。

自2000年微软推出C#以来#xff0c;这门语言经历了多次迭代#xff0c;不仅成为了.NET平台的主要编程语言之一#xff0c;还逐渐成为构建各种类型应用程序的强大工具。

随着时…C#与人工智能(AI)的共同发展反映了编程语言随着技术进步而演变以适应新的挑战和需要。

自2000年微软推出C#以来这门语言经历了多次迭代不仅成为了.NET平台的主要编程语言之一还逐渐成为构建各种类型应用程序的强大工具。

随着时间推移特别是在AI领域的崛起背景下C#展示了其在这一新兴领域中的潜力。

诞生背景

C#的起源可以追溯到1998年底当时微软公司意识到互联网的迅速发展和软件复杂性的增加对开发者提出了新的挑战。

传统的编程语言如C和Java无法完全满足这些需求因此微软开始了一个名为COOLC-like

Object

Language的新项目旨在创建一种更适合.NET平台的编程语言。

1999年7月微软完成了COOL语言的一个内部版本。

然而由于法律纠纷微软决定将COOL更名为C#并于2000年正式对外公布这一新语言。

初期版本2000-2005

2002一同发布这个版本非常像Java具备了Java的基本功能。

它为开发者提供了一种面向对象、类型安全的语言用于构建各种应用程序。

2003年发布1.2版本此版本引入了一些小改进例如当IEnumerator实现IDisposable时foreach循环中生成的代码会在IEnumerator上调用Dispose。

2.0引入了许多关键特性包括泛型、迭代器、匿名方法、协变和逆变等极大地增强了语言的功能性和灵活性。

成长与扩展2006-2012

Core项目的推出整个.NET生态系统逐渐转向开源并且通过GitHub上的dotnet组织接受来自全球开发者的贡献。

这意味着C#不再仅仅是微软的产品而是成为一个开放源代码社区共同努力的结果。

这种转变不仅促进了语言本身的快速发展也为更多开发者参与到C#及其相关技术栈的建设提供了机会。

C#的发展史反映了微软不断推动语言和工具的创新以适应不断变化的软件开发需求。

随着时间的推移C#已经成为.NET生态系统中不可或缺的一部分广泛应用于Web应用、桌面应用、移动应用和云服务等多个领域。

Integrated

3.0使查询表达式成为可能简化了数据访问代码。

此外自动属性、隐式类型局部变量var、分部方法等功能也被加入进来。

2010年发布4.0版本动态绑定、命名参数/可选参数、泛型协变和逆变等功能进一步提升了语言的能力特别是对于互操作性场景的支持。

2012年发布5.0版本实现了async和await异步编程模型这标志着C#在处理并发任务方面迈出了重要一步。

持续创新2013至今

2015年发布6.0版本静态导入、异常筛选器、自动属性初始化表达式等新特性提高了代码的简洁性和可读性。

2017年至2021年间C#继续快速迭代发布了7.x系列版本引入了诸如模式匹配、本地函数、弃元discard等特性同时加强了性能优化和支持跨平台开发的能力。

2021年发布10.0版本该版本继续改进语言增加了文本模式匹配、全局用途模式匹配、字段特性初始化等功能使得编写更复杂的逻辑变得更加容易。

2022年及之后C#

11带来了原始字符串文本、泛型属性、UTF-8字符串字面量等特性而C#

13更是引入了params集合、新的lock类型和语义、以及涉及方法组重载解析的小型优化等特性。

从最初的理论构想到如今广泛的应用实践经历了多个阶段的演变和发展。

起源与发展初期20世纪40年代至50年代

世纪40年代末和50年代初。

1936年阿兰·图灵AlanTuring在其论文《论可计算数及其在判定问题中的应用》中提出了图灵机的概念这为后来计算机科学奠定了基础。

随着时间到了1950图灵又发展了著名的“图灵测试”提出了判断机器是否具有只能的标准。

同年克劳德·香农Claude

艾伦·麦席森·图灵英语Alan

Turing1912年6月23日~1954年6月7日英国计算机科学家、数学家、逻辑学家、密码分析学家、理论生物学家计算机科学之父”、“人工智能之父”英国皇家学会院士。

1938年获普林斯顿大学博士学位

1939年开始在英国军方工作期间破解德国密码系统恩尼格玛密码机和金枪鱼密码机加速了盟军取得了二战的胜利

1946年获大英帝国勋章

1945年—1948年在伦敦泰丁顿国家物理实验室负责自动计算引擎ACE的研究工作

1948年任曼彻斯特大学高级讲师、自动数字计算机Madam项目的负责人助理

1951年当选为英国皇家学会院士

1936年图灵发表了一篇论文《论可计算的数及其在密码问题中的应用》首次提出逻辑机的通用模型人们把这个模型机称为图灵机。

图灵机是一种抽象计算模型其更抽象的意义为一种数学逻辑机可以看做等价于任何有限逻辑数学过程的终极强大逻辑机器。

----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

​其二

图灵机有一条无限长的纸带纸带分成了一个一个的小方格每个方格有不同的颜色。

有一个读写头在纸带上移来移去。

读写头有一组内部状态还有一些固定的程序。

在每个时刻读写头都要从当前纸带上读入一个方格信息然后结合自己的内部状态查找程序表根据程序输出信息到纸带方格上并转换自己的内部状态然后进行移动。

1956年达特茅斯会议被视为人工只能正式诞生的标志在这次会议上“人工智能”这一术语被首次提出标志这该领域的形成。

会议期间约翰·麦卡锡John

随着早期研究的成功如感知器算法的提出以及首个聊天机器人ELIZA的发布人们对AI的期望迅速上升。

然而由于当时的计算能力有限加上对自然语言处理等复杂任务的理解不足导致进展不如预期资金支持也开始减少进入了所谓的“AI寒冬”。

这段时间里尽管遇到了困难但一些重要成果仍然出现比如1966年至1972年间斯坦福国际研究所研制出的第一台移动机器人Shakey。

复苏与第二次寒冬20世纪80年代

进入80年代后随着专家系统的兴起AI迎来了短暂的复苏。

专家系统能够根据预设规则进行决策在特定领域内表现出色如医疗诊断、法律咨询等领域。

但是这些系统过于依赖手工编码的知识库难以适应变化多端的真实世界环境因此再次遭遇瓶颈引发了新一轮的资金削减和技术停滞。

新兴与繁荣20世纪90年代至今

自90年代起随着互联网的普及和个人电脑性能的提升AI迎来了新的发展机遇。

特别是机器学习技术的进步使得计算机可以从大量数据中自动学习规律并作出预测或决策。

1997年IBM的“深蓝”战胜国际象棋冠军加里·卡斯帕罗夫成为了一个标志性事。

进入21世纪以来深度学习成为了AI领域的核心驱动力之一。

2012年由杰弗里·辛顿Geoffrey

Hinton团队开发的AlexNet模型在图像识别挑战赛中取得了巨大成功证明了深度神经网络的有效性。

此后AI技术得到了飞速发展不仅限于学术界的研究还逐渐渗透到了各行各业当中

当前趋势与未来展望

目前AI正处于快速发展阶段其影响力已经扩展到了社会生活的方方面面。

例如智能家居、智慧城市、医疗诊断、自动驾驶等领域都在积极探索AI的应用潜力。

此外AI4SAI

for

Science正推动科学研究范式的变革而具身智能、多模态大模型、强化学习等新技术也在不断涌现预示着更加智能化的未来。

AI的发展历程是一部充满探索与创新的历史每一次突破都为后续的研究提供了宝贵的经验教训。

面对未来的挑战持续的技术革新和社会伦理考量将是确保AI健康发展的重要因素。

实际案例图灵机器人

Studio或其他支持C#的集成开发环境IDE。

接下来在图灵机器人官方网站上注册账号并创建一个新的机器人以获取API密钥。

这个API密钥将在后续的HTTP请求中用于身份验证。

为了简化HTTP请求和JSON解析的过程推荐使用RestSharp库来进行网络通信同时使用Newtonsoft.Json库来处理JSON数据。

你可以通过NuGet包管理器轻松地安装这两个库

Install-Package

Studio的NuGet包管理器控制台中执行以自动下载并配置所需的依赖项。

编写代码

接下来我们将通过以下步骤来编写代码以便能够与图灵机器人进行对话

设置API密钥

在开始之前你需要设置图灵机器人的API密钥。

这通常是在程序启动时完成的例如在一个静态字段或配置文件中保存。

初始化RestClient

使用RestSharp库初始化一个RestClient实例该实例将用于发送HTTP请求到图灵机器人的API端点。

using

http://openapi.tuling123.com/openapi/api/v2;static

void

RestClient(BaseUrl);Console.WriteLine(请输入你想问的问题);string

userInput

Console.ReadLine();SendMessage(client,

userInput);}private

RestRequest(Method.POST);request.AddHeader(content-type,

application/json);request.AddParameter(application/json,

${{\reqType\:0,\perception\:{{\inputText\:{{\text\:\{message}\}}}},\userInfo\:{{\apiKey\:\{ApiKey}\,\userId\:\testUser\}}}},

ParameterType.RequestBody);IRestResponse

response

client.Execute(request);JObject

jsonResponse

JObject.Parse(response.Content);if

null

jsonResponse[results].HasValues){Console.WriteLine($图灵机器人说{jsonResponse[results][0][values][text]});}else{Console.WriteLine(没有收到有效的回复);}}

段代码展示了如何构造一个POST请求其中包含了用户输入的消息文本以及API密钥等必要信息。

然后它会发送这个请求给图灵机器人的API并接收响应。

最后它解析返回的JSON格式的数据提取出机器人的回答并显示给用户。