這是公衆号推薦的第 8 篇好文
作者：dr.wu
作者：武博士、宋知達、袁雪瑤、聶文韬
本節我們會以生動有趣的漫畫來介紹關于人工智能（ai）相關的故事，你将會學習到： 人工智能的曆史
1.2 人工智能的誕生
人工智能是最近才有的嗎？ 其實人工智能很早就有了，都快63歲了呢。 讓我們進入曆史的長河，一起沿着時間的足迹探究人工智能。
1.2.1 達特茅斯會議
人工智能（artificial intelligence）這個名詞是1956年夏天，在美國東部的達特茅斯會議中初步登場。 會議從7月持續到8月，是一場為期一個月以上的會議。對于人工智能的研究者來說，這個會議是一場劃時代的會議，會議将“像人一樣思考的計算機”稱為“人工智能”，于是“人工智能”這個詞，誕生了！
這場會議中，有許多著名的計算機科學家參加，包括約翰.麥卡錫，馬文.闵斯基，艾倫.紐維爾。許多研究者當時釋出了最新的研究成果。 其中馬文.闵斯基曾在1951年，利用硬體實作了類神經網絡。 這是世界上第一個可以進行自我學習的網絡。
1.2.2 第一次人工智能（ai）浪潮
達特茅斯會議之後，到了50年代後期到60年代，整個人工智能領域流行的用計算機進行演算法，以解決特殊的問題。
以走迷宮為例，目标就是從迷宮的起點走到終點。 人類走迷宮，碰到死路時候稍微後退，再找其他路徑，一步一步向終點靠近。
如果讓計算機去走迷宮，不會真的按照真實的道路前進，而是從起點開始分類，分成往a走的情況和往b走的情況等。接着往a走碰到的情況，以及往b走的情況，進行分類。在不斷分類的情況下，最後能找到終點。這就是初期人工智能所使用的方法。
近些年，由于計算機的優異表現，廣受媒體注意的國際象棋（ibm 深藍）等棋類競賽，用的都是這種演算法。
乍一看這種演算法處理問題似乎不是那麼“聰明”，但是由于計算機處理的速度的提升，機器相對于人類慢慢展現出了壓倒性優勢。（圍棋除外）
為什麼我一直把圍棋要除外呢，因為圍棋的走法有10的360次方，數量要比天上的星星還要多，但是近期alphago攻克的圍棋，并不是第一次ai浪潮的産物哦。
好多人在問我ibm深藍和alphago的差別，我的回答是深藍用的是演算法，目的是證明ibm大型伺服器的能力，而alphago用的是深度強化學習，證明機器可以有智能（我們在後續的文章會解釋）。
我們言歸正傳，到了60年代，以演算法解決棋類競賽的問題為核心的第一次ai浪潮，由于沒有解決亟待解決的現實問題，美國政府切斷了一切資金的供給，直接導緻第一次ai浪潮的結束。20世紀70年代末成了人工智能的寒冬。
1.2.3 第二次人工智能浪潮
在第一次ai浪潮中，人工智能無法為疾病治療等人類實際問題做出貢獻，使相關研究進入嚴冬。但是20世紀70年代開始，研究人員利用計算機的存儲功能，将“知識”存入電腦讓它變得更加聰明。
斯坦福大學開發的mycin就是一個著名的例子。
mycin可以将過去所有病人診斷為細菌感染的症狀與其他情況等知識，記錄在資料庫中。當有新的患者出現時，輸入患者症狀和其他情況，就能夠推測患者感染某種細菌的機率。
如“輸入：發燒，頭疼，口幹 ；輸出：這種症狀的病人有69%的幾率感染 * * 細菌”。 然而，要讓計算機具有這些知識，需要采納許多專家的相關知識，并進行許多調查研究，以積累資料，相當耗費時間和精力。
為了讓這項技術實用化，需要搜集和整理許多領域的資料，其中包括“覺得頭重腳輕”這種含糊不清的症狀描述。 但是想讓這些全部記錄下來，實在是一件不容易的事情。
這時，有些計劃将所有人類具有的知識全部輸入計算機。比較著名的是1984年美國新創公司發起的cyc計劃。但是世界的知識實在是太龐雜了。這個計劃到目前為止，還在進行中... 人工智能面臨不知道該如何了解文字意義，以什麼方式描述知識，才能讓計算機容易處理的問題（我們會在後面詳細說明）。于是，必須以人工一條一條輸入知識，才能建構人工智能的第二次ai浪潮，在90年代中期再次進入寒冬。
冬天腫麼又到了...
1.2.4 第三次人工智能浪潮
時間到了20世紀90年代中期，網際網路和搜尋引擎相繼誕生，到了2000年，随着網站的數量的增加，人類的知識、資料在網際網路呈現指數增長。到了2008年，随着智能手機的興起和4g網絡的普及，幾乎全世界一半的人都成為了網民，為網際網路貢獻自己的資料。
能夠讓計算機自主學習，便進入了第三次ai浪潮。
從人工智能誕生到現在的曆史，可以整理為下圖：
當我們介紹人工智能浪潮的時候，總會有人問“第三次人工智能浪潮”會很快結束嗎？ 我的回答是：“至少從現在看，人工智能已經是大勢所趨，在未來社會中，是不可或缺的技術。”
（未完待續...）
大魚ai
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