關(guān)于人工智能相關(guān)的故事

本節(jié)我們會(huì)以生動(dòng)有趣的漫畫(huà)來(lái)介紹關(guān)于人工智能（AI）相關(guān)的故事，你將會(huì)學(xué)習(xí)到：人工智能的歷史

1.2 人工智能的誕生

人工智能是最近才有的嗎？ 其實(shí)人工智能很早就有了，都快63歲了呢。 讓我們進(jìn)入歷史的長(zhǎng)河，一起沿著時(shí)間的足跡探究人工智能。

1.2.1 達(dá)特茅斯會(huì)議

人工智能（Artificial Intelligence）這個(gè)名詞是1956年夏天，在美國(guó)東部的達(dá)特茅斯會(huì)議中初步登場(chǎng)。 會(huì)議從7月持續(xù)到8月，是一場(chǎng)為期一個(gè)月以上的會(huì)議。對(duì)于人工智能的研究者來(lái)說(shuō)，這個(gè)會(huì)議是一場(chǎng)劃時(shí)代的會(huì)議，會(huì)議將“像人一樣思考的計(jì)算機(jī)”稱(chēng)為“人工智能”，于是“人工智能”這個(gè)詞，誕生了！

這場(chǎng)會(huì)議中，有許多著名的計(jì)算機(jī)科學(xué)家參加，包括約翰.麥卡錫，馬文.閔斯基，艾倫.紐維爾。許多研究者當(dāng)時(shí)發(fā)布了最新的研究成果。 其中馬文.閔斯基曾在1951年，利用硬件實(shí)現(xiàn)了類(lèi)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 這是世界上第一個(gè)可以進(jìn)行自我學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)。

1.2.2 第一次人工智能（AI）浪潮

達(dá)特茅斯會(huì)議之后，到了50年代后期到60年代，整個(gè)人工智能領(lǐng)域流行的用計(jì)算機(jī)進(jìn)行演算法，以解決特殊的問(wèn)題。

以走迷宮為例，目標(biāo)就是從迷宮的起點(diǎn)走到終點(diǎn)。 人類(lèi)走迷宮，碰到死路時(shí)候稍微后退，再找其他路徑，一步一步向終點(diǎn)靠近。

如果讓計(jì)算機(jī)去走迷宮，不會(huì)真的按照真實(shí)的道路前進(jìn)，而是從起點(diǎn)開(kāi)始分類(lèi)，分成往A走的情況和往B走的情況等。接著往A走碰到的情況，以及往B走的情況，進(jìn)行分類(lèi)。在不斷分類(lèi)的情況下，最后能找到終點(diǎn)。這就是初期人工智能所使用的方法。

近些年，由于計(jì)算機(jī)的優(yōu)異表現(xiàn)，廣受媒體注意的國(guó)際象棋（IBM 深藍(lán)）等棋類(lèi)競(jìng)賽，用的都是這種演算法。

乍一看這種演算法處理問(wèn)題似乎不是那么“聰明”，但是由于計(jì)算機(jī)處理的速度的提升，機(jī)器相對(duì)于人類(lèi)慢慢體現(xiàn)出了壓倒性?xún)?yōu)勢(shì)。（圍棋除外）

為什么我一直把圍棋要除外呢，因?yàn)閲宓淖叻ㄓ?0的360次方，數(shù)量要比天上的星星還要多，但是近期AlphaGo攻克的圍棋，并不是第一次AI浪潮的產(chǎn)物哦。

好多人在問(wèn)我IBM深藍(lán)和AlphaGo的區(qū)別，我的回答是深藍(lán)用的是演算法，目的是證明IBM大型服務(wù)器的能力，而AlphaGo用的是深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)，證明機(jī)器可以有智能（我們?cè)诤罄m(xù)的文章會(huì)解釋?zhuān)?/p>

我們言歸正傳，到了60年代，以演算法解決棋類(lèi)競(jìng)賽的問(wèn)題為核心的第一次AI浪潮，由于沒(méi)有解決亟待解決的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題，美國(guó)政府切斷了一切資金的供給，直接導(dǎo)致第一次AI浪潮的結(jié)束。20世紀(jì)70年代末成了人工智能的寒冬。

1.2.3 第二次人工智能浪潮

在第一次AI浪潮中，人工智能無(wú)法為疾病治療等人類(lèi)實(shí)際問(wèn)題做出貢獻(xiàn)，使相關(guān)研究進(jìn)入嚴(yán)冬。但是20世紀(jì)70年代開(kāi)始，研究人員利用計(jì)算機(jī)的存儲(chǔ)功能，將“知識(shí)”存入電腦讓它變得更加聰明。

斯坦福大學(xué)開(kāi)發(fā)的MYCIN就是一個(gè)著名的例子。

Mycin可以將過(guò)去所有病人診斷為細(xì)菌感染的癥狀與其他情況等知識(shí)，記錄在數(shù)據(jù)庫(kù)中。當(dāng)有新的患者出現(xiàn)時(shí)，輸入患者癥狀和其他情況，就能夠推測(cè)患者感染某種細(xì)菌的概率。

如“輸入：發(fā)燒，頭疼，口干 ；輸出：這種癥狀的病人有69%的幾率感染 * * 細(xì)菌”。 然而，要讓計(jì)算機(jī)具有這些知識(shí)，需要采納許多專(zhuān)家的相關(guān)知識(shí)，并進(jìn)行許多調(diào)查研究，以積累資料，相當(dāng)耗費(fèi)時(shí)間和精力。

為了讓這項(xiàng)技術(shù)實(shí)用化，需要搜集和整理許多領(lǐng)域的資料，其中包括“覺(jué)得頭重腳輕”這種含糊不清的癥狀描述。 但是想讓這些全部記錄下來(lái)，實(shí)在是一件不容易的事情。

這時(shí)，有些計(jì)劃將所有人類(lèi)具有的知識(shí)全部輸入計(jì)算機(jī)。比較著名的是1984年美國(guó)新創(chuàng)公司發(fā)起的CYC計(jì)劃。但是世界的知識(shí)實(shí)在是太龐雜了。這個(gè)計(jì)劃到目前為止，還在進(jìn)行中... 人工智能面臨不知道該如何理解文字意義，以什么方式描述知識(shí)，才能讓計(jì)算機(jī)容易處理的問(wèn)題（我們會(huì)在后面詳細(xì)說(shuō)明）。于是，必須以人工一條一條輸入知識(shí)，才能構(gòu)建人工智能的第二次AI浪潮，在90年代中期再次進(jìn)入寒冬。

冬天腫么又到了...

1.2.4 第三次人工智能浪潮

時(shí)間到了20世紀(jì)90年代中期，互聯(lián)網(wǎng)和搜索引擎相繼誕生，到了2000年，隨著網(wǎng)站的數(shù)量的增加，人類(lèi)的知識(shí)、資料在互聯(lián)網(wǎng)呈現(xiàn)指數(shù)增長(zhǎng)。到了2008年，隨著智能手機(jī)的興起和4G網(wǎng)絡(luò)的普及，幾乎全世界一半的人都成為了網(wǎng)民，為互聯(lián)網(wǎng)貢獻(xiàn)自己的數(shù)據(jù)。

能夠讓計(jì)算機(jī)自主學(xué)習(xí)，便進(jìn)入了第三次AI浪潮。

從人工智能誕生到現(xiàn)在的歷史，可以整理為下圖：

當(dāng)我們介紹人工智能浪潮的時(shí)候，總會(huì)有人問(wèn)“第三次人工智能浪潮”會(huì)很快結(jié)束嗎？ 我的回答是：“至少?gòu)默F(xiàn)在看，人工智能已經(jīng)是大勢(shì)所趨，在未來(lái)社會(huì)中，是不可或缺的技術(shù)?！?/p>