1.1.2 人工智能的發(fā)展歷程

1. 人工智能的發(fā)展階段

人工智能的發(fā)展分為計(jì)算智能、感知智能和認(rèn)知智能三個(gè)階段。

（1）計(jì)算智能階段 在計(jì)算智能階段，機(jī)器可以像人類一樣存儲(chǔ)、計(jì)算和傳遞信息，幫助人類存儲(chǔ)和快速處理海量數(shù)據(jù)，有賴于算法的優(yōu)化和硬件的技術(shù)進(jìn)步。這一階段是感知智能和認(rèn)知智能的基礎(chǔ)。

（2）感知智能階段 在感知智能階段，機(jī)器具有類似人的感知能力，如視覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)等，不僅可以聽(tīng)懂、看懂，還可以基于此做出判斷并做出反饋或采取行動(dòng)，即“能聽(tīng)會(huì)說(shuō)，能看會(huì)認(rèn)”，包括圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別等技術(shù)。目前，國(guó)內(nèi)外人工智能技術(shù)發(fā)展主要集中于這一階段。

（3）認(rèn)知智能階段 在認(rèn)知智能階段，機(jī)器能夠像人一樣主動(dòng)思考并采取行動(dòng)，全面輔助或替代人類進(jìn)行工作。這一階段是人工智能的最高級(jí)形態(tài)，也是行業(yè)未來(lái)的著力點(diǎn)。

2. 人工智能發(fā)展的三次熱潮

從歷史的時(shí)間進(jìn)程來(lái)看，人工智能的發(fā)展歷程如圖1-4所示。

1956年，在美國(guó)達(dá)特茅斯學(xué)院舉辦的人工智能會(huì)議上，達(dá)特茅斯學(xué)院的麥卡錫首次提出了“人工智能”的概念，此次會(huì)議被公認(rèn)為是人工智能這一學(xué)科的起源，1956年也被稱為人工智能的元年。自1956年以來(lái)，人工智能的發(fā)展經(jīng)歷了三次浪潮。

（1）第一次浪潮（1956—1974年） 這一時(shí)期主要聚焦人工智能的理論研究，形成了早期的知識(shí)工程系統(tǒng)，推出了一系列專家系統(tǒng)。1957年，羅布森拉特發(fā)明了感知機(jī)；1965年，第一個(gè)專家系統(tǒng)（Dendral）出現(xiàn)。該專家系統(tǒng)輸入的是質(zhì)譜儀的數(shù)據(jù)，輸出是給定物質(zhì)的化學(xué)結(jié)構(gòu)。1972年，美國(guó)斯坦福大學(xué)開(kāi)發(fā)的AI程序（MYCIN），旨在通過(guò)推薦某些傳染病的治療方法來(lái)協(xié)助醫(yī)生。1979年，斯坦福大學(xué)推出了地質(zhì)勘探專家系統(tǒng)（Prospector）。這一時(shí)期出現(xiàn)了很多人工智能系統(tǒng)。

第一次浪潮最杰出的代表就是貝爾曼算法和感知機(jī)，貝爾曼算法又稱為最短路徑算法，是增強(qiáng)學(xué)習(xí)的雛形；感知機(jī)是一種人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，被視為一種形式最簡(jiǎn)單的前饋式人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是一種二元線性分類器，也是深度學(xué)習(xí)的雛形。

然而，隨著計(jì)算能力的不足、社會(huì)資本的退出以及政府資助的下降，人工智能迎來(lái)第一次寒冬。

（2）第二次浪潮（1974—2006年） 相比第一次浪潮，第二次浪潮朝著更為專業(yè)化的方向發(fā)展，側(cè)重于借用領(lǐng)域?qū)＜业闹R(shí)來(lái)武裝自己。這一時(shí)期，人工智能工業(yè)化趨勢(shì)浮現(xiàn)。1981年，日本宣布開(kāi)始研制第五代計(jì)算機(jī)；1982年，約翰·霍普菲爾德發(fā)明了Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它屬于反饋式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；1985年，BP算法被發(fā)明。第二次浪潮更專注于解決實(shí)際問(wèn)題，不再專注于理論知識(shí)的證明。

第二次浪潮的主要成就是人工智能計(jì)算機(jī)、多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和BP反向傳播等算法的突破，以及語(yǔ)音識(shí)別和語(yǔ)言翻譯等。

由于人工智能應(yīng)用的范疇依舊有限，人工智能的浪潮在20世紀(jì)90年代開(kāi)始逐漸消退。

（3）第三次浪潮（2006年至今） 與前兩次浪潮不同，第三次浪潮依靠的是計(jì)算機(jī)性能的提升和海量數(shù)據(jù)的不斷積累，其核心是基于互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)深度學(xué)習(xí)的突破，弱人工智能初步商業(yè)化應(yīng)用。2006年，辛頓提出“深度學(xué)習(xí)”概念；2017年，阿爾法圍棋擊敗圍棋世界第一棋手柯潔。這一系列促使人工智能逐漸成為當(dāng)下炙手可熱的研究領(lǐng)域。依靠算法、大數(shù)據(jù)、計(jì)算力的作用，人工智能迎來(lái)第三次浪潮。此外，深度學(xué)習(xí)在語(yǔ)音識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言理解等領(lǐng)域均取得了突破性進(jìn)展，再加上海量數(shù)據(jù)提供測(cè)試樣本和強(qiáng)大計(jì)算能力的支持，人工智能開(kāi)始向前高速發(fā)展。

目前，人工智能正處于高速發(fā)展期，開(kāi)始在各行各業(yè)應(yīng)用。弱人工智能已基本成熟，預(yù)計(jì)到2040年左右，將會(huì)出現(xiàn)強(qiáng)人工智能，各方面能力水平將與人類相當(dāng)；隨后將會(huì)出現(xiàn)超人工智能，即全面超越人類智能水平的人工智能。

3. 人工智能發(fā)展的“三駕馬車(chē)”

算法、數(shù)據(jù)和算力作為推動(dòng)人工智能技術(shù)進(jìn)步的“三駕馬車(chē)”，在人工智能的發(fā)展歷程中不斷創(chuàng)新。

（1）算法 人類在機(jī)器學(xué)習(xí)的算法上實(shí)現(xiàn)了突破，特別是在視覺(jué)和語(yǔ)音技術(shù)方面的成就尤為突出。人工智能算法模型經(jīng)過(guò)長(zhǎng)期發(fā)展，已覆蓋多個(gè)子領(lǐng)域。以機(jī)器學(xué)習(xí)為例，其核心算法包括最小二乘法、K近鄰算法、K均值聚類算法、主成分分析法；模型包括線性回歸、邏輯回歸、判定樹(shù)、聚類、支持向量機(jī)等。

（2）數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)是人工智能底層邏輯中不可或缺的支撐要素。沒(méi)有數(shù)據(jù)，針對(duì)人工智能的數(shù)據(jù)處理將無(wú)法進(jìn)行。移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代使數(shù)據(jù)量呈爆炸式增長(zhǎng)，隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷提升，人工智能賴以學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)獲得成本下降，同時(shí)對(duì)數(shù)據(jù)的處理速度大幅提升。隨著人工智能技術(shù)的迭代更新，從數(shù)據(jù)生產(chǎn)、采集、存儲(chǔ)、計(jì)算、傳播到應(yīng)用都將被機(jī)器所替代。數(shù)據(jù)處理的發(fā)展階段如圖1-5所示。

（3）算力 得益于芯片處理能力的提升和硬件價(jià)格的下降，算力大幅提升。目前，全球人工智能的算力主要是以圖形處理器（GPU）芯片為主。但隨著技術(shù)的不斷迭代，如專用集成電路、現(xiàn)場(chǎng)可編程門(mén)陣列在內(nèi)的計(jì)算單元類別將成為支撐人工智能技術(shù)發(fā)展的底層技術(shù)。

4. 我國(guó)人工智能的發(fā)展歷程

我國(guó)人工智能的發(fā)展歷程可以分為起步階段、成長(zhǎng)階段和爆發(fā)階段。

（1）起步階段（1978—1999年） 1978年，國(guó)家把“智能模擬”納入國(guó)家研究計(jì)劃；1981年9月，中國(guó)人工智能學(xué)會(huì)在長(zhǎng)沙成立。

（2）成長(zhǎng)階段（2000—2016年） 進(jìn)入21世紀(jì)之后，我國(guó)的人工智能與智能系統(tǒng)的研究課題獲得國(guó)家的大力支持，視覺(jué)與聽(tīng)覺(jué)的認(rèn)知計(jì)算、中文智能搜索引擎關(guān)鍵技術(shù)、虹膜識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、人機(jī)交互與合作等領(lǐng)域的研究獲得了國(guó)家專項(xiàng)基金的支持，技術(shù)也取得了重大突破。

（3）爆發(fā)階段（2017年至今） 2017年5月，阿爾法圍棋成功戰(zhàn)勝圍棋世界冠軍，人工智能吸引了全世界的關(guān)注；2017年7月，國(guó)務(wù)院印發(fā)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，指導(dǎo)構(gòu)建我國(guó)人工智能發(fā)展的先發(fā)優(yōu)勢(shì)，加快建設(shè)創(chuàng)新型國(guó)家和世界科技強(qiáng)國(guó)，將人工智能的未來(lái)發(fā)展上升為國(guó)家戰(zhàn)略。