第三节 人工智能发展史

人工智能的发展历史需要从世界上的第一个计算机游戏（一个真实会下国际象棋的机器——EI Ajedrecista）说起。它的设计来自西班牙发明家托里斯（Leonardo Torresy Quevedo），托里斯通过集成一个简单的算法实现了机器的自动下棋功能。之后，托里斯受到差分机和分析机的启发，又设计并制造了“代数机”——一台使用模拟方法来计算多项式与代数方程的根的机器。这些大概是人类最早接触到的智能机器，也是人工智能迈向人类生活中的第一步。

一、初识人工智能

人工智能到底是“智能”还是“人”？这个问题是由27岁的数学天才、密码破译专家——阿兰·图灵提出的。1950年，图灵发表了题为《机器能思考吗？》（CanMachinesThink?）的论文，该论文提出了著名的“图灵测试”理论。所谓的“图灵测试”就是如果一台机器与人对话，而不被辨认出其机器的身份，那么这台机器便具备智能。其本质在于你是否能很好地区分出这是一个机器人还是一个人。图灵奠定了现代计算机的基础和人工智能的雏形，他也被人们称为“计算机之父”和“人工智能之父”。

二、人工智能的三次浪潮

从“代数机”到“图灵测试”，人工智能的序幕也逐渐被拉开，并在20世纪50年代迎来了人工智能的第一次浪潮。

1956年，在汉诺弗小镇的达特茅斯学院里，一群踌躇满志的天才正在讨论一种叫作“人工智能”的东西。在此会议上，“人工智能”（Artificial Intelligence）一词被首次提出，因此达特茅斯会议（人工智能夏季研讨会）也成为人工智能的发端。然而，大家并没有对“人工智能”一词取得完全的共识，更多的人愿意强调其“信息处理”（Information Processing）的功能，他们认为智能的功能不一定非得依靠相同或相似的结构。以图灵机和递归函数为例，它们“等价”却拥有着完全不同的结构。再到后来，“人工思维”（Artificial Thinking）一词被人提出也逐渐被人接受，从而“人工”（Artificial）一词被更加放大化。

然而，第一次浪潮因为缺乏理论支撑且泛化能力不强，并没有激起太大的浪花，虽然确立了“人工智能”（AI）这一术语，但最终因为时机的不成熟也终未成功。而在20世纪80年代，人工智能的第二次浪潮随着Hopfield神经网络和BT训练算法的提出而再次被掀起。

1997年，国际象棋人机大战（深蓝VS盖瑞·卡斯帕洛夫）作为划时代事件震惊了世界。“深蓝”超级计算机由美国IBM公司制造，每秒可运算2亿次，其运算速度当时在全球超级计算机中居第259位。显然，“深蓝”只是依赖于暴力计算来做出最佳策略。如果可以预判出12步，在当时就已经超越了人类围棋高手的水平。虽然“深蓝”远远没有达到“智能”的水准，但这却是人工智能发展史上的一个里程碑。

随之，人们提出了语音识别、语音翻译计划及第五代计算机等设想。遗憾的是，计算资源难以满足产业需求，种种设想都未能进入人们的生活，人工智能的希望之火再一次被扑灭。本质上，人工智能是算法、数据和硬件三个要素的综合体现，所以我们在21世纪初迎来了它的第三次浪潮。

2011年，“深蓝”的同门师弟“沃森”在北美热播智力问答节目《危险边缘》的比赛场上挑战并战胜了两位人类冠军。“沃森”拥有着强大的存储能力及检索能力，它存储了2亿页的数据，并能在3秒内检索数百万条信息，在分析问题的同时将答案以人类语言的形式输出。2016年，在象征人类智力巅峰的围棋大赛上，世界围棋顶级棋手李世石九段败给了AlphaGo，这也震惊了全世界。也因此，Google背后的超级服务器集群被人类所揭秘，其深度学习的人工智能算法掀起了人工智能浪潮的高峰。而与“深蓝”不同的是，这一次允许了机器被训练而不是被编程，其“深度”更是由不同的层组织而成。所谓的层组织，正是现在的网络热词——神经网络。

三、三起三落的神经网络

人工智能是一直在不断演变更新的技术，正逐步让计算机拥有人类的思维。而神经网络正是一种模拟人脑的神经网络来实现类人工智能的机器学习技术。神经网络本身是由大量神经元组合在一起的，如同人类的大脑一般。虽然每一个神经元本身简单，但在层次化的组合之后却能拥有强大的功能，并可以进行海量的并行计算、层与层之间的消息传递。

最开始的神经网络是单层的，由两层神经元组成，被取名为“感知器”（Perceptron），也是首个可以进行学习的人工神经网络。而神经网络的第一次浪潮也于1958年兴起。感知模型被认为是一个线性的分类器，可以将不同类别的点在n维空间中分离开。像一些简单的与、非、或的逻辑运算都可以通过感知器模型来进行分类，但是相对复杂的异或运算就很难做出分类。正因如此，第一次高潮在不久之后就进入低谷。

在认识到单层感知器的局限性问题后，人类开始推动神经网络进入多层感知器时代。最为典型的代表就是前馈神经网络