人工智能(néng)發(fā)展流脈

人工智能(néng)(Artificial Intelligence，英文縮寫爲AI)是計算機科學(xué)或智能(néng)科學(xué)的一個分支，涉及研究、設計及應用智能(néng)機器。

其誕生于上個世紀30年代，經(jīng)曆了不同的發(fā)展階段，緻力于研究開(kāi)發(fā)用于模拟、延伸和擴展人類智能(néng)的理論、技術及應用系統，希望探究人類收集信息、反應決策和實施行爲的本質，并生産出與人類處理問題相似的智能(néng)機器。

簡要梳理迄今爲止人工智能(néng)的發(fā)展脈絡，我們可以將(jiāng)其劃分爲以下幾個曆史階段：

一、孕育奠基期（20世紀30年代到1956年）

在1956年之前，一些理論和實踐上的重大進(jìn)步已經(jīng)爲這(zhè)一學(xué)科的誕生奠定了基礎：

☆ 20世紀30年代，數理邏輯的形式化和智能(néng)可計算思想構建了計算與智能(néng)的關聯概念。

☆ 1943年，美國(guó)人卡洛克和皮茨共同研制成(chéng)功了世界上首個人工神經(jīng)網絡模型——MP模型，探索了以結構化方式和仿生學(xué)原理模拟人類智力活動的路徑。

☆1948年，美國(guó)數學(xué)家維納創立了控制論，爲以行爲模拟的觀點研究人工智能(néng)奠定了技術和理論根基。

☆ 1950年，英國(guó)數學(xué)家阿蘭·圖靈發(fā)表了其著名的論文《計算機能(néng)思考嗎》，論證了“機器能(néng)思維”的觀點，預測了機器具備智能(néng)的可行性，并提出了“圖靈測試”（按照圖靈的設想，如果一台機器能(néng)夠與人類開(kāi)展對(duì)話而不能(néng)被辨别出機器身份，那麼(me)這(zhè)台機器就具有智能(néng)）來檢驗機器是否具備智能(néng)。

二、形成(chéng)發(fā)展期（1956年到20世紀60年代末）

“人工智能(néng)”這(zhè)一概念誕生于1956年，當年在美國(guó)的DARTMOUTH大學(xué)，麥卡錫、馬文·明斯基和羅切斯特邀請了10多位數學(xué)家、計算機學(xué)家、神經(jīng)學(xué)家、心理學(xué)家、工程師舉行了爲期兩(liǎng)個月的學(xué)術探讨會，共同讨論了如何用機器模拟人類智能(néng)，由此标志着人工智能(néng)學(xué)科和這(zhè)一概念正式建立。

此後(hòu)的十幾年間，人工智能(néng)迅速發(fā)展，在衆多領域取得一批重大研究成(chéng)果：

☆1956年，塞缪爾發(fā)明了一個具有自我學(xué)習、自我管理和自我适應能(néng)力的跳棋程序。

☆1957年，一個研究小組研制成(chéng)功了能(néng)模拟人類運用數理邏輯去證明三角函數、代數方程等數學(xué)問題的程序；在人工神經(jīng)網絡領域，羅森布拉特等人研制成(chéng)功了感知器，利用其可以進(jìn)行簡單的聲音、圖像、文字識别。

☆1965年，魯濱遜提出了消解（歸結）原理。

三、低谷瓶頸期（20世紀70年代到80年代初期）

經(jīng)曆了十幾年的快速發(fā)展，70年代後(hòu)，人工智能(néng)研究進(jìn)入了低谷期，其原因不僅有科研人員與美國(guó)國(guó)家科技研究項目合作上的失敗，還(hái)有社會輿論在倫理和自身未來命運上的壓力，更重要的是人工智能(néng)的發(fā)展面(miàn)臨着諸多技術瓶頸。

其一，計算機性能(néng)制約導緻計算能(néng)力不足，許多人工智能(néng)程序無法充分運行。如塞缪爾的跳棋程序在與世界冠軍對(duì)弈中遭到慘敗，魯濱遜的數學(xué)定理證明程序由于能(néng)力有限，在部分時候其證明能(néng)力還(hái)不如人類。

其二，人工智能(néng)程序不足以應對(duì)紛繁複雜的現實。早期的程序一般基于良好(hǎo)結構的問題，而現實世界多是不良結構，各種(zhǒng)可能(néng)性的組合往往會對(duì)程序産生結果爆炸問題，而已有程序尚無能(néng)力應對(duì)。

其三，數據量的匮乏。人工智能(néng)的發(fā)展很多時候依賴于計算機技術、互聯網技術等的發(fā)展，在20世紀60年代階段，海量的數據并未存儲、互聯互通範圍有限，這(zhè)就導緻人工智能(néng)成(chéng)爲了無源之水，智能(néng)水平維持在極低水平且上升無門。

上述因素導緻了人工智能(néng)在70年代進(jìn)入了發(fā)展的低谷瓶頸期。

四、專家系統推廣階段（20世紀80年代至90年代）

專家系統誕生于20世紀60年代，但在當時并沒(méi)有顯示出其特别之處。在經(jīng)曆上個階段的低谷之時，專家系統逐步成(chéng)長(cháng)，迅速興起(qǐ)，成(chéng)爲人工智能(néng)的發(fā)展方向(xiàng)。

專家系統（Expert System），是指擁有大量專業知識并能(néng)利用專業知識去解決特定領域中本需要由人類專家才能(néng)解決的計算機程序。例如著名的專家系統MYCIN可以精确識别50種(zhǒng)以上的病菌并正确的使用相應的抗生素，從而協助醫生診斷、治療疾病。專家系統的成(chéng)功使研究人員認識到知識在人工智能(néng)發(fā)展中的重要性。

1977年費根鮑姆正式提出知識工程（knowledge engineering）理論，指出知識的獲取、表示以及運用和處理是人工智能(néng)系統的三大基本問題。專家系統的出現實現了人類人工智能(néng)研究從理論到實踐應用、從人類思維方式規律探究到運用專業知識解決問題的革命性跨越。

同時，這(zhè)一時期内計算機識别、自然語言理解和處理、機器翻譯等技術也取得了長(cháng)足的發(fā)展。

五、深度學(xué)習引領發(fā)展階段（21世紀至今）

進(jìn)入21世紀之後(hòu)，人工智能(néng)的發(fā)展進(jìn)入技術大爆炸時期。

2006年，Hinton等提出了“深度學(xué)習”的概念，這(zhè)一概念源于最初人工神經(jīng)網絡的研究。

專家系統是基于已有的知識去處理問題，而深度學(xué)習的核心卻是讓機器自己去模仿人腦的機制去解釋圖像、文本和聲音等數據，進(jìn)而自己獲得“知識”，并在不斷地解釋數據中修正和增長(cháng)已有的知識，提高智能(néng)水平，這(zhè)爲機器自身的智力“成(chéng)長(cháng)”提供了一條路徑。

此外，互聯網的全球覆蓋爲其提供海量的數據基礎，算法的進(jìn)步使得機器的深度學(xué)習成(chéng)爲可能(néng)，硬件制造水平的提高提升了計算機的數據處理能(néng)力，大數據和實時決策時代的到來，讓人工智能(néng)在各領域的研究成(chéng)果層出不窮。

再一次引發(fā)人工智能(néng)大熱的标志性事(shì)件，是2016年Google公司研發(fā)的擁有自我學(xué)習能(néng)力的AlphaGo戰勝世界圍棋冠軍韓國(guó)棋手李世石。2017年，第四代AlphaGo在沒(méi)有任何知識錄入的情況下，僅自學(xué)三天後(hòu)便打敗了第2代機器，四十天後(hòu)戰勝了第3代機器，讓人們充分領略到深度學(xué)習算法自我成(chéng)長(cháng)能(néng)力的潛力。

當前，互聯網、機器制造、教育、醫療、服務等行業與人工智能(néng)技術的結合愈加緊密，“Alpha Go”、自動駕駛、智能(néng)檢索、智能(néng)物流等技術成(chéng)果正在逐漸改變我們的生活。

越來越多的國(guó)家將(jiāng)人工智能(néng)的發(fā)展列入國(guó)家戰略。2016年10月，美國(guó)發(fā)布了《國(guó)家人工智能(néng)研究與發(fā)展戰略規劃》和《爲人工智能(néng)的未來做好(hǎo)準備》兩(liǎng)份報告，确定了國(guó)家在人工智能(néng)領域優先發(fā)展的七項長(cháng)期戰略。

2017年1月，英國(guó)宣布“現代工業戰略”，投入巨額資金用于人工智能(néng)、智能(néng)能(néng)源技術、機器人技術和5G等領域，力争成(chéng)爲第四次工業革命的領軍者。同年，日本也制定了人工智能(néng)發(fā)展路線圖，提出分3個階段推進(jìn)人工智能(néng)技術的産業應用化，提高醫療護理、工業制造、社會流通等産業的效率。

中國(guó)也于2017年印發(fā)《新一代人工智能(néng)發(fā)展規劃》，分三步走，從人才培養、産業助推和企業扶持三方面(miàn)促進(jìn)人工智能(néng)理論、技術和應用發(fā)展，力争到2030年使中國(guó)成(chéng)爲全球主要人工智能(néng)創新中心之一。

當前，人工智能(néng)已經(jīng)成(chéng)爲資本、技術、輿論追捧的熱點，甚至有人預測它將(jiāng)開(kāi)啓第四次工業革命的大門。在可以預見的未來，各國(guó)都(dōu)將(jiāng)投入巨大的精力推動人工智能(néng)向(xiàng)更高層次邁進(jìn)，人工智能(néng)的時代正在逐步向(xiàng)我們走來。

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