作者 | 出門問問（轉載請注明出處）

　　公元前300多年，亞里士多德說，如果一臺機器能自己做很多有用差分機和圖靈機的事，豈不是可以把人類解放出來？

　　之后，人類發(fā)明差分機和圖靈機了些用齒輪、發(fā)條控制的機器，比如水車、火車、機械加法機、能進行加減乘的穿孔卡片計算機。

　　這些機器提升了生產(chǎn)效率，但是一點也不聰明。

　　人類想要一臺聰明的機器。

　　計算機科學萌芽

　　兩千多年后，一位叫“圖靈”的科學家提到了一個具有極強運算能力的計算裝置。一條紙帶被分隔成小方格，每個方格有不同的顏色。一個能通過移動來讀寫紙帶的機器頭。機器頭能通過目前的狀態(tài)進行下一步的動作。

　　（圖靈機模型）

　　圖靈設計的這一計算模型證明了通用型計算機的存在，后人稱之為“圖靈機”。為了紀念圖靈在計算機方面的貢獻，人們設立了計算機界的諾貝爾獎——圖靈獎。

　　圖靈機是第一次純數(shù)學的“加減乘除與或非”的符號邏輯與實體世界之間建立聯(lián)系，而我們現(xiàn)在所擁有的關于人工智能的想法便是從這一刻開始延伸。

　　第一臺電子計算機誕生

　　“圖靈機”提出沒幾年，第二次世界大戰(zhàn)就開始了。當時人們打仗挺土的。舉個例子，大家都知道扔出去的東西一般是按拋物線等軌跡飛出去的，炮彈也是，叫炮彈彈道。怎么讓炮彈打到目標？需要一張幾百條彈道的射表。開始只能憑經(jīng)驗瞄個大概差分機和圖靈機；后來稍微先進點，找人算射表。大致十幾個人要算幾個月，算完差不多一場戰(zhàn)役都打完了。

　　（第一代電子計算機埃尼阿克）

　　時間就是勝利，各國都想要一臺算得更快的機器。不過，這機器挺難研發(fā)的。雖是因戰(zhàn)事需要而起，但世界上第一臺電子管計算機是在二戰(zhàn)結束半年后誕生的。它叫“埃尼阿克（ENIAC）”，在當時特別強大，運行速度是當時手工計算的20萬倍。但是，埃尼阿克有幾件教室那么大，電耗是如今手機的上萬倍，性能是如今手機的多少萬分之一吧。這主要是因為18000個核心器件“電子管”太大了。

　　人們想要更強大的機器。1947年12月23日，一只叫做“晶體管“的東西在貝爾實驗室被發(fā)明。相比電子管，它尺寸小、重量輕、壽命長、效率高——它注定要取代電子管作為電子計算機的核心器件。

　　（晶體管發(fā)明者：肖克利）

　　9年以后，晶體管的發(fā)明者肖克利、巴丁和布拉頓因晶體管效應獲得諾貝爾獎。

　?。ㄊ澜缟系谝粋€晶體管）

　　1958年，美國的IBM公司成功研發(fā)了第一臺全部使用晶體管的計算機“RCA501”，第二代計算機誕生。

　　人工智能概念正式誕生

　　二戰(zhàn)結束了，電子計算機被發(fā)明了，人們有了更多時間去思考“如何造一臺聰明的機器”。這問題在當時挺沒有根據(jù)的，因為“機器能不能聰明（有智慧）”都還是個問題。不過，天才圖靈很快給出了答案：機器可以有思維。

　　1950年，圖靈發(fā)表了一篇為他贏得“人工智能之父”美譽的論文《計算機器與智能》。在這篇文章中，圖靈肯定了“機器可以有思維”，并從行為主義的角度給出了定義：如果電腦能在5分鐘內(nèi)回答由人類測試者提出的一系列問題，且其超過30%的回答讓測試者誤認為是人類所答，則說明電腦具有智能。后來，人們稱這個測試為“圖靈測試”。

　　圖靈提出的人工智能想法極大影響了人們對人工智能的認知。1956年，一群人工智能探索者集結，并召開了“達特茅斯會議”，希望確立人工智能作為一門科學的任務和完整路徑。

　?。ㄟ_特茅斯會議組織者：麥卡錫）

　　“達特茅斯會議”掀起了人工智能的熱浪，讓人工智能從一個概念成為了熱門學科，大量資金和大批研究者涌入人工智能領域。算法方面出現(xiàn)了很多世界級的發(fā)明，其中包括后來成為谷歌AlphaGo算法核心的增強學習的雛形（即貝爾曼公式）?，F(xiàn)在常聽到的深度學習模型的雛形“感知器”，也是在那幾年被提出。

　　“達特茅斯會議”明確了一件事：人工智能的特征一旦被精準描述，就可以用機器來模擬和實現(xiàn)。這包含兩個要素，一個是“機器的軀體”，另一個是“機器的思維”，也就是計算機，和人工智能算法。

　　第三代計算機誕生

　　“達特茅斯會議”后不久，“機器的軀體”計算機就經(jīng)歷了一次翻天覆地的革新。

　　當時，晶體管取代了電子管成為計算機的核心器件。但是由晶體管組裝的計算機還是太笨重了，個人擁有計算機還是個瘋子般的想法。

　　彼時的基爾比就是一個想讓個人擁有計算機的瘋子。他提出了一個大膽的設想：能不能晶體管等電子元器件都安置在一個半導體單片上?雖然被同行嘲笑，但是在德州儀器公司的支持下，基爾比“把電子器件集成在一塊半導體上”變成了事實。1958年9月12日，第一塊集成電路被成功研制出來。

　?。ㄊ澜缟系谝粔K集成電路）

　　（如今的集成電路）

　　不久后，羅伯特?諾伊斯與戈登·摩爾等肖克利實驗室的8名工程師（史稱”八叛逆”）創(chuàng)辦了半導體行業(yè)“黃埔軍?！毕赏?Fairchild)公司，并把集成電路成功的商業(yè)化。仙童之后，羅伯特?諾伊斯與戈登摩爾又創(chuàng)立了Intel公司。

　?。贻p的八叛逆?zhèn)儯?/p>

　　時間會把榮譽留給那些偉大的人。后來，羅伯特?諾伊斯與基爾比一同被人們稱為“集成電路之父”；戈登·摩爾正是摩爾定律的提出者；基爾比因在發(fā)明和開發(fā)集成電路芯片方面的重要貢獻獲諾貝爾物理學獎。

　　1964年，中小規(guī)模集成電路計算機開始出現(xiàn)，第三代電子計算機正式誕生。另外，這時的計算機開始有了“操作系統(tǒng)”，并有了人機會話式的編程語言“Basic語言”以及對應的應用程序。

　　人工智能史上的第一次寒冬

　　“機器的軀體”計算機先進了些，“機器的大腦”人工智能算法也不能落下。曾在“達特茅斯會議”上，卡耐基·梅隆兩位科學家紐厄爾和西蒙展示了名為“邏輯理論家”的程序，它可以證明羅素《數(shù)學原理》52道中的38道?！斑壿嬂碚摷摇背绦虻陌l(fā)明者西蒙宣稱，在10年之內(nèi)，機器就可以達到和人類智能一樣的高度。樂觀的氣氛彌漫著整個人工智能學術界。

　　但是，人工智能研究很快進入了瓶頸。一方面，當時的人工智能系統(tǒng)沒法應對自己之前不知道的事情。另一方面，當時的人工智能系統(tǒng)基本沒法解決任何實際問題，因為當時的計算機還是太慢、存儲空間太小，沒法完成人工智能那指數(shù)式增長的計算任務。最重要的是，當時沒有人能建立如此大的數(shù)據(jù)庫，也沒有人能讓人工智能程序學到海量的信息。

　　總之，這些機器不聰明，也沒啥大用。20世界70年代的一天，科學家們醒悟：解代數(shù)題、證應用題的這些東西不過是玩具（包括邏輯證明器、感知器、增強學習、證應用題的各種各樣的東西）。

　　1973年，《萊特希爾報告》用數(shù)據(jù)說明，幾乎所有的人工智能（AI）的研究都遠未達到早前承諾的水平。之后不久，人工智能相關學科和行業(yè)開始經(jīng)歷寒冬：由于投資得不到相應的回報，資助AI的機構開始拋棄方向不明朗的AI研究。

　　雖然人工智能算法的研究緩慢了，但是計算機卻發(fā)展得極快。1965年4月19日，Intel的創(chuàng)始人戈登摩爾發(fā)文章表示，半導體芯片上集成的晶體管和電阻數(shù)量將每年增加一倍（后改為“每兩年增加一倍”）。 摩爾定律就像是一個帶有魔法的語言，讓計算機的存儲能力、計算能力按照摩爾定律“突突突”的增長。

　　第四代電子計算機誕生，人工智能研究回暖

　　從1971年開始，大規(guī)模集成電路電子計算機——第四代電子計算機開始出現(xiàn)，運算速度能達到千萬次，并有了更優(yōu)秀的操作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)、高級編程語言和應用程序。直到現(xiàn)在，我們使用的個人電腦仍是第四代電子計算機。

　　在第四代電子計算機發(fā)展的推動，“專家系統(tǒng)”進入了人們的視野。專家系統(tǒng)最早被研發(fā)于1968年，是一種人工智能計算機程序系統(tǒng)，系統(tǒng)內(nèi)擁有大量某個領域專家水平的知識與經(jīng)驗，能模擬人類專家解決某領域問題。20世界80年代，卡耐基梅隆大學與DEC公司合作開發(fā)的專家系統(tǒng)“XCON”為DEC節(jié)約資金近1億美元。

　　或許是受到專家系統(tǒng)效益的鼓勵，很多國家開始研究專家系統(tǒng)，增加了人工智能研究的投入。1981年，日本經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)省撥款八億五千萬美元支持第五代計算機項目。他們稱這種計算機為人工智能計算機，能與人對話，像人一樣推理。

　　這之后，人工智能領域的其它算法也得到了不錯的發(fā)展。比如“神經(jīng)網(wǎng)絡算法”重獲新生，利用神經(jīng)網(wǎng)絡算法自動識別信封上郵政編碼，達到了99%的精度。

　　在此期間，人工智能在商業(yè)領域的應用開始增長，效益也還不錯。1986年，美國AI相關軟硬件銷售額達4.25億美元，人工智能被應用于各種領域。

　?。ㄉ窠?jīng)網(wǎng)絡）

　　人們開始歡呼，人工智能有戲。

　　人工智能史上的第二次寒冬

　　經(jīng)歷過第一次AI寒冬經(jīng)費削減（1974年）的一些研究者認為，專家系統(tǒng)的實用性僅局限于某些特定情景，狂熱的追捧者們遲早要失望。

　　他們的看法后來被證實了。

　　計算機早期主要是由軍事研究推動。但隨著發(fā)展，計算機的產(chǎn)業(yè)鏈越來越成熟、通用性越來越好、造價越來越低。于是，計算機大規(guī)模商用成為了可能。

　　1971年，Intel成功地在一塊指甲蓋大小的芯片上集成了2300個晶體管，制成了一款中央處理單元(CPU)，又稱微處理器。Intel給它取名4004，這是世界上第一款商用計算機微處理器。它的性能已經(jīng)和世界上第一臺電子計算機埃尼阿克相當。

　?。↖ntel4004處理器）

　　1975年9月美國的計算機制造商IBM公司推出了首臺桌面計算機IBM5100。雖然和現(xiàn)在的個人計算機有很大差別，但25KG的它改變了人們對于計算機“大而笨重”的看法。

　　1983年, 蘋果推出世界上第一臺圖形用戶界面的個人電腦“Lisa”。

　?。ㄌO果之父喬布斯與他的“Lisa”）

　　20世紀80年代末，臺式機在個人家庭中普及，而“第五代計算機項目”卻沒有大的突破——機器從數(shù)據(jù)中自動學習的功能（機器學習）都還沒有，專家系統(tǒng)所使用的計算機還是相當古老陳舊、難以維護、成本高昂、不容易延展的機器。

　　人工智能相關學科和行業(yè)開始經(jīng)歷第二次寒冬：一些資助人工智能發(fā)展的機構再次拋棄了沒有突出成果的人工智能，開始大幅削減對人工智能的資助。這次寒冬真的很寒冷，以至于當時的一些研究者都不太好意思跟人說是學人工智能的——在那時，人工智能是一個不好看也不鮮亮的詞，是騙錢的詞。

　　研究者們不得不重新思考：人工智能到底是什么，該怎么實現(xiàn)。

　　“自底向上”地創(chuàng)造智能

　　飛機的發(fā)明是受到鳥兒的啟發(fā)，但是飛機并沒有模擬鳥兒扇動翅膀，而是盡量的簡化，只留下精髓。20世界80年代末期，一些科學家提出了一種全新的人工智能方案：“自底向上”地創(chuàng)造智能，“智能助理”開始被廣泛研究。

　　不過，當時的許多AI研究者會用其他名字描述他們的工作，例如信息學、知識系統(tǒng)、認知系統(tǒng)或計算智能?；蛟S是因為他們認為自己的領域與人工智能有本質(zhì)區(qū)別，也或許是他們想用新名詞來掩飾“人工智能”這塊被玷污的金字招牌，以便于說得出口、拿得到經(jīng)費。

　　在這個時期，還有一個現(xiàn)象：人工智能研究者比以往的任何時候都更加謹慎對待“人工智能”，越來越多的研究者開始開發(fā)和使用復雜的數(shù)學工具。這使得人工智能與其他學科更加融合，研究結果更易于被評估和證明。這意味著，人工智能開始成為一門更嚴格的科學分支。20世紀90年代到2006年，神經(jīng)網(wǎng)絡等基礎理論算法被建立并完善，語音識別、計算機視覺學科被構建，代表物理符號操作系統(tǒng)的邏輯派、代表神經(jīng)網(wǎng)絡與算法的仿生派等學派建立。

　　在這一代人工智能研究者的努力下，人工智能算法有了更大的突破。比如深藍戰(zhàn)勝國際象棋世界冠軍，人工智能算法成為數(shù)據(jù)挖掘、語音識別等系統(tǒng)的重要組成部分。

　　與此同時，越來越多的人認識到：如今的人工智能是基于邏輯與數(shù)據(jù)、沒有直覺的，幻想其具有情感理解力和創(chuàng)造力還不現(xiàn)實。

　　讓人工智能改變所有人的生活

　　在多年的學術積累、名人與巨頭的重視后，人工智能終于除去了污名。2006年到2015年，第一個大規(guī)模得到用戶使用的AI系統(tǒng)“Google Translate”被推出，人工智能服務開始面向消費者市場。這一時期，數(shù)據(jù)、算法、基礎設施（GPU等）這三個AI系統(tǒng)的三駕馬車建立了快速跑道，智能硬件的市場也開始成熟。

　　2012年，出門問問作為創(chuàng)業(yè)浪潮中的一個，建立并吸引一大批出色的人工智能科學家，致力于將人工智能語音交互技術引入大眾消費品中，便有了火柴盒大小的空間容納幾百個元器件的智能手表Ticwatch、Ticwatch2。而在出門問問軟硬結合之路的同一時期，誕生了一大批與人工智能或智能硬件相關的公司。

　　近日，極客公園和十多家VC一起做了一次“最具價值的新銳公司”評選，囊括了一大批人工智能或智能硬件相關的公司。給出的理由是：“我們認為，人類終將進入到人工智能的時代，只要機器能夠持續(xù)在與人的交互中收到數(shù)據(jù)并被調(diào)教，所以我們把人工智能的普及看做手機、智能硬件之后的一個必然階段?！?/p>

　　從1956年到2015年，人工智能發(fā)展了60年后，我們可以真切的觸摸到人工智能，并把它戴在手腕上。再有那么一點點時間，我們應該能把人工智能放到每個生活場景中——我們正在經(jīng)歷的正是新人工智能時代的開端。這個時代，從軟件到硬件、信息到服務，人工智能在消費領域的生態(tài)愈加完整，智能可穿戴、VR/AR、機器人等硬件平臺加入以及用于車載、家居等等多應用場景被實現(xiàn)。

　　這是人工智能最好的時代吧

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