一、大熊猫进化历史？

大熊猫的进化，据已发现的化石研究分析，早在800万年前的晚中新世，中国云南禄丰等地的热带潮湿森林的边缘，就生活着大熊猫的祖先――始熊猫（Ailuaractos lufengensis），这是一种由拟熊类演变而成的以食肉为主的最早的熊猫，个体犹如一只较肥胖的狐狸

二、人工智能在历史研究中的用途？

1、人工智能能够快速分析处理大量的文献资料

研究历史最为重要的就是古物的研究，而古书又是占了大头。但是，研究古书却是一件令人非常头疼的事情，尤其是初学者，面对浩如烟海的古籍往往无从下手，而没有了古籍作为自己研究的第一手资料，那么所有的科学研究也无法着手。

而要是把这项繁琐的工作交给人工智能，通过大数据分析处理得出有用的结论，就能够为广大的历史工作中省去大量的时间成本，可以从事更多复杂的，更多有创新价值的研究，这样无疑会加速历史研究的发展。

2、人工智能是技术辅助手段，并不是要完全依靠人工智能。

历史作为一门重要的人文学科，很多人认为人工智能无法参与这项领域，但是我却不认为是这样的。人工智能技术终究其本质也是数据的分析处理，所以它只能够作为是研究历史的手段，而这种技术历史研究也在一直使用。就比如用统计学的方法来研究历史，研究历史的经济领域的发展，研究不同朝代的人口变迁，这些都是处理了大量的原始数据而得到的。

要是有了人工智能，人们可以依靠这项技术从大量的数据中轻松的解脱出来，即使不能够得出一些肯定性的结论，但是能够帮助进行分析处理也是非常有用的。

3、人工智能是历史发展的必然趋势。

人工智能的发展就像是从手工业到工业再到现在的互联网产业，一步一步的发展。人工智能很可能就是我们历史发展的下一个阶段，以前人研究历史依靠的是一个一个人进行查阅古籍进行资料整理，现在的历史学家研究历史，不仅仅采用这种方式，还能够使用更为先进的方式，比如说通过互联网进行资料的查阅，对相关数据的处理，科技发展就是历史发展的必然趋势，这也是所有的历史学家所认同的东西。

所以说，用人工智能研究历史也不过就是给历史研究提供一个新的思路而已，并不会完全取代历史学家。

对于一项新的技术，我认为我们首先要做的就是拥抱它，多给新技术留下一些实验的空间，通过不断地试错，为我们地后续研究提供更多的可能性。我认为这也是历史研究的终极意义吧。

三、熊猫从古至今有多少年的历史？

大熊猫有800万年的历史。

 大熊猫的历史可谓源远流长。迄今所发现的最古老大熊猫成员——始熊猫的化石出土于中国云南禄丰和元谋两地,地质年代约为800万年前中新世晚期。

大熊猫的祖先是始熊猫（Ailuaractos lufengensis），大熊猫的标准中文名称其实叫“猫熊”，意即“像猫一样的熊”。这是一种由拟熊类演变而成的以食肉为主的最早的熊猫。始熊猫的主支则在中国的中部和南部继续演化，其中一种在距今约300万年的更新世初期出现，体形比熊猫小，从牙齿推断它已进化成为兼食竹类的杂食兽，卵生熊类，此后这一主支向亚热带扩展，分布广泛在华北、西北、华东、西南、华南以至越南和缅甸北部都发现了化石。

四、ai可以查看历史步骤吗？

 Adobe Illustrator（AI）提供了“历史”面板，可以查看和回滚文档的历史步骤。以下是查看和使用历史步骤的方法：

1. 打开 Adobe Illustrator 软件。

2. 创建或打开一个文档。

3. 要查看历史步骤，请点击窗口顶部的“历史”按钮，或在菜单栏中选择“窗口”>“历史”。这将打开“历史”面板。

4. 在“历史”面板中，您可以查看文档的所有历史步骤。列出的步骤按时间顺序排列，最新的步骤位于列表顶部。

5. 您可以使用“历史”面板回滚到之前的步骤。点击所需步骤，然后点击面板底部的“重做”按钮（一个双向箭头）。此时，文档将返回到所选步骤的状态。

6. 若要向前推进到后续步骤，请点击“历史”面板中的下一步，然后点击“重做”按钮。

7. 如果您想删除某个步骤，可以在“历史”面板中右键点击该步骤，然后选择“删除”。

8. 如果您想跳转到某个特定步骤，可以在“历史”面板中输入步骤编号，然后按 Enter 键。

请注意，“历史”面板在您编辑文档时会自动更新。此外，您还可以通过复制和粘贴步骤（使用 Ctrl+C 和 Ctrl+V 快捷键）在不同的文档之间共享历史步骤。

希望这些建议对您有所帮助！如有其他问题，请随时提问。

五、人工智能的发展历史答案？

一、孕育期

1.1943年 Warren McCulloch和Walter Pitts利用三种资源：基础生理学知识和脑神经元的功能、罗素和怀特海德对命题逻辑的形势分析、图灵的计算理论，提出了人工神经元模型。

2.1949年Donald Hebb提出用于修改神经元之间的连接强度的更新规则，即赫布型学习。

3.1950年Marvin Minsky和Dean Edmonds建造了第一台神经网络计算机SNARC，使用3000个真空管和自动指示装置模拟40个神经元构成的网络。

4.1950年阿兰.图灵提出图灵测试、机器学习、遗传算法和强化学习。

5.1952年阿瑟.萨穆尔的西洋跳棋程序，可以通过学习达到业余高手的水平。

二、诞生

1956年约翰.麦卡锡(john McCarthy)等人召开了达特茅斯研讨会，标志着人工智能的诞生。

此后20年，人工智能领域被这10个人以及他们所在的MIT、CMU、斯坦福和IBM的学生和同事支配了。

1.艾伦.纽厄尔和赫伯特.西蒙推出了一个推理程序'逻辑理论家'，能证明罗素和怀特海德的《数学原理》。

2.1958年麦卡锡定义了长期霸占人工智能编程统治地位的Lisp语言，发明了分时技术、提出了'有常识的程序'。

后者被认为是第一个完整的人工智能系统。

3.明斯基指导学生研究求解需要智能的有限问题，这些有限域称为微观世界，比如积木世界。

这直接引发了1970年学习理论、1971年的视觉项目、1972年的自然语言理解程序、1974年的规划器、1975年的视觉与约束传播工作、

4.1962年Frank Rosenblatt用感知机加强了赫布的学习方法。Block等也提出了感知机收敛定理。

5.1969年Bryson和Ho首次提出反向传播算法。

三、第一次低谷(1974-1980)

1. 由于准确的翻译需要背景知识来消除歧义并建立句子的内容，导致机器翻译迟迟没有进展。

2.微观世界能求解的问题，放大之后迟迟没有任何进展。

3.感知机被嘲讽无法解决最简单的异或问题，导致神经网络几乎销声匿迹。

四、第二次兴起(1980-1987)：专家系统的流行

1.1969年Buchanan等开发了第一个成功的知识密集系统DENDRAL，引发了专家系统的研究。

2.1982年第一个成功的商用专家系统RI在数据设备公司(DEC)运转，该程序帮助为新计算机系统配置订单，到1986年为公司节省了4000万美元。

这个期间几乎每个主要的美国公司都正在使用或者研究专家系统。

五、第二次AI寒冬1987-1995

1.XCON等最初大获成功的专家系统维护费用居高不下。

2.专家系统的实用性仅仅局限于某些特定情景。

3.1981年日本提出的'第五代计算机'，以研制运行Prolog语言的智能计算，始终无法实现。

4.美国AI研究计划中的芯片设计和人机接口研究始终无法实现目标。

六、第三次兴起(1995-现在)