作者：王小龙
什么是人工智能？有人认为人工智能就是电影《终结者》和《黑客帝国》里出现的邪恶机器人，未来会威胁到人类的生存；有人认为人工智能就是无所不能的机器，无论想要什么都可以实现。
其实，这些都不对！
人工智能本质上就是一种工具，一种能让机器像人一样会听（语音识别、机器翻译等）、会看（图像识别、文字识别等）、会说（语音合成、人机对话等）、会思考（人机对弈、定理证明等）、会学习（机器学习、知识表示等）、会行动（机器人、自动驾驶汽车等）的工具。
人工智能并非什么全新的技术，最早可以追溯到20世纪50年代，迄今已有70多年的历史。
第一次浪潮发生在20世纪50年代到60年代。
1950年，被誉为“计算机科学之父”的图灵发表了一篇题为《机器能思考吗？》的论文，第一次提出“机器思维”的概念，让机器产生智能这一想法开始进入人们的视野，人们提出用“图灵测试”来测量机器的智能程度。由此，图灵也被称为“人工智能之父”。
1956年，包括约翰•麦卡锡、艾伦•纽厄尔、马文•明斯基和克劳德•艾尔伍德•香农在内的众多专家学者，在美国新罕布什尔州达特茅斯学院展开了一次大讨论。主题是机器模拟智能，史称“达特茅斯会议”。这次会议上，“人工智能”的概念被首次提出。从此，人们开始朝着人工智能的科技树，不停攀登。
1964年至1966年间，麻省理工学院人工智能实验室的德裔美国计算机科学家约瑟夫•维森鲍姆开发了历史上第一个聊天机器人—伊丽莎（Eliza），轰动世界。这个名字来自萧伯纳的戏剧作品《卖花女》中的卖花女伊丽莎，它只有200行程序代码和一个有限的对话库，当人们说出某个关键词时，机器人就回复特定的话。虽然它不能真正理解聊天的内容，但当时还是有不少人很喜欢和它聊天。伊丽莎可以被看作是后来的微软小冰、苹果Siri等智能助手以及许多智能音箱的鼻祖。
总的来说，第一次浪潮中并没有用到什么全新的技术，大多是通过固定指令来执行特定的问题，计算机本身并不具备智能。
第二次浪潮出现在20世纪80年代到90年代。
机器学习是研究怎样使用计算机模拟或实现人类学习活动的科学，而神经网络在机器学习和认知科学领域，是一种模仿生物神经网络（特别是大脑）的结构和功能的数学模型或计算模型。1952年，阿瑟•萨缪尔在IBM公司工作时研制了一个西洋跳棋程序，这个程序具有“学习能力”，它可以通过对大量棋局的分析逐渐辨识出当前局面下的“好棋”和“坏棋”，从而不断提高下棋水平。程序很快就下赢了萨缪尔自己。阿瑟•萨缪尔也由于提出了“机器学习”的概念而被称为“机器学习之父”。随着科学家们的算法和理念的进步，在这一时期，机器学习和大规模神经网络的训练成为可能，掀起了人工智能的第二次浪潮。
此后，在1997年，IBM公司的“深蓝”计算机与国际象棋世界冠军加里•卡斯帕罗夫下棋，深蓝以每秒钟可计算2亿步象棋的能力，最终战胜了加里•卡斯帕罗夫，证明了人工智能在某些情况下有不弱于人脑的表现，成为人工智能史上的一个重要里程碑。2005年，斯坦福大学开发的一台机器人在一条沙漠小路上成功自行行走了131公里。通过这两个事件，人们再次看到了人工智能改变世界的希望。
第三次浪潮从2006年开始至今。
随着互联网的飞速发展，人们的生产和生活由于数字化而形成了海量数据,计算机技术的进步也使得数据的处理能力更强了，深度学习和大数据这一对搭档是这一时期的主要特征。大数据具有海量数据的特征，这给机器的深度学习带来了巨大机遇。一系列算法不断地在语音合成、语音识别、图像识别等领域大获成功，各种深度学习网络层出不穷，完成相关任务的准确率也不断提升。
2011年，IBM的认知计算系统沃森在问答节目中首次击败了人类，斩获冠军。谷歌（Google）发布的AlphaGo也进军围棋。围棋是比国际象棋可能性更多、思维更复杂的棋类运动，如果说计算机下国际象棋，每一步都会列举对手所有的对应方法的话，当计算机下围棋时，围棋每一步如果穷举的话会招来无穷无尽的运算，算出来的应对方法仍是一个业余棋手的水准，下不出妙手、本手、俗手这类棋步。职业棋手的“棋感”是一种人特有的思维，AlphaGo通过对海量选手对弈过程的学习，放弃了列举的算法，改为对最优概率的计算，棋艺进步神速，并在2016年3月以4:1的战绩击败了世界围棋冠军、韩国棋手李世石。
来源： 《光明少年》杂志
