作者：羅云翔、羅紫寧

    女兒：爸爸，老師布置了一個家庭作業，要每人和父母一起完成一個科學PPT，你看我們寫什么好呢？ 

　　我：你覺得寫人工智能的發展史如何？人工智能讓人類從大量的重復勞動中解放出來，極大提高勞動生產率，深刻改善了人們的生活方式。唐太宗說：“以古為鏡，可以知興替”，培根也說：”讀史使人明智"，爸爸無法預測人工智能發展的未來，那就讓我們一起探尋一下人工智能的發展史吧。 

　　1950年圖靈在曼徹斯特大學任教，就在這年10月，他發表了題名為《計算機與智能》的論文，第一次提出“機器思維”的概念。圖靈認為，如果一臺機器能夠與人展開對話，而不被辨別出它是機器，那么這臺機器就具有智能。他提出的圖靈測試是一個衡量機器智能程度的著名標準，實驗的內容是，一個正常的人和一個機器關在兩個黑屋里，一個人去詢問任意一串問題。如果經過若干詢問以后，詢問者不能得出實質的區別來分辨人與機器的不同，則此機器通過圖靈測試，說明它具備了智能。 

　　女兒：1950年之后，下一個奠定人工智能發展的里程碑的事件是什么呢？ 

　　我：是1956年的達特茅斯會議。這次會議上第一次提出了人工智能這樣一個概念，達特茅斯會議標識了人工智能的誕生，1956年也就成為了人工智能元年。實際上之前圖靈并沒有提出人工智能這樣一個概念，他只是說圖靈機這樣的一個概念。達特茅斯會議足足開了兩個月的時間，約翰·麥卡錫、馬文·閔斯基、克勞德·香農等一批各個領域的權威科學家都參加了討論，內容包含計算機、信息學等眾多領域。 

　　女兒：后來呢？ 

　　我：1956年之后的十幾年是人工智能的黃金年代，出現了一批人工智能方向的研究內容，受到學者和政府的支持。人們無法相信機器原來可以如此智能。這些成果讓研究者對未來充滿信心，認為完全智能的機器人二十年內就能出現。 

　　女兒：之后人工智能的發展一帆風順了么？ 

　　我：到了1974年的時候，人工智能的發展遭遇了瓶頸，政府隨之停止了資助。1974年到1980年的這次低谷又稱“人工智能之冬”。 

　　女兒：真可惜！那后來呢？ 

　　我：進入上世紀80年代，卡耐基梅隆大學為DEC公司設計了一個名為XCON的專家系統，每年為公司節省四千萬美元，取得巨大成功。許多公司紛紛效仿，開始研發和應用專家系統。于是人工智能的發展又進入到了第二個黃金期。專家系統成為人工智能研究的焦點。1982年，日本發布了一項研發計劃，其目標是造出一個劃時代的電腦，利用大量平行計算，使它擁有超級電腦的運算效能和可用的人工智能能力，可完成與人對話，語言翻譯，邏輯推理工作。 

　　女兒：好酷！這項計劃成功了么？ 

　　我：很可惜，沒有！到了上世紀80年代，專家系統所存在的應用領域狹窄、知識獲取困難、維護費用居高不下等問題逐漸暴露出來，日本第五代計算機計劃宣告失敗。AI遭遇了一系列財政問題，1987年進入第二次低谷。實際上人工智能領域經歷過好幾個技術成熟度曲線，繁榮后通常緊接著的是失望及批評，以及研究資金斷絕，緊接著在若干年后，技術成熟了，又重燃了研究興趣。  

　　女兒：那么現在是什么情況呢？ 

　　我：經歷了5年低谷后，1993年人工智能又進入到了第三個發展黃金期。1997年IBM深藍計算機戰勝國際象棋冠軍卡斯帕羅夫而一舉成名，這要歸功于計算機的性能的大幅提高。你知道摩爾定律么？ 

　　女兒：不知道，爸爸你給我講講吧！ 

　　我：摩爾定律的大意是計算機產業的硬件或設備生產商的技術每十八個月翻一番，也就是說相關技術涉及的產品每十八個月價格下降一半。芯片的性能的提升帶來了算力的提升，激勵了大家的對人工智能發展的信心。到2000年的時候，互聯網的發展進入了拐點，出現了數據量急速的增長，然后到了2012年的時候，深度學習算法被廣泛的采用。2016年阿爾法狗大戰世界圍棋冠軍李世石，以4:1的總分戰勝了人類，將AI推向了高潮！各國政府和企業再次投入巨資進行扶持。中國制造2025、德國工業4.0、美國制造業回歸都期待人工智能發揮重大的作用。 

　　回顧近70年的人工智能發展史，你會發現，1997年以前人工智能的發展，主要是靠算法的突破。而1997年以后到現在這一段時間，主要是靠數據和算力的突破，比如說，1997年后依照摩爾定律計算機性能的提升，2000年后互聯網的急速發展，尤其是從2012年開始移動互聯網的發展，每日產生的數據量以指數級的規模增長。 

　　女兒：太棒了！我電視上經常聽到機器學習、深度學習一些名詞，它們是什么意思啊？ 

　　我：如果我們把人工智能畫成一個大圓的話，機器學習是其中的子集，而深度學習又是機器學習的子集。機器學習算法是一類從數據中自動分析獲得規律，并利用規律對未知數據進行預測的算法。獲取數據，定義特征，創建模型，之后進行判斷。例如我們教計算機判斷一張照片里的物品是裙子，我們首先要定義裙子的特征，如裙子有兩個肩帶，沒有拉鏈，下面和上面都有一個洞，下面的洞比上面的洞大。之后根據這些定義的特征創建一個模型，就是說滿足這些特征條件的照片里的物品就是裙子。最后我們給計算機一堆裙子的照片，它就可以自己判斷了。 

　　女兒：哈哈哈,太有趣了! 

　　我：深度學習是目前人工智能最主要的突破方向，訓練深度學習模型就像是幼兒園老師教小朋友認字，例如認福字，老師會給大家足夠多的福字寫法，小朋友通過像水管一樣布滿大腦的神經網絡進行學習，讓大腦未來自己判斷哪個字是福字。這帶來最大的改變是，我們從編程實現功能，變成只需要告訴電腦需要做什么，它就會自己完成。深度學習依賴大量的數據和強大的計算能力。 

　　女兒：我明白了。 

　　我：你和爸爸努力學習和工作，今后一起去探險人工智能的秘密和未來吧！