改变AI历史的7个节点
引言：理解人工智能的历史，对于AI行业创业者、投资人、从业者来说至关重要。我们如何从过去走到今天，以及人工智能在未来几年可能会把我们带到哪里，都是值得深入探讨的问题。在这篇文章中，我们将通过七个实验来了解人工智能的发展历程，讨论创新与失败、过程中的错误以及成功的突破。
实验1：Logic Theorist (1955)
Logic Theorist 是由纽韦尔、赫伯特西蒙和J. C.肖于1955年开发的首个旨在模仿人类解决问题技能的程序，被誉为“第一个AI程序”。它成功证明了罗素和怀特海的《数学原理》中前52个定理中的38个，并为一些定理找到了更优雅的证明。这一成就标志着人工智能领域的开端，尽管在当时，AI的概念尚未被广泛接受。
实验2：SHRDLU 和 Blocks World (1968)
SHRDLU 是特里·威诺格拉德在1968年至1970年开发的一种早期自然语言理解计算机程序，通过模拟环境，用户可以与程序进行交互，执行特定指令。尽管缺乏现实世界的实用性，但SHRDLU展示了令人印象深刻的自然语言功能，其对话界面至今仍然广泛使用。
实验3：Cyc (1984)
道格拉斯·莱纳特在1984年着手解决AI程序中缺乏常识的问题，创建了Cyc项目。通过输入反映共识现实的规则和断言，项目旨在为程序提供必要的知识。虽然项目规模宏大，但Cyc仍未证明其投入的数亿美元和累计数千年的人类努力是合理的。尽管如此，Cyc对人工智能发展的最大贡献是揭示了“专家系统”和基于知识的人工智能的局限性。
实验4：Elephants Don’t Play Chess (1990)
澳大利亚机器人专家罗德尼·布鲁克斯在1990年提出的论文《Elephants Don’t Play Chess》强调了“具身”人工智能的重要性。布鲁克斯提出包容架构，这是一种反应式机器人架构，通过将完整行为分解为子行为来实现。这一技术后来在iRobot公司成功应用于Roomba自动吸尘器，展现了实际应用的潜力。
实验5：AlexNet (2012)
Alex Krizhevsky与Ilya Sutskever和Geoffrey Hinton合作设计的AlexNet是一种卷积神经网络架构，标志着深度学习的转折点。在ImageNet挑战赛中，AlexNet击败了竞争对手，准确率达到85%，比其他算法高出10%以上，推动了图像识别技术的发展。
实验6：Playing Atari with Deep Reinforcement Learning (2013)
DeepMind公司在2013年宣布目标是创建一个能够玩几十种雅达利视频游戏的“单一神经网络”，通过强化学习方法，程序能够自我学习并超越人类水平，展示了人工智能在游戏领域的巨大潜力。
实验7：Attention is All You Need (2017)
2017年发表的论文“Attention is All You Need”介绍了依赖“注意力”过程的新型Transformer架构，这一架构能够同时关注所有输入并预测最佳输出，极大地改善了文本预测能力，为更高级的对话式AI奠定了基础。
通过这些实验，我们回顾了人工智能从最初的逻辑理论家，到自然语言理解，再到图像识别和强化学习的历程，揭示了人工智能技术的演进轨迹。这些历史节点不仅展示了技术的创新与突破，也反映了人类对智能本质的理解和探索。展望未来，人工智能将继续推动科技与社会的发展，为人类带来更多的可能性。
从“不会说话”到“无所不能”：AI的70年进化故事
从“不会说话”到“无所不能”：AI的70年进化故事AI（人工智能）的出现并非一蹴而就，而是经历了长达70年的漫长进化过程。从最初的婴儿学步到如今的无所不能，AI的发展充满了挫折与惊喜。以下是AI这70年的进化故事。
一、婴儿学步：AI的诞生与第一次摔倒（1943-1980）
诞生初期：20世纪50年代，来自数学、心理学、工程学、经济学、政治学等领域的科学家开始探讨制造人工大脑的可能性。1943年，沃伦和沃尔特提出了人工神经网络的基本模型，为AI的发展奠定了基础。图灵测试：1950年，图灵提出了著名的图灵测试，即把一个人和一台机器关在黑屋里，通过键盘交流，如果屋外的人无法分辨对话对象是人还是机器，则机器被认为具有人类智能。这一测试成为衡量AI智能水平的重要标准。正式命名：1956年，在美国达特茅斯学院召开的一次大会上，科学家正式给这个新兴领域取名为“人工智能”（AI），这一年也被称为人工智能元年。遭遇挫折：尽管科学家对AI充满信心，认为机器能在十年内下赢国际象棋，但现实却泼了冷水。当时的计算机笨重且计算能力有限，无法支撑复杂的程序学习和思考。因此，AI在1974年迎来了第一次长达6年的寒冬，政府断了资金，研究者纷纷离开。
二、专家系统：AI的“青春期叛逆”（1980-1993）
专家系统的出现：80年代，科学家开始尝试将医学、法律等知识写成规则，塞进电脑，造出“专家系统”。这些系统能够与人对话、翻译语言、解释图像，并模拟人类专家的决策过程，为特定任务提供咨询。局限性：尽管专家系统在特定领域表现出色，如MYCIN能诊断血液传染病，准确率比实习医生还高，但它们仍然无法举一反三，只能处理特定任务。第二次寒冬：随着硬件需求下跌、人工知识库建立难度加大等多种因素，AI在80年代末再次陷入寒冬。日本投入巨资打造的“万能知识机器”项目也悄然结束。三、机器学习：AI的“顿悟时刻”（1993至今）
机器学习的兴起：随着计算机处理能力和大数据的出现，机器学习重新占据人们的视野。科学家不再教机器“规则”，而是让它自己“看”和“学”。深度学习时代：2012年，AlexNet在图像分类比赛ImageNet上取得突破性成果，标志着深度学习时代的正式到来。深度学习让AI能够自己总结规律，如通过看一百万张猫的照片总结出“猫有尖耳朵、长尾巴”。里程碑事件：1997年，IBM“深蓝”击败国际象棋冠军，证明机器能靠计算力碾压人类。
2016年，AlphaGo战胜围棋冠军李世石，围棋的变化比宇宙原子还多，但AI通过自我对弈练出了“直觉”。
2022年，GPT-3横空出世，能写文章、编代码，甚至聊天，展现了AI在语言处理方面的强大能力。
四、未来已来：AI会是朋友，还是对手？
AI的当前能力：如今的AI已经能够胜任许多复杂任务，如写论文、自动驾驶、AI诊断、AI绘画等。但它仍然有局限，不会真正“理解”世界，如知道“冰是冷的”却不知道冷是什么感觉。人类的选择：拥抱变化：用AI提高效率，如医生用它分析病例，老师用它批改作业。AI不会替代人类，能替代人类的只有会使用AI的人类。
保持清醒：AI的“智能”来自数据，而人类的智慧来自体验。计算器再快也算不出“爱”的分量，人类应珍惜自己的独特之处。
警惕AI“幻觉”：AI喜欢基于统计概率进行“合理猜想”，可能会一本正经地胡说八道，需要人类仔细甄别。
AI的下一站是人类智慧的延伸。回望这70年，AI的故事充满了挫折与惊喜。它从“不会说话”到“无所不能”，背后是人类永不满足的好奇心和对未知世界的探索精神。未来，AI或许会像电灯、手机一样成为生活的“空气”——看不见却离不开。而我们最该做的不是恐惧被取代，而是思考如何用这份力量让世界更有温度。