今天，我們擁有各種“智能”設(shè)備，其中許多設(shè)備甚至可以通過(guò)語(yǔ)音激活，并為我們的查詢提供智能響應(yīng)。這種尖端技術(shù)可能會(huì)讓我們認(rèn)為人工智能是21世紀(jì)的產(chǎn)物。但它實(shí)際上有更早的根源，一直追溯到20世紀(jì)中葉。
AI Roots
可以說(shuō)，阿蘭圖靈的計(jì)算思維思想奠定了人工智能的基礎(chǔ)。斯坦福大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)教授約翰麥卡錫(John McCarthy)對(duì)圖靈在1947年的演講中提出這一概念表示贊賞。當(dāng)然，這是圖靈想到的，因?yàn)樗臅?shū)面作品包括一篇1950年的文章，探討了一個(gè)問(wèn)題，“機(jī)器可以思考嗎?”這就是引起著名的圖靈測(cè)試的原因。
盡管如此，在1945年，Vannevar Bush在一篇題為“我們可能會(huì)想到的大西洋雜志”的文章中提出了未來(lái)技術(shù)的愿景。他所預(yù)測(cè)的奇跡之一是能夠快速處理數(shù)據(jù)以培養(yǎng)具有特定特征的人的機(jī)器。找到要求的圖像。
緊急情況
正如他們?cè)谒麄兊慕忉屩兴龅哪菢?，這些有遠(yuǎn)見(jiàn)的思想家都沒(méi)有使用“人工智能”這個(gè)術(shù)語(yǔ)。這個(gè)術(shù)語(yǔ)僅在1955年出現(xiàn)，代表了將要探索的新研究領(lǐng)域。它出現(xiàn)在“達(dá)特茅斯夏季人工智能研究項(xiàng)目提案”的標(biāo)題中。會(huì)議本身發(fā)生在1956年夏天。
研究人員在樂(lè)觀主義十年開(kāi)始時(shí)就已經(jīng)做好準(zhǔn)備，他們表達(dá)了對(duì)未來(lái)的信心，并認(rèn)為人工智能只需要一代人就能成為現(xiàn)實(shí)。20世紀(jì)60年代，美國(guó)人工智能得到了很大的支持。隨著冷戰(zhàn)的全面展開(kāi)，美國(guó)不希望在技術(shù)方面落后于俄羅斯人。麻省理工學(xué)院受益，從DARPA獲得了220萬(wàn)美元的撥款，以便在1963年探索機(jī)器輔助認(rèn)知。
繼續(xù)為一系列人工智能項(xiàng)目提供資金，包括麻省理工學(xué)院的SHRDLU，David Marr的機(jī)器視覺(jué)理論，Marvin Minsky的框架理論，Prolog語(yǔ)言以及專家系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)。然而，到20世紀(jì)70年代中期，人工智能的這種支持水平已經(jīng)結(jié)束。
第一個(gè)AI冬天
1974年至1980年期間被認(rèn)為是第一個(gè)“人工智能冬季”，這是該領(lǐng)域資金短缺的時(shí)期。這種對(duì)人工智能資金態(tài)度的轉(zhuǎn)變主要?dú)w功于兩份報(bào)告。在美國(guó)，自動(dòng)語(yǔ)言處理咨詢委員會(huì)(ALPAC)于1966年出版的“語(yǔ)言和機(jī)器：翻譯和語(yǔ)言學(xué)中的計(jì)算機(jī)”。在英國(guó)，詹姆斯·萊特希爾爵士教授的“人工智能：一般概況” FRS，發(fā)表于1973年。聲明，“迄今為止，在該領(lǐng)域的任何部分都沒(méi)有發(fā)現(xiàn)產(chǎn)生了當(dāng)時(shí)承諾的重大影響，”Lighthill的觀點(diǎn)證實(shí)了這樣一種觀點(diǎn)，即持續(xù)的資金將在糟糕的情況下投入大量資金。
這并不意味著根本就沒(méi)有進(jìn)展，只是它發(fā)生在不同的名稱下，如“AI冬季及其課程”中所述。這就是術(shù)語(yǔ)“機(jī)器學(xué)習(xí)”， “信息 學(xué)”，“知識(shí)為基礎(chǔ)”系統(tǒng)“和”模式識(shí)別“開(kāi)始被使用。
在20世紀(jì)最后二十年中改變季節(jié)
在20世紀(jì)80年代，出現(xiàn)了一種被稱為“基于知識(shí)”或所謂的“專家系統(tǒng)(ES)”的人工智能形式。根據(jù)美國(guó)的銷售率記錄，它最終成為主流。1986年，“AI相關(guān)硬件和軟件”的數(shù)量達(dá)到了4.25億美元。
但人工智能在1987年迎來(lái)了第二個(gè)冬天，雖然這個(gè)只持續(xù)到1993年。當(dāng)臺(tái)式電腦進(jìn)入畫(huà)面時(shí)，更昂貴和專業(yè)的系統(tǒng)失去了很大的吸引力。DARPA是研究資金的主要來(lái)源，也決定他們沒(méi)有看到足夠的回報(bào)。
在本世紀(jì)末，人工智能再次成為眾人矚目的焦點(diǎn)，尤其是 1997年IBM深藍(lán)色國(guó)際象棋冠軍加里卡斯帕羅夫的勝利。但是，大規(guī)模的大型企業(yè)投資只會(huì)在下個(gè)世紀(jì)發(fā)生。
新千年
在本世紀(jì)，人工智能取得了更多的進(jìn)步，其中一些也成為頭條新聞。在谷歌的母公司Alphabet支持DeepMind的這項(xiàng)研究的基礎(chǔ)上，通過(guò)AlphaGo擊敗專業(yè)的人類玩家，在Deep Blue的傳統(tǒng)中展示了許多令人印象深刻的壯舉。
然而，這不僅僅是關(guān)于娛樂(lè)和游戲。人工智能可以真正節(jié)省生命。它目前被用于基因組學(xué)和基因編輯的個(gè)性化醫(yī)療。人工智能推進(jìn)的另一個(gè)主要領(lǐng)域是多達(dá)46家不同公司推動(dòng)自動(dòng)駕駛汽車。
雖然大量的人表現(xiàn)出極大的興趣，但他們也表現(xiàn)出了根深蒂固的分歧。這是James Moor在2006年注意到的該領(lǐng)域普遍缺乏連貫性的癥狀。他在AI雜志第一次AI會(huì)議50周年紀(jì)念日寫道，“不同的研究領(lǐng)域經(jīng)常不合作，研究人員使用不同的方法，并且仍然沒(méi)有將該學(xué)科統(tǒng)一起來(lái)的一般智力或?qū)W習(xí)理論。“
這就是為什么你會(huì)聽(tīng)到很多關(guān)于人工智能的原因，盡管很多人都認(rèn)為它可以提出不同的建議 你聽(tīng)到很多關(guān)于它的另一個(gè)原因是普遍炒作，鑒于我們已經(jīng)看到的歷史，這并不是好兆頭。
冬天來(lái)了
“人工智能冬天很順利”的標(biāo)題是Flip Pieknniewski給出了他在2018年初寫的一篇博客。他將人工智能冬季的必然性比作股票市場(chǎng)崩潰的必然性，必然會(huì)“在某些時(shí)候”發(fā)生，盡管究竟何時(shí)是很難說(shuō)。他注意到“ 深度學(xué)習(xí)的大幅下降(可能在人工智能中，因?yàn)檫@個(gè)術(shù)語(yǔ)已經(jīng)被企業(yè)宣傳所濫用而被濫用)，這種跡象顯而易見(jiàn)，但在日益激烈的敘述中卻被大多數(shù)人隱藏起來(lái)。”
當(dāng)然，我們?cè)谇皟蓚€(gè)冬天看到的模式將表明將會(huì)發(fā)生的事情。人們期望得到提升，當(dāng)他們不滿足時(shí)，失望會(huì)導(dǎo)致人們不屑于他們追逐的閃亮新事物。
也許這個(gè)冬天不會(huì)意味著深冷凍
人工智能領(lǐng)域在過(guò)去和現(xiàn)在之間的一個(gè)不同之處在于，研究的很大一部分是由擁有大量資金的公司資助的，而不是主要依靠政府撥款的研究型大學(xué)。因此，即使政府決定停止自己的現(xiàn)金流，像Alphabet這樣的公司也可能繼續(xù)保持活力。如果發(fā)生這種情況，可能只是部分冬天，人工智能的進(jìn)展不會(huì)被凍結(jié)。
