人工智能這個概念是如何誕生的？

我們將歷數(shù)這些年一些有趣的里程碑，看看在歷史的長河里，人們是如何創(chuàng)造和喚醒了人工智能？

用數(shù)字思考（1763）

人工智能需要學習和決策的能力，通常基于不完全的信息。1763 年，托馬斯·貝葉斯（Thomas Bayes）提出了 一個事件概率框架，用數(shù)學來計算不同事件 發(fā)生 的 可能性。

貝葉斯定理將成為人工智能中重要方法，貝葉斯公式也往往是AI基礎算法入門的第一課，這標志著人工智能的伊始。

托馬斯·貝葉斯（Thomas Bayes）

從數(shù)字到理想科學（1842）

1842 年，英國數(shù)學家艾達·洛夫萊斯 (Ada Lovelace) 幫助查爾斯·巴貝奇 (Charles Babbage) 發(fā)布了第一個分析引擎執(zhí)行的算法，這是第一臺通用機械計算機。然而，洛夫萊斯看到了數(shù)學以外的機會。她設想了一臺計算機 ，不僅可以計算 數(shù)字 ，還可以解決任何復雜問題。在當時，機器具有超越純粹計算機的應用是革命性的。她把它稱為理想科學（Poetical Science）。

艾達·洛夫萊斯 (Ada Lovelace)

“機器人”進入白話（1921）

捷克作家 Karel ?apek 在他的戲劇RUR （Rossum’s Universal Robots）中引入了“機器人”這個詞 。“機器人”一詞來自“robota”（工作或奴隸）一詞。

Rossum’s Universal Robots

第二次世界大戰(zhàn)和新思考（1942）

第二次世界大戰(zhàn)把 許多不同 學科的科學家匯集在 了 一起 ，包括 新興的神經科學和計算科學 領域 。在英國，數(shù)學家艾倫·圖靈（Alan Turing）和神經學家格雷·沃爾特（Gray Walter）是兩個 聰明學者 。他們常 在一起 交流 。

這一年 ，沃爾特制造了他的第一批機器人。而 圖靈提出 了 所謂的圖靈測試，它為智能機器設定了標準：可以欺騙某人以為他們正在與另一個人類交談。

Gray Walter 的自然靈感“烏龜”。它是世界上第一個移動的自主機器人

神經元變成人工的（1943 年）

Warren S. McCulloch 和 Walter Pitts 在數(shù)學生物物理學公報上發(fā)表了“神經活動中 內在思想的邏輯演算”（A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity）。

這篇 論文討論了理想化和簡化的人工“神經元”網絡以及它們如何執(zhí)行簡單的邏輯功能，這 為 “神經網絡”理論 打下 了基礎 （以及后來的“深度學習”）——就像模仿大腦。

這標志著人工智能進程的一個關鍵節(jié)點，盡管深度學習仍需要幾十年才能達到主流和普及認知。

Warren S. McCulloch 和 Walter Pitts

機器會思考嗎？(1949)

埃德蒙·伯克利 (Edmund Berkeley ) 出版了《 巨型大腦：或思考的機器》 ，他在其中寫道：

“最近有很多關于奇怪的巨型機器的新聞，它們以驚人的速度和技巧處理信息……這些機器類就像 大腦，硬件和電線代替了 肉和神經……機器可以處理信息；可以計算、總結、選擇；它可以對信息進行合理的操作。因此，機器可以思考?！?/p>

關于人工智能——是什么構成了 思考、創(chuàng)造力和 自主性，什么 組成 了 意識——這些爭論如今仍然十分激烈。

《 巨型大腦：或思考的機器》

科幻小說引起關注（1950）

1950 年，科幻作家艾薩克·阿西莫夫的短篇小說集《我的機器人》出版。

阿西莫夫是能夠 接受機器智能概念并樂于 暢想 未來的科幻作家之一。他的作品大受歡迎 ，發(fā)人深省并 且很 有遠見，幫助和激勵了一代機器人專家和科學家。

他提出了 最著名 的機器人三定律，旨在阻止機器人”變壞” 傷害 人類 。

他也構想 了 一些 發(fā)明 ，現(xiàn)在 看來 非常有先見之明——例如，能夠存儲任何人提出任何問題的，囊括 所有人類知識的計算機。

他對人工智能的描繪 和 思考 ，深刻 影響 了 后來 的人們 。

Isaac Asimov解釋他的機器人三定律Timeshift (BBC Four, 2009)

“自上而下”的方法（1956 年）

“人工智能”一詞是在達特茅斯大學的一個夏季會議上創(chuàng)造的。

會議上，頂尖科學家討論了人工智能如何 到來 。有些人，比如有影響力的學者馬文·明斯基（Marvin Minsky），他推崇 自上而下的方法：用管理人類行為的規(guī)則對計算機進行預編程。

其他人更喜歡自下而上的方法，例如模擬腦細胞和學習新行為的神經網絡。

隨著時間的推移，明斯基的觀點占主導地位，他與麥卡錫一起從美國政府那里獲得了大量資金，美國政府希望人工智能可以幫助他們在冷戰(zhàn)中占上風。

Marvin Minsky 在麻省理工學院 (MIT) 創(chuàng)立了人工智能實驗室。

創(chuàng)造“機器學習”（1959 年）

亞瑟·塞繆爾創(chuàng)造了“機器學習”這個術語， 來 描述 計算機編程的 進展 ，“通過 學習 編程跳棋游戲可以 玩得更好 ?！?他 創(chuàng)造了一個新的 短語，打開 了 人工智能的新 領域。

創(chuàng)造“機器學習”一詞的 Arthur Samuels 與早期的 IBM 機器和棋盤一起工作。

想象人工智能去往方向(1968)

明斯基也影響了科幻小說。他為斯坦利·庫布里克 (Stanley Kubrick) 提供了電影靈感《太空漫游2001》，電影中有一臺電腦 ：用 人工智能掌控整個飛船：哈爾9000。

在一個電影場景中，哈爾說自己“萬無一失，不會出錯”。而 當一位任務科學家接受采訪時，他說他相信哈爾很可能有真正的情感。

這部電影反映了當時包括明斯基在內的人工智能研究人員的一些預測，即機器很快就會擁有人類水平的智能。電影 敏銳 地 捕捉了公眾對人工智能可能的討厭和恐懼。這部電影被譽為“現(xiàn)代科幻電影技術的里程碑”。

哈爾 9000 接受 BBC 的采訪。太空漫游2001 (Stanley Kubrick, MGM 1968)

難以解決的問題(1969)

然而，人工智能遠遠落后于像明斯基這樣的倡導者所做的崇高預測——

Shakey 是第一個能夠通過推測周圍環(huán)境來決定自己的行為的通用移動機器人。它會在移動之前構建它所在 的 空間地圖 。

但它的速度非常緩慢，即使在障礙物很少的區(qū)域也是如此。每次它向前推進時，Shakey 都必須更新它的地圖。移動的物體會 讓它迷惑，有時它要 軌道上停 一個小時來 進行它的下一個移動。

研究人員花了六年時間開發(fā) Shakey

機器人畫家？(1973)

1973 ，加州大學教授、畫家 、哈羅德·科恩 (Harold Cohen)開始 加入AARON 項目。幾十年來，AARON 一直 在自主創(chuàng)作 圖片?？贫髟?開玩笑說，自己 是唯一一位能 在死后繼續(xù) 展出新作品的藝術家。

這些 年 不斷創(chuàng)作的圖片真的是科恩 的作品？還是 AARON 自己的獨立創(chuàng)作，或者可能是兩者之間的合作？這是一個微妙的問題。AARON 從未遠離科恩本人在 1960 年代創(chuàng)作的風格。

AARON的創(chuàng)作

到這里，人工智能即將結束它的“第一個春天”：

李開復曾這樣對這個時期進行總結，“第一次浪潮并沒有什么全新的技術，而是用一些技巧讓計算機看上去像是真人，計算機本身并沒有智能?！?/p>

接下來，人工智能迎來它 漫長的“寒冬” ，在 十多年 的時間 里 都 乏善可陳 ，直到 八十年代 后期 ，才 開始 踏上 新的 旅程 ——

（未完待續(xù)[害羞]）