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原创 人工智能简史,从两次低谷到三次崛起

发布时间:2019-07-26 13:26:30 浏览 33276 来源:博学谷资讯 作者:照照

    如今人工智能已然成为香饽饽,在各行业都开始得到应用。然而大家可能不知道的是,人工智能并非近些年才兴起的,它经历了两次低谷和三次崛起,才发展成当下热门的技术。因此人工智能简史其实也是看做一段励志的崛起史。

     

    人工智能简史

     

    人工智能的起源:人工智能在五六十年代时正式提出,1950年,一位名叫马文·明斯基(后被人称为“人工智能之父”)的大四学生与他的同学邓恩·埃德蒙一起,建造了世界上第一台神经网络计算机。这也被看做是人工智能的一个起点。巧合的是,同样是在1950年,被称为“计算机之父”的阿兰·图灵提出了一个举世瞩目的想法——图灵测试。按照图灵的设想:如果一台机器能够与人类开展对话而不能被辨别出机器身份,那么这台机器就具有智能。而就在这一年,图灵还大胆预言了真正具备智能机器的可行性。1956年,在由达特茅斯学院举办的一次会议上,计算机专家约翰·麦卡锡提出了“人工智能”一词。后来,这被人们看做是人工智能正式诞生的标志。就在这次会议后不久,麦卡锡从达特茅斯搬到了MIT。同年,明斯基也搬到了这里,之后两人共同创建了世界上第一座人工智能实验室——MIT AI LAB实验室。值得追的是,茅斯会议正式确立了AI这一术语,并且开始从学术角度对AI展开了严肃而精专的研究。在那之后不久,最早的一批人工智能学者和技术开始涌现。达特茅斯会议被广泛认为是人工智能诞生的标志,从此人工智能走上了快速发展的道路。

     

    人工智能的第一次高峰 在1956年的这次会议之后,人工智能迎来了属于它的第一段Happy Time。在这段长达十余年的时间里,计算机被广泛应用于数学和自然语言领域,用来解决代数、几何和英语问题。这让很多研究学者看到了机器向人工智能发展的信心。甚至在当时,有很多学者认为:“二十年内,机器将能完成人能做到的一切。”
    人工智能第一次低谷: 70年代,人工智能进入了一段痛苦而艰难岁月。由于科研人员在人工智能的研究中对项目难度预估不足,不仅导致与美国国防高级研究计划署的合作计划失败,还让大家对人工智能的前景蒙上了一层阴影。与此同时,社会舆论的压力也开始慢慢压向人工智能这边,导致很多研究经费被转移到了其他项目上。

     

    在当时,人工智能面临的技术瓶颈主要是三个方面,第一,计算机性能不足,导致早期很多程序无法在人工智能领域得到应用;第二,问题的复杂性,早期人工智能程序主要是解决特定的问题,因为特定的问题对象少,复杂性低,可一旦问题上升维度,程序立马就不堪重负了;第三,数据量严重缺失,在当时不可能找到足够大的数据库来支撑程序进行深度学习,这很容易导致机器无法读取足够量的数据进行智能化。

     

    因此,人工智能项目停滞不前,但却让一些人有机可乘,1973年Lighthill针对英国AI研究状况的报告。批评了AI在实现“宏伟目标”上的失败。由此,人工智能遭遇了长达6年的科研深渊。

     

    人工智能的崛起 1980年,卡内基梅隆大学为数字设备公司设计了一套名为XCON的“专家系统”。这是一种,采用人工智能程序的系统,可以简单的理解为“知识库+推理机”的组合,XCON是一套具有完整专业知识和经验的计算机智能系统。这套系统在1986年之前能为公司每年节省下来超过四千美元经费。有了这种商业模式后,衍生出了像Symbolics、Lisp Machines等和IntelliCorp、Aion等这样的硬件,软件公司。在这个时期,仅专家系统产业的价值就高达5亿美元。

     

    人工智能第二次低谷:可怜的是,命运的车轮再一次碾过人工智能,让其回到原点。仅仅在维持了7年之后,这个曾经轰动一时的人工智能系统就宣告结束历史进程。到1987年时,苹果和IBM公司生产的台式机性能都超过了Symbolics等厂商生产的通用计算机。从此,专家系统风光不再。

     

    人工智能再次崛起: 上世纪九十年代中期开始,随着AI技术尤其是神经网络技术的逐步发展,以及人们对AI开始抱有客观理性的认知,人工智能技术开始进入平稳发展时期。1997年5月11日,IBM的计算机系统“深蓝”战胜了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫,又一次在公众领域引发了现象级的AI话题讨论。这是人工智能发展的一个重要里程。

     

    2006年,Hinton在神经网络的深度学习领域取得突破,人类又一次看到机器赶超人类的希望,也是标志性的技术进步。

     

    2016 年,Google 的 AlphaGo 赢了韩国棋手李世石,再度引发 AI 热潮。

     

    AI不断爆发热潮,是与基础设施的进步和科技的更新分不开的,从 70 年代 personal 计算机的兴起到 2010 年 GPU、异构计算等硬件设施的发展,都为人工智能复兴奠定了基础。

     

    同时,互联网及移动互联网的发展也带来了一系列数据能力,使人工智能能力得以提高。而且,运算能力也从传统的以 CPU 为主导到以 GPU 为主导,这对 AI 有很大变革。算法技术的更新助力于人工智能的兴起,最早期的算法一般是传统的统计算法,如 80 年代的神经网络,90 年代的浅层,2000 年左右的 SBM、Boosting、convex 的 methods 等等。随着数据量增大,计算能力变强,深度学习的影响也越来越大。2011 年之后,深度学习的兴起,带动了现今人工智能发展的高潮。

     

    人工智能从两次低谷到三次崛起充分证明了,是金子总会发光。也许当时的技术还不足以支撑人工智能这个想法的实现,但是通过历代IT人的努力,属于人工智能的时代终究是来了。这次,人工智能的浪潮终将把你我卷入其中,让我们张开双手,去拥抱这一天吧!

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