提到人工智能的發(fā)展歷程，在它的起源階段，有三位名人和一個(gè)關(guān)鍵地點(diǎn)，還有兩次寒流，是大家應(yīng)該知道的。

第一位名人大家耳熟能詳，那就是大名鼎鼎的“計(jì)算機(jī)科學(xué)之父”和“人工智能之父”——阿蘭·圖靈（Alan Mathison Turing）。他對人工智能的貢獻(xiàn)集中體現(xiàn)于兩篇論文：一篇是1936年發(fā)表的《論數(shù)字計(jì)算在決斷難題中的應(yīng)用》，在文中他對“可計(jì)算性”下了一個(gè)嚴(yán)格的數(shù)學(xué)定義，并提出著名的“圖靈機(jī)”設(shè)想，從數(shù)理邏輯上為人工智能用上“機(jī)械大腦”開創(chuàng)了理論先河；而另一篇論文對人工智能的影響更為直接，其名字就是《機(jī)器能思考嗎》。在這篇論文中，圖靈提出了一種判定機(jī)器是否具有智能的試驗(yàn)方法，即著名的圖靈測試：如果一臺機(jī)器能夠與人類展開對話而不能被辨別出其機(jī)器身份，那么這臺機(jī)器就是智能的?！爸形姆块g實(shí)驗(yàn)”正是圖靈測試的一個(gè)變種?？梢哉f，圖靈是第一個(gè)嚴(yán)肅地探討人工智能標(biāo)準(zhǔn)的人物，被稱作“人工智能之父”當(dāng)之無愧。

第二位名人是一位神童，18歲即取得數(shù)理邏輯博士學(xué)位，這就是“控制論之父”維納（Norbert Wiener）。1940年，維納開始考慮計(jì)算機(jī)如何能像大腦一樣工作，發(fā)現(xiàn)了二者的相似性。維納認(rèn)為計(jì)算機(jī)是一個(gè)進(jìn)行信息處理和信息轉(zhuǎn)換的系統(tǒng)，只要這個(gè)系統(tǒng)能得到數(shù)據(jù)，就應(yīng)該能做幾乎任何事情。他從控制論出發(fā)，特別強(qiáng)調(diào)反饋的作用，認(rèn)為所有的智能活動(dòng)都是反饋機(jī)制的結(jié)果，而反饋機(jī)制是可以用機(jī)器模擬的。維納的理論抓住了人工智能核心——反饋，因此可以被視為人工智能“行為主義學(xué)派”的奠基人，其對人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究也影響深遠(yuǎn)。

第三位名人經(jīng)常與圖靈搶“人工智能之父”的帽子，第一次提出了“人工智能（Artificial Intelligence）”這一名詞。他就是LISP語言發(fā)明者，真正的“人工智能之父”約翰·麥卡錫（John McCarthy）。在1955年，約翰·麥卡錫與另一位人工智能先驅(qū)馬文·明斯基以及“信息論”創(chuàng)始人克勞德·香農(nóng)一道作為發(fā)起人，邀請各路志同道合的專家學(xué)者在達(dá)特茅斯學(xué)院共同討論人工智能。會(huì)上，正是約翰?麥卡錫說服大家使用人工智能（Artificial Intelligence）這一術(shù)語，參會(huì)人員也熱烈討論了自動(dòng)計(jì)算機(jī)、自然語言處理和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等經(jīng)典人工智能命題。

而一個(gè)關(guān)鍵地點(diǎn)，便是上述會(huì)議的舉行地達(dá)特茅斯學(xué)院。達(dá)特茅斯會(huì)議正式確立了AI這一術(shù)語，并且開始從學(xué)術(shù)角度對AI展開了嚴(yán)肅而精專的研究。在那之后不久，最早的一批人工智能學(xué)者和技術(shù)開始涌現(xiàn)。達(dá)特茅斯會(huì)議被廣泛認(rèn)為是人工智能誕生的標(biāo)志，從此人工智能走上了快速發(fā)展的道路。

從誕生之日至今天，人工智能一方面被視作一顆冉冉升起的新星，受人追捧而蓬勃發(fā)展，另一方面也備受批評，且遭受過兩次嚴(yán)重挫折，史稱“兩次人工智能寒冬”。

其中，1956年至1974年是人工智能發(fā)展的第一個(gè)黃金時(shí)期。在這期間，“通用解題機(jī)”(GPS)被制造出來，而約翰?麥卡錫發(fā)明了重要的LISP人工智能語音，這種語音直至今天仍有許多程序員在使用。人工智能程序在問題求解、語言處理方面取得了一些進(jìn)展，而美國ARPA（即后來的DARPA，國防高等研究計(jì)劃局）每年也為人工智能研究提供至少300萬美元的經(jīng)費(fèi)。然而，民眾和當(dāng)局似乎對人工智能期待過高，當(dāng)研究成果不盡人意的時(shí)候，人們開始喪失對人工智能的興趣。另一方面，當(dāng)時(shí)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)先進(jìn)成果的感知器受到強(qiáng)烈批評，人工智能的研究遭遇瓶頸。從1974年開始，人工智能遭遇第一次寒冬，投資者和政府對AI研究的資金投入驟減。

直到1980年，人工智能中專家系統(tǒng)的商用價(jià)值被廣泛接受，企業(yè)訂單增多，人工智能研究才開始復(fù)蘇。這主要?dú)w功于符號邏輯學(xué)派的發(fā)展，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的突破性進(jìn)展則是80年代末的事情。然而這種復(fù)興未能持續(xù)太久，從1987開始 Apple和IBM生產(chǎn)的個(gè)人電腦性能不斷提升。這些計(jì)算機(jī)沒有用到AI技術(shù)但性能上卻超過了價(jià)格昂貴的LISP機(jī)。人工智能硬件的市場急劇萎縮，科研經(jīng)費(fèi)隨之又被削減，AI經(jīng)歷了第二次寒冬。

而從上世紀(jì)九十年代中期開始，隨著AI技術(shù)尤其是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的逐步發(fā)展，以及人們對AI開始抱有客觀理性的認(rèn)知，人工智能技術(shù)開始進(jìn)入平穩(wěn)發(fā)展時(shí)期。1997年5月11日，IBM的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)“深藍(lán)”戰(zhàn)勝了國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫，又一次在公眾領(lǐng)域引發(fā)了現(xiàn)象級的AI話題討論。

2006年，Hinton在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域取得突破，人類又一次看到機(jī)器趕超人類的希望。這次標(biāo)志性的技術(shù)進(jìn)步，在最近三年引爆了一場商業(yè)革命。谷歌、微軟、百度等互聯(lián)網(wǎng)巨頭，還有眾多的初創(chuàng)科技公司，紛紛加入人工智能產(chǎn)品的戰(zhàn)場，掀起又一輪的智能化狂潮，而且隨著技術(shù)的日趨成熟和大眾的廣泛接受，這一次狂潮也許會(huì)架起一座現(xiàn)代文明與未來文明的橋梁。

雖然莫衷一是，但大家仍在熱切期待，人工智能即將掀起人類社會(huì)發(fā)展的新高度。

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