没有机器人，人将变为机器；有了机器人，人仍然是主人。工业4.0时代，智能制造席卷全球，你准备好了吗？
专题策划与制作：孟婷
人工智能发展史
发表于2015-06-15 13:43:01
“人工智能”是一个既古老又新潮的词，在古代的神话传说中，技艺高超的工匠可以制作人造人，并为其赋予智能或意识，而现代意义上的人工智能则始于古典哲学家用机械符号处理观点解释人类思考过程的尝试。从科幻小说的宠儿到现代工业制造的焦点，人类对人工智能的感情起起落落，在威胁论与发展论针锋相对的风口浪尖，我们不妨先来回顾一下人工智能的发展史，或许未来就隐藏在历史间也未可知。
第一阶段 孕育期（1956年以前）
第二阶段 形成期（1956-1970）
约翰•麦卡锡
1956年，美国达特莫斯大学助教麦卡锡、哈佛大学明斯基、贝尔实验室申龙、IBM公司信息研究中心罗彻斯特、卡内基-梅隆大学纽厄尔和赫伯特.西蒙、麻省理工学院塞夫里奇和索罗门夫，以及IBM公司塞缪尔和莫尔在美国达特莫斯大学举行了以此为其两个月的学术讨论会，从不同学科的角度探讨人类各种学习和其他职能特征的基础，并研究如何在远离上进行精确的描述，探讨用机器模拟人类智能等问题，并首次提出了人工智能（AI）的术语。从此，人工智能这门新兴的学科诞生了。
达特茅斯会议之后的数年，成为了人工智能的黄金时代。对许多人而言，这一阶段开发出的程序堪称神奇：计算机可以解决代数应用题，证明几何定理，学习和使用英语。研究者们在私下的交流和公开发表的论文中表达出相当乐观的情绪，认为具有完全智能的机器将在二十年内出现。
第三阶段 知识应用期（1971-80年代末）
Marvin Minsky
1974年之后，人工智能的状况却急转直下，AI开始遭遇批评，随之而来的还有资金上的困难。同时，由于Marvin Minsky对感知器的激烈批评，联结主义（即神经网络）销声匿迹了十年。70年代后期，尽管遭遇了公众的误解，AI在逻辑编程，常识推理等一些领域还是有所进展。
日本于1982年开始了为期10年的“第五代计算机的研制计划”，即“知识信息处理计算机系统KIPS”，总共投资4.5亿美元。它的目的是使逻辑推理达到数值运算那样快。日本的这一计划形成了一股热潮，推动了世界各国的追赶浪潮。
第四阶段 学派分立到综合（20世纪80年代末-本世纪初）
人工神经网络
随着人工神经网络的再度兴起和布鲁克的机器虫的出现，人工智能研究形成了符号主义、连接主义和行为主义三大学派。但是随着研究的不断深入，人们又逐步认识到三个学派各有所长，各有所短，应相互结合、取长补短、综合集成。
第五阶段 弱人工智能向强人工智能转变（本世纪初之后）
然而，“深蓝”在国际象棋领域称霸以后，人工智能没有像预想的那样改天换地，“深蓝”自身则沉寂了十多年，泯然众人。人工智能也在这期间一直停留于弱人工智能的阶段，迟迟不能突破，这段跨度近20年的时间，实际上成为了迄今为止最长的一次AI寒冬。有人戏谈，这20年里面AI领域最最大的成就，就是斯皮尔伯格拍出了《人工智能》这部让全世界年轻人倾倒的科幻电影。
虽然在此期间科学家们步履缓慢，但人工智能的局部领域却发生了巨大变革。在这十多年中，科技明星的角色由各大互联网公司来扮演，PC互联网高速发展，随后移动互联网又异军突起，快速覆盖PC互联网已占有的江山，重构互联网世界。近20年，人工智能跃迁所需要的三个要素逐渐到位。首先，移动互联网引爆了大数据的井喷，为计算机的深度学习提供了丰富的素材。其次，仅仅有数据还远远不够。要想让机器足够聪明，那么机器还需要更快的计算速度。在大数据和计算能力之外，更重要的是：在十多年间，人机交互发生了两次突破。实际上，信息革命降临以来，它每一次商业上波澜壮阔的潮起潮落都是由人机交互方式的变革引起的：PC和鼠标的诞生，Dos系统到视窗操作系统的进化，再比如触屏操作和语音交互问世。其中最后两个都是在近十年发生的。特别是语音交互，它意味着计算机拥有了“听觉”并能给出正确的反馈。语音交互的实现解放了人类的双手，促进了人类生产力的巨大飞跃。
大数据的不断丰富，计算速度的日益提高再加上人机交互的重大突破，三个条件都已经具备，弱AI向强AI的进化呼之欲出。
回顾2014，互联网巨头在向强人工智能进军的路上，各家走的路线有所不同：数据处理速度方面，IBM凭借True North获得了比较高的关注度；Facebook则依托它丰富的人脸图像数据资源，在识别人脸方面取得了超越人脸的高精确度；而对于深度学习方法，谷歌、Facebook、百度和科大讯飞——这几个拥有了世界上少有的、研究深度学习科学家的公司——一直激烈地争夺着这块人工智能领域的高地。而这一次人工智能大潮，可能也是首次中国科技势力和美国科技势力的齐头并进，而不是亦步亦趋。
第一阶段 孕育期（1956年以前）
英国数学家图灵
1936年，英国数学家Turing(图灵)（1912-1954）提出了一种理想计算机的数学模型（图灵机），1950年他提出了图灵试验，并发表了《计算机与智能》的论文，拉开了人工智能的序幕，因此，图灵被誉为“人工智能之父”，而当今世界上计算机科学最高荣誉奖励命名为“图灵奖”。第二阶段 形成期（1956-1970）
约翰•麦卡锡
达特茅斯会议之后的数年，成为了人工智能的黄金时代。对许多人而言，这一阶段开发出的程序堪称神奇：计算机可以解决代数应用题，证明几何定理，学习和使用英语。研究者们在私下的交流和公开发表的论文中表达出相当乐观的情绪，认为具有完全智能的机器将在二十年内出现。
第三阶段 知识应用期（1971-80年代末）
Marvin Minsky
日本于1982年开始了为期10年的“第五代计算机的研制计划”，即“知识信息处理计算机系统KIPS”，总共投资4.5亿美元。它的目的是使逻辑推理达到数值运算那样快。日本的这一计划形成了一股热潮，推动了世界各国的追赶浪潮。
第四阶段 学派分立到综合（20世纪80年代末-本世纪初）
人工神经网络
第五阶段 弱人工智能向强人工智能转变（本世纪初之后）
深蓝电脑
1997年5月11日，人工智能史上举世瞩目的“人机大战”落下帷幕，名叫“深蓝”的超级电脑获得了胜利，引发了人工智能最终要在智力上替代和超过人类智能的广泛议论和惊叹。然而，“深蓝”在国际象棋领域称霸以后，人工智能没有像预想的那样改天换地，“深蓝”自身则沉寂了十多年，泯然众人。人工智能也在这期间一直停留于弱人工智能的阶段，迟迟不能突破，这段跨度近20年的时间，实际上成为了迄今为止最长的一次AI寒冬。有人戏谈，这20年里面AI领域最最大的成就，就是斯皮尔伯格拍出了《人工智能》这部让全世界年轻人倾倒的科幻电影。
虽然在此期间科学家们步履缓慢，但人工智能的局部领域却发生了巨大变革。在这十多年中，科技明星的角色由各大互联网公司来扮演，PC互联网高速发展，随后移动互联网又异军突起，快速覆盖PC互联网已占有的江山，重构互联网世界。近20年，人工智能跃迁所需要的三个要素逐渐到位。首先，移动互联网引爆了大数据的井喷，为计算机的深度学习提供了丰富的素材。其次，仅仅有数据还远远不够。要想让机器足够聪明，那么机器还需要更快的计算速度。在大数据和计算能力之外，更重要的是：在十多年间，人机交互发生了两次突破。实际上，信息革命降临以来，它每一次商业上波澜壮阔的潮起潮落都是由人机交互方式的变革引起的：PC和鼠标的诞生，Dos系统到视窗操作系统的进化，再比如触屏操作和语音交互问世。其中最后两个都是在近十年发生的。特别是语音交互，它意味着计算机拥有了“听觉”并能给出正确的反馈。语音交互的实现解放了人类的双手，促进了人类生产力的巨大飞跃。
大数据的不断丰富，计算速度的日益提高再加上人机交互的重大突破，三个条件都已经具备，弱AI向强AI的进化呼之欲出。
第六阶段 强人工智能甚至超人工智能（现在开始到未来）
IBM True North 芯片
为了更好地理解强AI，我们在此对强AI和弱AI 加以简单区分：让计算机会下棋、能搜索这些事情非常简单，并且已经实现，这些仅需计算速度和数据就可以完成任务都属于弱AI范畴；让计算机听得懂，看得懂，能推理反馈，甚至理解人类感情和文化，这些属于强AI范畴。但是仅仅是想让计算机听得懂、看得懂，便困难重重了，而能够像人类一样，完成对于语言、图片信息的处理加工之后进行反馈，则是由弱AI到强AI突破的关键。回顾2014，互联网巨头在向强人工智能进军的路上，各家走的路线有所不同：数据处理速度方面，IBM凭借True North获得了比较高的关注度；Facebook则依托它丰富的人脸图像数据资源，在识别人脸方面取得了超越人脸的高精确度；而对于深度学习方法，谷歌、Facebook、百度和科大讯飞——这几个拥有了世界上少有的、研究深度学习科学家的公司——一直激烈地争夺着这块人工智能领域的高地。而这一次人工智能大潮，可能也是首次中国科技势力和美国科技势力的齐头并进，而不是亦步亦趋。
