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作者：techjury
導語：如果從阿蘭·圖靈1943年首次提出“圖靈機”的概念算起，AI已經經曆了86年的發展史。本文以資訊圖的形式回顧了這70多年的标志性事件，并歸納出AI發展的幾個方向和技術應用，以及10大AI企業和國家排行榜。
這篇AI“圖文簡史”涵蓋了AI從概念起源到誕生、發展過程中的重要裡程碑和技術節點，對AI技術的主要分類方式和重要技術應用方向。70年AI發展史，一文縱覽。
AI大事年表（1943-2014）
1943年，阿蘭·圖靈發明了“圖靈機“，為智能機器的判定設定了基準：”能夠成功騙過人類，讓後者以為自己是人類的機器，稱為智能機器。”
1950年，科幻作家阿西莫夫發表短篇科幻小說集《我，機器人》，書中提出了影響深遠的“機器人三原則”。
1956年，約翰·麥卡錫首次提出“人工智能”的概念，當時盛行“由上至下“的思路。即由預程式設計的計算機來管治人類的行為。
1968年，首個通用式移動機器人誕生，能夠通過周圍環境來決定自己的行動。
1969年，MIT人工實驗室創始人馬文·明斯基為導演斯坦利·庫布裡克的電影《2001漫遊太空》擔任顧問，塑造了片中超級智能計算機HAL9000的銀幕形象。
1973年 AI“寒冬“論開始出現。在AI上的巨額投入幾乎未收到任何回報和成果，對AI行業的資助開始大幅滑坡。
1981年，“窄AI”的概念誕生。更多的研究不在尋求通用智能，而轉向了面向更小範圍專業任務的“窄AI“領域。
1990年，Rodney Brooks提出了“由下自上”的研究思路，開發能夠模拟人腦細胞運作方式的神經網絡，并學習新的行為。
1997年，超級計算機“深藍”問世，并在國際象棋人機大戰中擊敗人類頂尖棋手、特級大師加裡·卡斯帕羅夫
2002年，iRobot公司打造出全球首款家用自動化掃地機器人。
2005年，美國軍方開始投資自動機器人，波士頓動力的"機器狗"是首批産品之一。
2008年，谷歌在iPhone上釋出了一款語音識别應用，開啟了後來數字化語音助手（Siri、Alexa、Cortana）的浪潮。
2010年，上海世博會上，來自NAO公司的20個跳舞機器人獻上了一段長達8分鐘的完美舞蹈。
2011年，IBM Watson在Jeopardy答題競賽中戰勝了表現最優秀的人類選手。
2014年，在圖靈測試誕生64年後，一台名為Eugene Goostman的聊天機器人通過了圖靈測試。谷歌向自動駕駛技術投入重金，Skype推出實時語音翻譯功能。
第一種AI分類方式：強AI和弱AI
強AI，又稱“通用AI”，具備通用化的人類認知能力，具備足夠的智能解決不熟悉的問題。
弱AI，又稱“窄AI”，指專門針對特定任務而設計和訓練的AI，比如蘋果的虛拟語音助手Siri。
第二種AI分類方式：從反應式機器到自我意識
反應式機器。代表性範例：深藍。能夠識别棋盤上的形勢，并做出預測，但沒有記憶。
有限記憶。能利用過去的記憶為未來決策提供幫助。代表性範例：自動駕駛
意志理論：能夠了解影響自身決策的觀點、欲求和目的。目前這類AI尚不存在。
自我意識：具有自我意識的機器，能夠了解自身目前的狀态，并能利用現有資訊推測他人的感覺。目前這類AI也不存在。
AI技術應用舉例：
自動化機器人：對機器進行程式設計，使其高品質地完成一般由人完成的重複性任務，同時具備對不同任務條件的适應性。
機器視覺：讓計算機能夠“看見”的技術，利用攝像頭捕獲并分析視覺資訊，完成模-數轉換與數字信号處理。
機器學習：讓計算機在未經程式設計的情況下運作。機器學習的子領域之一是深度學習，其目标是實作自動化的預測性分析。
自然語言處理：利用計算機程式處理人類語言。垃圾郵件檢測、文本翻譯、語義分析和語音識别等都屬于該領域。
機器人技術：機器人能夠比人類更精确、更持久地完成困難的重複性任務。
全球AI技術競争中最具優勢的10大企業
1、DeepMind：目前居于AI研究企業第一位
2、谷歌：旗下設谷歌大腦團隊，在每個可能的領域聚焦長期AI研發。
3、Facebook：主要關注語言領域的問題，如動态記憶，問答系統開發等。
4、OpenAI：團隊規模雖然不大，配置屬于全明星級别。
5、百度：在語音互動、自動駕駛等領域表現出色。
6、微軟：在AI領域耕耘多年，目前聚焦實時翻譯。
7、蘋果：正在研發面部識别技術，分析使用者面對裝置上出現廣告的面部反應
8、IBM：利用AI技術從照片、視訊、語音和文本中提取語義。
9、亞馬遜：目前多個部門業務向AI傾斜，比如無人商店、無人機貨物配送，以及Alexa語音助理等業務。
10、英偉達：機器學習計算資源和硬體領域的領軍者。
全球10大AI國家
1、美國：每年有100億風投資金進入AI領域
2、中國：在過去5年中，中國與AI相關的專利數量上漲了190%。
3、日本：制造業部門的自動化程度可能高達71%。
4、英國：英國政府每年資助1000位AI專業的博士
5、德國：首都柏林的AI初創公司數量位居世界第四。
6、法國：到2022年，法國政府對AI行業的投資将達18億美元。
7、加拿大：正在興建價值1.27億美元的AI研究設施。
8、俄羅斯：到2025年，俄羅斯30%的軍事裝備将實作機器人化。
9、以色列：自2014年以來，AI初創公司的數量增長了3倍。
10、愛沙尼亞：在處理與解決與AI相關的法律問題上走在世界前列。
AI 的未來
全面自動化的交通：AI技術将讓未來的交通走向全面智能化和自動化。
賽博技術：AI和機器人技術将成功助我們超越認知和身體上的極限。
代替人類從事危險職業：機器人和無人機将代替我們完成炸彈拆除等危險任務，我們不必為了完成這些任務冒上生命危險。
解決氣候變化問題：有朝一日，AI可以利用大資料獲得判斷趨勢的能力，并利用這些資訊解決氣候變化這樣的重大問題。
探索新的邊界：機器人可以幫我們進一步探索太空和海洋。
預測未來：機器學習利用過去的資訊預測未來，誰将開啟一段浪漫之旅？誰将面臨離婚等等。