人雄人工智能可以说是计算科学的一个分支，它要了解的是智能的实质，并生产出一种能以人类相似的方式做出反应的智能机器，研究领域包括、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，经历了初期的探索和发展低谷，以及后期技术上不断突破，并在最近十年左右逐步实现产业化。

　　1950年，英国数学家、逻辑学家艾伦·图灵（Alan Turing）发表了一篇划时代的论文《计算机与智能》，文中提出了著名的“图灵测试”构想，即如果一台机器能够与人类展开对话（通过电传设备）而不能被辨别出其机器身份，那么称这台机器具有智能。

　　随后图灵又发表了《机器能思考吗》论文。两篇论文及后来的图灵测试，强有力地证明了一个判断，那就是机器具有智能的可能性，并对其后的机器智能发展做了大胆预测。为此，艾伦·图灵（Alan Turing）也被称为“人工智能之父”。

　　1956年8月，在美国达特茅斯学院中，约翰·麦卡锡（语言创始人）、马文·闵斯基（人工智能与认知学专家）、克劳德·香农（信息论创始人）、艾伦·纽厄尔（计算机科学家）、赫伯特·西蒙（诺贝尔经济学奖得主）等科学家聚在一起，讨论用机器来模仿人类学习以及其他方面的智能等问题。并首次提出了“人工智能”这个概念。

　　因此，1956年被公认为是人工智能的元年。“让机器来模仿人类学习以及其他方面的智能”也成为了人工智能要实现的根本目标。

　　人工智能概念提出后，相继取得了一批令人瞩目的研究成果，比如，机器定理证明、跳棋程序等，掀起了人工智能发展的第一个高潮。

　　1966年，美国麻省理工学院（MIT）的魏泽鲍姆发布了世界上第一个聊天机器人ELIZA，其智能之处在于它能够通过脚本理解简单的自然语言，并能产生类似人类的互动。

　　1968年，美国斯坦福研究所（SRI）研发出了首台人工智能机器人Shakey，它能够自主感知、分析环境、规划行为并执行任务，可以根据人的指令发现并抓取积木，这种机器人拥有类似人类的感觉，比如触觉、听觉等。

　　1970年，美国斯坦福大学计算机教授维诺格拉德开发出了能够分析语义、理解语言的人机对话系统SHRDLU，它能够分析指令，理解语义、解释不明确的句子、并通过虚拟方块操作来完成任务。由于SHRDLU能够正确理解语言，被认为是人工智能研究的一次巨大成功。

　　然而接下来，人工智能的研究就进入了瓶颈期。1973年，著名数学家莱特希尔向英国政府提交了一份关于人工智能的研究，对当时的机器人技术、语言处理技术和图像识别技术进行了严厉的批评，指出人工智能那些看上去宏伟的目标根本无法实现，研究也缺乏进展。

　　对人工智能提供资助的机构，如英国政府、美国国防部高级研究计划局和美国国家科学委员会等，对没有方向的人工智能研究逐渐停止资助。

　　到80年代初的几年，人工智能的研究有了些许好转。1981年，日本经济产业省拨款8.5亿美元用以研发第五代计算机项目，在当时被叫做人工智能计算机。1984年，在美国人道格拉斯·莱纳特的带领下，启动了Cyc项目，目标是使人工智能的应用能够以类似人类推理的方式工作。可以看到，1980年后人工智能产品逐渐多元化，而不仅仅限于机器人。

　　经历了几年的繁荣发展，人工智能很快又进入了低迷期。从80年代中到90年代中。原因很多，比如，随着人工智能应用规模的不断扩大，专家系统存在的应用领域狭窄、缺乏常识性知识、知识获取困难、推理方法单一、缺乏分布式功能、难以与现有数据库兼容等问题逐渐暴露出来。

　　专家系统是一个智能计算机程序系统，其内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验，它能够应用人工智能技术和计算机技术，根据系统中的知识与经验，进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以便解决那些需要人类专家处理的复杂问题。简而言之，专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。

　　另外，传统的人工智能知识库维护与更新也十分麻烦，许多企业无法继续接受，人们认为人工智能应该是真正的实现智能化，人工智能应当拥有自己的感知系统，并且可以自主学习，而当时的人工智能与人们憧憬的人工智能存在差距。

　　上世纪90年代末，随着互联网技术的发展，人工智能的创新研究加速。1997年，IBM公司的国际象棋电脑深蓝DeepBlue战胜国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫。它的运算速度为每秒2亿步棋，并存有70万份大师对战的棋局数据，可估计随后的12步棋。

　　深蓝战胜卡斯帕罗夫对人工智能的发展具有特殊意义。在随后的十几年里，人工智能稳步发展，技术上不断突破，并且逐渐有人工智能产品面世。

　　1998年，戴夫·汉普顿（Dave Hampton）和钟少男（Caleb Chung）发明了第一款儿童玩具机器人Furby。2000年，MIT的西蒂亚·布雷泽尔（Cynthia Breazeal）打造了一款可以识别和模拟人类情绪的机器人Kismet。同年，日本本田推出具有人工智能机器人ASIMO，能像人在餐厅中为顾客上菜。

　　2006年，奥伦·艾奇奥尼（Oren Etzioni）和米歇尔·班科（Michele Banko ）在《Machine Reading》一书中将“机器阅读”一词定义为“一种无监督的对文本的自动理解”。2007年，李飞飞（Fei Fei Li ）和普林斯顿大学的同事开始建立ImageNet，这是一个大型注释图像数据库，旨在帮助视觉对象识别软件进行研究。

　　2009年，华裔科学家吴恩达及其团队开始研究使用GPU进行大规模无监督式机器学习工作，尝试让人工智能程序完全自主的识别图形中的内容。2012年取得惊人成就，他们给一个大型神经网络展示1000万张未标记的网络图像，发现神经网络能够识别出一只猫的形象。

　　接下来的十几年里，随着大数据、云计算物联网等信息技术的发展，以深度神经网络为代表的人工智能技术迅速发展，图像分类、语音识别、知识问答、无人驾驶等人工智能技术实现了从“不能用、不好用”到“可以用”的突破。

　　比如在中国，从2012年到2016年，人工智能开始完成从技术研发向成果转化。从2016年至今，逐步实现从成果转化到赋能应用的产业化发展阶段，基础建设建设不断强化，应用场景不断拓展，市场规模迅速增长。

　　整体而言，历经过去几十年的发展，人工智能逐步从初期探索阶段，一路发展至如今的产业规模不断提升的阶段。不管当前业界普遍认为，人工智能还处于弱人工智能阶段，即机器不具备任何思考的能力，只是执行一组预设的功能。而人们期望的人工智能是通用人工智能，也被称为强人工智能，在这个阶段，机器将具有像人类一样的思考和决策能力。

　　也就是说，虽然如今人工智能技术已经在诸多领域实现应用，实现产业化发展。不过人工智能技术仍然有诸多方面需要持续突破。未来，人工智能在面临着不断推进规模化落地应用需求的同时，也面临着技术上需要不断创新和突破的需求。

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