1.2 人工智能的由来

智博士的梦境似乎越来越深远，他仿佛在时间的长河中穿梭，眼前似乎有一卷人工智能的历史画卷正徐徐展开，他细细地品读了起来。

谷歌AlphaGo战胜世界围棋冠军李世石的新闻引起了大家对人工智能的新一轮关注，人工智能迎来了新的发展。一时间，人们的话题都围绕着人工智能展开。其实人工智能并不是新鲜事物，早在20世纪中叶，人工智能就诞生了，但回顾整个发展过程，它经历了几次高潮与低谷，接下来我们根据图1-1来了解人工智能的发展史。

1950年，被称为“人工智能之父”的马文·明斯基与邓恩·埃德蒙一起创造了世界上第一台神经网络计算机；同年，被称为“计算机之父”的阿兰·图灵提出了一个影响计算机领域的伟大想法——图灵测试。

图灵测试指测试者（一个人）与被测试者（一台机器）在被隔离的情况下，测试者通过一些设备（如键盘）向被测试者随意提问。多次测试后，如果有超过30%的回答使测试者无法判断被测试者是人还是机器，那么，被测试的机器就通过了测试，它就被认为具有人类智能的属性。

1956年，在达特茅斯学院召开的会议上，约翰·麦卡锡提出了“人工智能”的概念，这次会议标志着人工智能正式诞生。这一年，麦卡锡从达特茅斯搬到了麻省理工学院，明斯基也搬到了这里，之后两人共同创建了麻省理工学院的人工智能实验室，这是世界上第一个人工智能实验室。

人工智能的第一次高峰

这次会议之后的十年间，人工智能到达了第一个高峰。在这段时间里，计算机被广泛应用于数学和自然语言领域，用来解决代数、几何和英语问题，当时甚至有很多学者预言：“二十年内，机器将做到人能做到的一切。”

研究人工智能的初期，包括麻省理工学院、卡内基梅隆大学、斯坦福大学和爱丁堡大学在内的很多美国大学，受到研究成果和乐观精神的驱使，很快确立了人工智能研究项目，并成立实验室，这些研究获得了来自美国国防部高级研究计划署（ARPA）等政府机构提供的大批研发资金。

人工智能第一次低谷

时间来到了20世纪70年代，人工智能经历了一段痛苦而艰难的岁月。科研人员在人工智能的研究中对项目难度预估不足，这不仅导致与美国国防部高级研究计划署的合作失败，还让大家设想的人工智能美好前景蒙上了一层阴影。与此同时，社会舆论也慢慢开始给人工智能研究项目带去很多压力，致使很多研究经费被转移到其他项目上。

当时，人工智能主要面临三个方面的问题，第一是计算机性能不足，这导致很多算法无法完成计算和训练；第二是问题的复杂性，早期人工智能程序主要解决特定的问题，其操作比较简单，可一旦问题变得复杂，早期人工智能则无法应对；第三是数据量严重缺失，这是因为当时不可能找到足够大的数据库来支撑程序的深度学习，这使机器无法读取足够量的数据，从而影响智能化的进行。

在这些难题的困扰下，人工智能项目停滞不前，但这却让一些人有了可乘之机。1973年，莱特希尔针对英国人工智能研究状况的报告，批评人工智能在实现“宏伟目标”上的失败。由此，人工智能跌入了长达6年的科研深渊。

人工智能的崛起

1980年，卡内基梅隆大学为数字设备公司设计了一套名为XCON的“专家系统”。这是一种采用人工智能程序的系统，可以简单地理解为“知识库+推理机”的组合。也就是说，XCON是一套具有完整专业知识和经验的计算机智能系统。这时的人工智能主要以专家系统为主，能满足人们日常对特定问题和知识的解答（见图1-2）。

处在两个高峰之间的人工智能

可怜的是，命运没有一直垂青人工智能。这个曾经轰动一时的人工智能系统仅仅维持了7年就宣告结束。1987年时，苹果和IBM公司生产的台式机的性能都超过了Symbolics等厂商生产的通用计算机。从此，专家系统风光不再。

时间到了20世纪80年代末，美国国防部先进研究项目局高层认为，人工智能并不是“下一个浪潮”，至此，人工智能再一次遭遇发展困局。

人工智能的今天

在人工智能近70年的发展历程中，科研技术人员不断突破阻碍，使我们能够看到今天的辉煌成果，比如在1997年，IBM的深蓝战胜国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫；2009年，洛桑理工学院发起的蓝脑计划已经成功模拟了部分鼠脑；以及2016年，备受关注的谷歌Alpha GO战胜韩国棋手李世石。

在不远的将来，相信人工智能产品会影响我们生活的各个方面，包括吃、穿、用、行等。接下来我们看看人工智能到底能帮我们做什么、解决什么样的问题。