人类是如何一步一步拥有了智慧机器的？-搜狐

　　作者 | 出门问问（转载请注明出处）

　　公元前300多年，亚里士多德说，如果一台机器能自己做很多有用的事，岂不是可以把人类解放出来？

　　之后，人类发明了些用齿轮、发条控制的机器，比如水车、火车、机械加法机、能进行加减乘的穿孔卡片计算机。

　　这些机器提升了生产效率，但是一点也不聪明。

　　人类想要一台聪明的机器。

　　计算机科学萌芽

　　两千多年后，一位叫“图灵”的科学家提到了一个具有极强运算能力的计算装置。一条纸带被分隔成小方格，每个方格有不同的颜色。一个能通过移动来读写纸带的机器头。机器头能通过目前的状态进行下一步的动作。

　　（图灵机模型）

　　图灵设计的这一计算模型证明了通用型计算机的存在，后人称之为“图灵机”。为了纪念图灵在计算机方面的贡献，人们设立了计算机界的诺贝尔奖——图灵奖。

　　图灵机是第一次纯数学的“加减乘除与或非”的符号逻辑与实体世界之间建立联系，而我们现在所拥有的关于人工智能的想法便是从这一刻开始延伸。

　　第一台电子计算机诞生

　　“图灵机”提出没几年，第二次世界大战就开始了。当时人们打仗挺土的。举个例子，大家都知道扔出去的东西一般是按抛物线等轨迹飞出去的，炮弹也是，叫炮弹弹道。怎么让炮弹打到目标？需要一张几百条弹道的射表。开始只能凭经验瞄个大概；后来稍微先进点，找人算射表。大致十几个人要算几个月，算完差不多一场战役都打完了。

　　（第一代电子计算机埃尼阿克）

　　时间就是胜利，各国都想要一台算得更快的机器。不过，这机器挺难研发的。虽是因战事需要而起，但世界上第一台电子管计算机是在二战结束半年后诞生的。它叫“埃尼阿克（ENIAC）”，在当时特别强大，运行速度是当时手工计算的20万倍。但是，埃尼阿克有几件教室那么大，电耗是如今手机的上万倍，性能是如今手机的多少万分之一吧。这主要是因为18000个核心器件“电子管”太大了。

　　人们想要更强大的机器。1947年12月23日，一只叫做“晶体管“的东西在贝尔实验室被发明。相比电子管，它尺寸小、重量轻、寿命长、效率高——它注定要取代电子管作为电子计算机的核心器件。

　　（晶体管发明者：肖克利）

　　9年以后，晶体管的发明者肖克利、巴丁和布拉顿因晶体管效应获得诺贝尔奖。

　　（世界上第一个晶体管）

　　1958年，美国的IBM公司成功研发了第一台全部使用晶体管的计算机“RCA501”，第二代计算机诞生。

　　人工智能概念正式诞生

　　二战结束了，电子计算机被发明了，人们有了更多时间去思考“如何造一台聪明的机器”。这问题在当时挺没有根据的，因为“机器能不能聪明（有智慧）”都还是个问题。不过，天才图灵很快给出了答案：机器可以有思维。

　　1950年，图灵发表了一篇为他赢得“人工智能之父”美誉的论文《计算机器与智能》。在这篇文章中，图灵肯定了“机器可以有思维”，并从行为主义的角度给出了定义：如果电脑能在5分钟内回答由人类测试者提出的一系列问题，且其超过30%的回答让测试者误认为是人类所答，则说明电脑具有智能。后来，人们称这个测试为“图灵测试”。

　　图灵提出的人工智能想法极大影响了人们对人工智能的认知。1956年，一群人工智能探索者集结，并召开了“达特茅斯会议”，希望确立人工智能作为一门科学的任务和完整路径。

　　（达特茅斯会议组织者：麦卡锡）

　　“达特茅斯会议”掀起了人工智能的热浪，让人工智能从一个概念成为了热门学科，大量资金和大批研究者涌入人工智能领域。算法方面出现了很多世界级的发明，其中包括后来成为谷歌AlphaGo算法核心的增强学习的雏形（即贝尔曼公式）。现在常听到的深度学习模型的雏形“感知器”，也是在那几年被提出。

　　“达特茅斯会议”明确了一件事：人工智能的特征一旦被精准描述，就可以用机器来模拟和实现。这包含两个要素，一个是“机器的躯体”，另一个是“机器的思维”，也就是计算机，和人工智能算法。

　　第三代计算机诞生

　　“达特茅斯会议”后不久，“机器的躯体”计算机就经历了一次翻天覆地的革新。

　　当时，晶体管取代了电子管成为计算机的核心器件。但是由晶体管组装的计算机还是太笨重了，个人拥有计算机还是个疯子般的想法。

　　彼时的基尔比就是一个想让个人拥有计算机的疯子。他提出了一个大胆的设想：能不能晶体管等电子元器件都安置在一个半导体单片上?虽然被同行嘲笑，但是在德州仪器公司的支持下，基尔比“把电子器件集成在一块半导体上”变成了事实。1958年9月12日，第一块集成电路被成功研制出来。

　　（世界上第一块集成电路）

　　（如今的集成电路）

　　不久后，罗伯特?诺伊斯与戈登·摩尔等肖克利实验室的8名工程师（史称”八叛逆”）创办了半导体行业“黄埔军校”仙童(Fairchild)公司，并把集成电路成功的商业化。仙童之后，罗伯特?诺伊斯与戈登摩尔又创立了Intel公司。

　　（年轻的八叛逆们）

　　时间会把荣誉留给那些伟大的人。后来，罗伯特?诺伊斯与基尔比一同被人们称为“集成电路之父”；戈登·摩尔正是摩尔定律的提出者；基尔比因在发明和开发集成电路芯片方面的重要贡献获诺贝尔物理学奖。

　　1964年，中小规模集成电路计算机开始出现，第三代电子计算机正式诞生。另外，这时的计算机开始有了“操作系统”，并有了人机会话式的编程语言“Basic语言”以及对应的应用程序。

　　人工智能史上的第一次寒冬

　　“机器的躯体”计算机先进了些，“机器的大脑”人工智能算法也不能落下。曾在“达特茅斯会议”上，卡耐基·梅隆两位科学家纽厄尔和西蒙展示了名为“逻辑理论家”的程序，它可以证明罗素《数学原理》52道中的38道。“逻辑理论家”程序的发明者西蒙宣称，在10年之内，机器就可以达到和人类智能一样的高度。乐观的气氛弥漫着整个人工智能学术界。

　　但是，人工智能研究很快进入了瓶颈。一方面，当时的人工智能系统没法应对自己之前不知道的事情。另一方面，当时的人工智能系统基本没法解决任何实际问题，因为当时的计算机还是太慢、存储空间太小，没法完成人工智能那指数式增长的计算任务。最重要的是，当时没有人能建立如此大的数据库，也没有人能让人工智能程序学到海量的信息。

　　总之，这些机器不聪明，也没啥大用。20世界70年代的一天，科学家们醒悟：解代数题、证应用题的这些东西不过是玩具（包括逻辑证明器、感知器、增强学习、证应用题的各种各样的东西）。

　　1973年，《莱特希尔报告》用数据说明，几乎所有的人工智能（AI）的研究都远未达到早前承诺的水平。之后不久，人工智能相关学科和行业开始经历寒冬：由于投资得不到相应的回报，资助AI的机构开始抛弃方向不明朗的AI研究。

　　虽然人工智能算法的研究缓慢了，但是计算机却发展得极快。1965年4月19日，Intel的创始人戈登摩尔发文章表示，半导体芯片上集成的晶体管和电阻数量将每年增加一倍（后改为“每两年增加一倍”）。 摩尔定律就像是一个带有魔法的语言，让计算机的存储能力、计算能力按照摩尔定律“突突突”的增长。

　　第四代电子计算机诞生，人工智能研究回暖

　　从1971年开始，大规模集成电路电子计算机——第四代电子计算机开始出现，运算速度能达到千万次，并有了更优秀的操作系统、数据库系统、高级编程语言和应用程序。直到现在，我们使用的个人电脑仍是第四代电子计算机。

　　在第四代电子计算机发展的推动，“专家系统”进入了人们的视野。专家系统最早被研发于1968年，是一种人工智能计算机程序系统，系统内拥有大量某个领域专家水平的知识与经验，能模拟人类专家解决某领域问题。20世界80年代，卡耐基梅隆大学与DEC公司合作开发的专家系统“XCON”为DEC节约资金近1亿美元。

　　或许是受到专家系统效益的鼓励，很多国家开始研究专家系统，增加了人工智能研究的投入。1981年，日本经济产业省拨款八亿五千万美元支持第五代计算机项目。他们称这种计算机为人工智能计算机，能与人对话，像人一样推理。

　　这之后，人工智能领域的其它算法也得到了不错的发展。比如“神经网络算法”重获新生，利用神经网络算法自动识别信封上邮政编码，达到了99%的精度。

　　在此期间，人工智能在商业领域的应用开始增长，效益也还不错。1986年，美国AI相关软硬件销售额达4.25亿美元，人工智能被应用于各种领域。

　　（神经网络）

　　人们开始欢呼，人工智能有戏。

　　人工智能史上的第二次寒冬

　　经历过第一次AI寒冬经费削减（1974年）的一些研究者认为，专家系统的实用性仅局限于某些特定情景，狂热的追捧者们迟早要失望。

　　他们的看法后来被证实了。

　　计算机早期主要是由军事研究推动。但随着发展，计算机的产业链越来越成熟、通用性越来越好、造价越来越低。于是，计算机大规模商用成为了可能。

　　1971年，Intel成功地在一块指甲盖大小的芯片上集成了2300个晶体管，制成了一款中央处理单元(CPU)，又称微处理器。Intel给它取名4004，这是世界上第一款商用计算机微处理器。它的性能已经和世界上第一台电子计算机埃尼阿克相当。

　　（Intel4004处理器）

　　1975年9月美国的计算机制造商IBM公司推出了首台桌面计算机IBM5100。虽然和现在的个人计算机有很大差别，但25KG的它改变了人们对于计算机“大而笨重”的看法。

　　1983年, 苹果推出世界上第一台图形用户界面的个人电脑“Lisa”。

　　（苹果之父乔布斯与他的“Lisa”）

　　20世纪80年代末，台式机在个人家庭中普及，而“第五代计算机项目”却没有大的突破——机器从数据中自动学习的功能（机器学习）都还没有，专家系统所使用的计算机还是相当古老陈旧、难以维护、成本高昂、不容易延展的机器。

　　人工智能相关学科和行业开始经历第二次寒冬：一些资助人工智能发展的机构再次抛弃了没有突出成果的人工智能，开始大幅削减对人工智能的资助。这次寒冬真的很寒冷，以至于当时的一些研究者都不太好意思跟人说是学人工智能的——在那时，人工智能是一个不好看也不鲜亮的词，是骗钱的词。

　　研究者们不得不重新思考：人工智能到底是什么，该怎么实现。

　　“自底向上”地创造智能

　　飞机的发明是受到鸟儿的启发，但是飞机并没有模拟鸟儿扇动翅膀，而是尽量的简化，只留下精髓。20世界80年代末期，一些科学家提出了一种全新的人工智能方案：“自底向上”地创造智能，“智能助理”开始被广泛研究。

　　不过，当时的许多AI研究者会用其他名字描述他们的工作，例如信息学、知识系统、认知系统或计算智能。或许是因为他们认为自己的领域与人工智能有本质区别，也或许是他们想用新名词来掩饰“人工智能”这块被玷污的金字招牌，以便于说得出口、拿得到经费。

　　在这个时期，还有一个现象：人工智能研究者比以往的任何时候都更加谨慎对待“人工智能”，越来越多的研究者开始开发和使用复杂的数学工具。这使得人工智能与其他学科更加融合，研究结果更易于被评估和证明。这意味着，人工智能开始成为一门更严格的科学分支。20世纪90年代到2006年，神经网络等基础理论算法被建立并完善，语音识别、计算机视觉学科被构建，代表物理符号操作系统的逻辑派、代表神经网络与算法的仿生派等学派建立。

　　在这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。比如深蓝战胜国际象棋世界冠军，人工智能算法成为数据挖掘、语音识别等系统的重要组成部分。

　　与此同时，越来越多的人认识到：如今的人工智能是基于逻辑与数据、没有直觉的，幻想其具有情感理解力和创造力还不现实。

　　让人工智能改变所有人的生活

　　在多年的学术积累、名人与巨头的重视后，人工智能终于除去了污名。2006年到2015年，第一个大规模得到用户使用的AI系统“Google Translate”被推出，人工智能服务开始面向消费者市场。这一时期，数据、算法、基础设施（GPU等）这三个AI系统的三驾马车建立了快速跑道，智能硬件的市场也开始成熟。

　　2012年，出门问问作为创业浪潮中的一个，建立并吸引一大批出色的人工智能科学家，致力于将人工智能语音交互技术引入大众消费品中，便有了火柴盒大小的空间容纳几百个元器件的智能手表Ticwatch、Ticwatch2。而在出门问问软硬结合之路的同一时期，诞生了一大批与人工智能或智能硬件相关的公司。

　　近日，极客公园和十多家VC一起做了一次“最具价值的新锐公司”评选，囊括了一大批人工智能或智能硬件相关的公司。给出的理由是：“我们认为，人类终将进入到人工智能的时代，只要机器能够持续在与人的交互中收到数据并被调教，所以我们把人工智能的普及看做手机、智能硬件之后的一个必然阶段。”

　　从1956年到2015年，人工智能发展了60年后，我们可以真切的触摸到人工智能，并把它戴在手腕上。再有那么一点点时间，我们应该能把人工智能放到每个生活场景中——我们正在经历的正是新人工智能时代的开端。这个时代，从软件到硬件、信息到服务，人工智能在消费领域的生态愈加完整，智能可穿戴、VR/AR、机器人等硬件平台加入以及用于车载、家居等等多应用场景被实现。