了计算机科学的基础。1943年，他提出了“机器能思考吗？”的问题，并设计了图灵测试（TuringTest），为人工智能的定义提供了理论框架。图灵测试至今仍被视为判断机器是否具备智能的标准。

2.早期计算机的探索：

1940年代末期至1950年代，计算机技术的迅速发展使得研究人员开始思考如何让机器模仿人类思维。图灵和其他学者的工作启发了人们的想象，催生了早期的人工智能研究。

二、人工智能的初步发展（20世纪50-60年代）

1.首个AI程序的诞生：

1956年，约翰·麦卡锡（JohnMcCarthy）、马文·闵斯基（MarvinMinsky）、纳撒尼尔·罗切斯特（NathanielRochester）和克拉伦斯·贝尔（ClaudeShannon）等学者在美国达特茅斯学院举行了著名的达特茅斯会议（DartmouthConference）。这次会议被认为是人工智能学科的正式诞生标志。麦卡锡提出了“人工智能”这一术语，并开创了AI研究的新领域。

2.早期人工智能程序：

“逻辑定理证明者”（LogicTheorist）：由艾伦·纽厄尔（AllenNewell）和赫伯特·西蒙（HerbertSimon）开发，这是第一个成功模拟人类推理的人工智能程序，被认为是AI历史上最早的一个程序。

“通用问题解答器”（GeneralProblemSolver，GPS）：由纽厄尔和西蒙于1959年开发的系统，能够模拟人类的推理过程，解决复杂的逻辑问题。

“语言分析器”：人工智能开始尝试模拟语言理解和处理。早期的自然语言处理（NLP）系统能够进行简单的语法分析。

三、人工智能的高峰与瓶颈期（20世纪70-80年代）

1.知识表示与专家系统：

1970年代，人工智能研究进入一个重要的发展阶段，开始关注如何将“知识”表示为机器可以理解和推理的形式。这一时期，专家系统成为人工智能的一个重要方向。专家系统通过模拟人类专家的决策过程，广泛应用于医学、金融等领域。

“MYCIN”：这是一个医学专家系统，能够为医生提供关于传染病诊断和治疗的建议，广泛影响了人工智能在专业领域的应用。

2.AI冬天：

1980年代，人工智能研究遇到瓶颈，主要原因是计算能力的局限性、数据量的匮乏、理论模型的不完善，以及实际应用的限制。人工智能的研究投入下降，进入了所谓的“AI冬天”。

四、机器学习与深度学习的崛起（21世纪初）

1.机器学习与数据驱动的AI：o进入21世纪，人工智能迎来新一轮的发展浪潮，主要得益于机器学习的崛起。机器学习通过让计算机从数据中自动学习模式，而非依赖明确的编程规则，逐步改变了AI的研究方向。o支持向量机（SVM）、决策树和随机森林等机器学习算法的出现，推动了AI在分类、回归和模式识别等任务中的应用。2.深度学习与神经网络：o深度学习（DeepLearning）是机器学习的一个子领域，它通过多层神经网络模拟人脑的神经元结构，逐步提升计算机在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域的能力。o卷积神经网络（CNN）、递归神经网络（RNN）等深度学习技术的突破，使得AI能够处理复杂的非结构化数据，如图像、语音和视频。3.人工智能的商业化与普及：o随着数据量的激增、计算能力的提升以及算法的创新，AI逐渐在医疗、金融、交通、教育等多个领域实现了商业化应用。AI不仅在理论研究中取得突破，还在实际生活中展现出巨大潜力。4.知名AI事件：近年来，人工智能（AI）技术取得了显著的进展，多个领域的突破性事件标志着AI的发展不断深化。

以下是近几