1.1 重要的奠基時期

人類利用機器來幫助自身工作的愿望由來已久，但人工智能并不是憑空產生的，它的誕生有著深刻的歷史背景和先決條件。總結起來說，人工智能誕生的關鍵要素有下面幾個。

1.1.1 神經元的研究和人工神經元模型的提出

人類對大腦的研究由來已久，在19世紀末到20世紀初，在大腦神經系統的研究方面獲得了突破性的進展。1906年，西班牙神經組織學家、被譽為現代神經科學之父的圣地亞哥·拉蒙-卡哈爾（Santiago Ramóny Cajal）因對人腦神經系統的突出貢獻獲得當年的諾貝爾生理學或醫學獎。他明確闡述了神經元（也叫作神經細胞）的獨立性和神經元之間通過樹枝狀觸角相互連接的關系，奠定了生物神經網絡（Biological Neural Networks）的基礎，也為人工神經網絡（Artificial Neural Network，常簡稱為神經網絡）提供了可參考的重要依據。

圖1.1是一個典型的單個生物神經元結構的示意圖。每個神經元除包括細胞體和細胞核以外，一般還包括樹枝狀的樹突和較長的一條軸突。樹突和軸突都與其他神經元相連接，連接形成的組織叫作突觸。樹突是神經元的輸入部分，也就是接收信號的結構；軸突是神經元的輸出部分，也就是輸出信號的結構。

如圖1.2中示意的，不同神經元之間通過突觸相互連接，形成了生物神經網絡。這是神經系統的主要構成形式。

1943年，神經學家沃倫·麥卡洛克（Warren McCulloch）和年輕的數學家沃爾特·皮茨（Walter Pitts ）這一對絕妙的組合提出了一個人工神經元的模型——麥卡洛克-皮茨神經元模型（McCulloch-Pitts Neuron Model），一般簡稱為MP模型，如圖1.3所示。

圖1.3圓圈中是一個人工神經元（后面簡稱神經元）。與生物神經元的樹突類似，每個神經元可以接受多個輸入，也就是圖中的X1、X2，直至Xn，每個X輸入到神經元后，會進行放大或縮小，也就是乘上一個權重值W，即圖中的W1至Wn，然后進行相加求和操作，也就是圖中的∑符號所表示的操作。∑操作求得的值再經過一個門限函數T，得到最終的輸出值Y，Y也就形似生物神經元的軸突。門限函數T后來一般叫作激活函數（Activation Function）。在后來的模型中，也常常在∑操作后再加上一個偏移量b來增加模型的適應性，也就是圖中虛線箭頭所示的部分。

每一個神經元的輸出又可以作為下一個神經元的輸入，因此，多個神經元就可以組成現代意義上的人工神經網絡。

MP模型的提出無疑是人工智能史上最具有開創性的事件之一，具有極其深遠的影響。迄今為止，神經網絡的基本元素間仍然在使用該模型。它的意義在于，給出了一個可實際參照實施的神經網絡的最小構件，在此基礎上，神經網絡就可以像拼插積木一樣堆積而成。

1.1.2 計算機和程序的出現

1930年，美國科學家范內瓦·布什造出世界上首臺模擬電子計算機。1945年末至1946年初，世界上第一臺數字計算機埃尼阿克誕生在美國賓夕法尼亞大學，ENIAC是Electronic Numerical Integrator And Calculator（電子數字積分計算機）的縮寫。1951年，第一臺實現了“計算機之父”馮·諾依曼提出的馮·諾依曼體系結構的計算機EDVAC (Electronic Discrete Variable Automatic Computer，離散變量自動電子計算機)問世。馮·諾依曼體系結構主要有3個創新：一是首次用二進制代替了十進制數字；二是提出了程序存儲在數字計算機內運行的方式；三是提出了計算機中運算器、控制器、存儲器、輸入設備和輸出設備這五大基本組成部件。至今為止，哪怕是最先進的計算機，仍在使用馮·諾依曼體系結構。

計算機和程序的出現，使得人工智能的實現有了硬件和軟件基礎（雖然當時還沒有完整的軟件的概念）。通俗地說，人類擁有計算機后，相當于擁有了第二個大腦，可以幫助人類思考和計算，所以后來也把計算機叫作“電腦”。而這第二個大腦所做的事情，已經具備了人工智能的雛形。人工智能的主要特征包括思維和行為，而從一定意義上來說，程序就是人類思維的體現，執行程序就是計算機的行為方式。

1.1.3 圖靈測試的提出

被視為計算機科學奠基人之一的艾倫·圖靈（Alan Turing）也被視為人工智能之父，這是因為他在1950年發表了一篇名為《計算機器與智能》（Computing Machinery and Intelligence）的論文，里面提出了“機器能思考嗎？”的問題，并給出了肯定的答案。這篇論文中，圖靈駁斥了一些反對的觀點，描述了人工智能研究的目的，給出了人工智能發展的方向，并預言了真正具有思維能力的機器的出現，被廣泛視為人工智能理論的開山之作。

圖靈還提出了被稱為“圖靈測試”（見圖1.4）的一種判斷機器是否能夠有思維的測試方法，即由一個人（A）同時分別與另一個人（B）及一臺機器（C）進行對話，對話的雙方互不見面，僅以文字方式進行，由A負責提問，B和C分別進行回答。如果有相當多的人扮演A的角色并問了一系列問題后，其中有一定比例的人無法判斷出B和C哪個是人哪個是機器，那么就說明機器具備了智能。

圖靈預言，在20世紀末，一定會有計算機通過圖靈測試。到了2014年，終于有人，或者應該說是有機器通過了從1991年開始的年度圖靈測試，它就是由俄羅斯人弗拉基米爾·維西羅夫（Vladimir Veselov）開發的人工智能聊天機器人軟件——尤金·古斯特曼（Eugene Goostman）。圖靈的預言終于實現了。

圖靈的貢獻主要在于：堅定地確認了人工智能成功的可能性，并確定了一個判斷人工智能成功與否的標準。