第一部分 基礎篇

第1章 初見人工智能

1.1 什么是人工智能

2016年3月，AlphaGo橫空出世對戰圍棋九段棋手李世石，將人工智能拉入了公眾視野，成為2016年度話題度最高的科技。人工智能的思想古今中外均有萌芽，公元前900多年我國有歌舞機器人傳說的記載，公元850年古希臘就有制造機器人幫助人們勞動的神話傳說。17世紀法國物理學家、數學家B.Pascal制成了世界上第一臺會演算的機械加法器；18世紀德國數學家、哲學家Leibnitz做出了能做四則運算的手搖計算器并提出了關于數理邏輯的思想（把形式邏輯符號化）；1936年，英國數學家A.M.Turing在論文《理想計算機》中提出的圖靈機模型。

1950年，艾倫·圖靈（Alan Turing）（圖1-1）在他的論文《計算機器與智能》（Computer Machinery and Intelligence）中提出了著名的圖靈測試（Turing test）。在圖靈測試中，一名人類測試員會通過文字與密室里的一臺機器和一個人自由對話。如果測試員無法分辨與之對話的兩個實體誰是人誰是機器，則參與對話的機器就被認為通過測試。雖然圖靈測試的科學性受到過質疑，但是它在過去數十年一直被廣泛認為是測試機器智能的重要標準，對人工智能的發展產生了極為深遠的影響。

圖1-1 艾倫·圖靈（1912-1954）

1951年夏天，普林斯頓大學數學系的一位24歲的研究生馬文·閔斯基（Marvin Minsky）建立了世界上第一個神經網絡機器——SNARC（stochastic neural analog reinforcement calculator）。在這個只有40個神經元的小網絡里，人們第一次模擬了神經信號的傳遞。這項開創性的工作為人工智能奠定了深遠的基礎。由于在人工智能領域的一系列奠基性的貢獻，閔斯基于1969年獲得計算機科學領域的最高獎——圖靈獎。1955年，艾倫·紐厄爾（Allen Newel）、赫伯特·西蒙（Herbert Simon）和克里夫·肖（Cliff Shaw）建立了一個名為“邏輯理論家”（logic theorist）的計算機程序來模擬人類解決問題的技能。這個程序成功證明了一部大學數學教科書里面52個定理中的38個，甚至還找到了比教科書中更完美的證明方法。這項工作開創了一種日后被廣泛應用的方法——搜索推理（reasoning）。

1956年，閔斯基·約翰、麥卡錫（John McCarthy）、克勞德·香農（Claude Shan-non）和納撒尼爾·羅切斯特（Nathan Rochester）在美國組織了一次討論會。這次會議提出：“學習和智能的每一個方面都能被精確地描述，使得人們可以制造一臺機器來模擬它。”

這次會議為這個致力于通過機器來模擬人類智能的新領域定下了名字——“人工智能”（Artificial Intelligence，AI），從而正式宣告了人工智能作為一門學科的誕生。人工智能是在計算機科學、控制論、信息論、神經心理學、哲學、語言學等多種學科研究的基礎上發展起來的綜合性很強的交叉學科，是集新思想、新觀念、新理論、新技術于一體的新興學科以及正在發展的前沿學科。百度百科上給出的人工智能的解釋是：“它是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。人工智能是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，并生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等”。符號主義、聯結主義、行為主義分別代表了人工智能研究領域的三種主要發展觀。它們是人工智能學科發展的最重要的理論成果，同時又是人工智能學科發展的理論基礎。

人工智能在當前被人們稱為世界三大尖端技術之一，美國斯坦福大學人工智能研究中心的尼爾遜（Nilson）教授這樣定義人工智能：“人工智能是關于知識的學科——怎樣表示知識以及怎樣獲得知識并使用知識的學科”。美國麻省理工學院的溫斯頓（Winston）教授認為：“人工智能就是研究如何使計算機去做過去只有人才能做的智能的工作”。除此之外，還有很多關于人工智能的定義，至今尚未統一，但這些說法均反映了人工智能學科的基本思想和基本內容，由此可以將人工智能概括為研究人類智能活動的規律，構造具有一定智能行為的人工系統。

簡而言之，人工智能就是研究計算機來實現人類的智能，去模仿人類的知覺、推理、學習能力等，從而讓計算機能夠像人一樣思考和行動。例如，機器識別出動物（圖像識別）；機器感知到人類的語義和情感，并給出反饋（人機對話）；AlphaGo（圖1-2）、Master等讓機器自己思考去下棋（人機對弈）等。

圖1-2 AlphaGo和圍棋大師李在石