第二章
人工智能浪潮及其发展趋势

在开启这一篇章的讲述之前，笔者想先谈谈与大众视角中的人工智能不太一样的人工智能。McCorduck曾写道：某种形式上，人工智能是一个遍布于西方历史的观点，是一个急需被实现的梦想。早期的人们就想要赋予“人造人”以人的感知和行动，他们将自己的想法写入神话传说，编入故事和预言，并通过制造机器人偶来实践这一想法。

纵观历史，我国古人早在春秋战国时期就萌发了人工智能的思想。荀子在《荀子·正名》中提出了自己的人工智能观：其一为“知之在人者谓之知”，即知觉是人所固有的认识外界客观事物的本能，如视觉、听觉和触觉等能力；其二为“知有所合谓之智”，即智慧是知觉对外界事物的认知；其三为“所以能之在人者为之能”，即本能是人身上所具有、用来处置事物能力；其四为“能有所合谓之能”，即表明智能的目的在于对外界产生的认知和决策。荀子从感知到理解，再到认知、决策与行动，为我们建立了最基础的人工智能概念。

提到现代的人工智能，我们不得不提到艾伦·麦席森·图灵（Alan Mathison Turing，1912年6月23日—1954年6月7日，见图2-1），英国数学家、逻辑学家，被称为“计算机科学之父”“人工智能之父”。1936年5月，他向伦敦权威的数学杂志投递了一篇名为“论数字计算在决断难题中的应用”的论文。该论文描述了一种可以辅助数学研究的机器，于是便有了图灵机一说。说到图灵机，那肯定少不了著名的图灵测试。

在1950年的论文“计算机器与智能”中，图灵提出了图灵测试的概念。所谓图灵测试，就是测试者与被测试者（其中被测试者为一个人和一台机器）在被隔板隔开的情况下，测试者向被测试者提出各种各样的问题，测试者通过回答来判断隔板后是机器还是人。在反复进行多次后，如果有超过30％的测试者不能做出准确判断，则这台机器就通过了测试，并被认为具有人工智能。图灵测试见图2-2。

1956年8月，在美国汉诺斯小镇的达特茅斯学院中，人工智能作为一门新兴学科的术语，被约翰·麦卡锡（John McCarthy）正式提出，并被定义为“使一部机器的反应方式就像是一个人在行动时所依据的智能”。人工智能涵盖了多方面的知识信息和技术，其基础包括知识表示、推理、搜索和规划，是由计算机科学、控制论、信息论、神经心理学、心理学和语言学等多学科相互交叉融合而发展的一门综合性前沿学科。自此之后，人工智能以迅雷不及掩耳之势发展，在多个领域都取得了惊人的成就。

1964—1966年，麻省理工学院的约瑟夫·魏森鲍姆撰写了被誉为“人造大脑”的起源软件——ELIZA。ELIZA是一种早期简单的交互式自然语言处理程序。ELIZA处理用户对脚本的响应的方式，其最著名的脚本是以Doctor为中心的治疗师模拟。在对人类的思想和情感知之甚少的情况下，Doctor也能够与人类进行非常人性化的对话。ELIZA展示了机器与人类的交流，在当时依赖于“模式匹配”和替换方法来模拟对话，即开发者在设计ELIZA的时候，在其脚本程序中编辑了一个对话库，通过数据和指令来控制输出的话语。当病人说出某个关键词的时候，如“伤心”，机器就在自己的对话库里寻找与该词语相匹配的回答来回复，如“你为什么伤心呢”，给人一种机器可以和人交流的错觉。此时的机器并没有多少技术可言，它们与人的对话仍停留在较为肤浅的层面，能够参与讨论，但是并没有自身的理解。这个阶段的机器人可看作基于“符号化”的计算机，它不能够通过自己的内部程序来学习和创造新的回答，只能靠既定的对话库来实现所谓的人机对话。但不可否认的是，人类自此已经迈过了对人工智能研究的第一道坎，迎接我们的将是不断地更新和进步。ELIZA程序的实现见图2-3。

在此后对人工智能的研究中，很多科学家都认为，下棋是衡量人工智能体是否具有良好有效性的标准，因此，人工智能的发展历程里出现了很多与人类在棋艺方面斗智斗勇的智能机器。

在上一章中介绍“围棋选手”AlphaGo时，我们还提到了它的“前辈”——1997年由IBM开发的Deep Blue，其专门用于分析国际象棋。Deep Blue和国际象棋冠军Garry Kasparow的故事从1989年就开始了，当时名为Deep Thought的它输给了Garry Kasparow。输了两场的它继续学习，不断优化，并更名为Deep Blue。

1996年2月10日至17日，一场“人机大战”火热进行着。比赛初期，Deep Blue表现良好，成为第一台在常规时间控制下赢得国际象棋比赛的机器。然而，在接下来的比赛中，Garry Kasparow在五场比赛中赢了三场、平了两场，最终以4∶2的结果结束了此次对弈，Deep Blue再次输给了它的“老对手”。此次比赛之后，Deep Blue的硬件再次升级，其运算和分析的速度提高了近一倍。1997年5月，当再次面对Garry Kasparow时，Deep Blue终于取得了胜利。这次史诗般的胜利震惊世界，Deep Blue仅用了19步就击败了创造多项纪录、连续23次世界排名第一的国际象棋大师！失败后的Garry Kasparow十分沮丧，就像班里时常考第一名的孩子突然考了第二名，他不能接受自己的失败，认为Deep Blue在后续的比赛中存在人为创造力，但IBM公司在这方面给予了否定。Deep Blue胜利的背后，我们看见了它非凡的学习能力和创造能力，相比于早先的智能机器人，它才能算得上是“真正的人工智能”。

从技术方面来看，Deep Blue的程序实现不再依靠符号，而是通过编写机器算法来实现它与人类的交互。它在对弈中能够取得胜利主要基于两点。一方面是丰富的国际象棋知识，基于神经网络和深度学习，Deep Blue可以通过学习来获得过往选手的下棋策略。另一方面是强大的算力，它通过α-β剪枝算法和蒙特卡洛树搜索降低了搜索空间，再利用评估函数来估计下一步棋子下落的位置，随后加上暴力穷举 ，使其在比赛期间能够很好地分析棋局并得出一种使自身利益最大化、对方利益最小化的策略。我们从此次事件中可以看出，智能体在利用概率统计模型和神经网络方面有了不小的进步，人工智能的发展方向已经不同于原来的“符号化”，而是上升到了另外一个层面。

2011年，IBM“沃森”在智力竞赛节目中大获全胜。在2014年的图灵测试中，主办方英国雷丁大学系统工程学系宣布，俄罗斯弗拉基米尔·维西罗夫（Vladimir Veselov）创立的人工智能软件尤金·古斯特曼（Eugene Goostman）通过了图灵测试，这是人类历史上第一个通过图灵测试的软件，也是首个计算机成功“骗”过人类，让人们相信它是一个13岁小男孩的软件。从此，人工智能跨入新的里程碑。

下面我们将从人工智能三次发展浪潮（见图2-4）、七大趋势和人工智能未来发展的3个方面对这部恢宏壮阔的人工智能发展史进行介绍。