最近一个流行说法，历史就是未来学。那么，在预测人工智能对未来的影响之前，我们不妨先复盘一下人工智能的发展。现代意义上的人工智能诞生于1956年Dartmouth会议，会议的参加者在接下来的数十年间成为了AI研究的领军人物，现在大家能看到的无论是深度学习还是知识图谱，都能溯源到那段时期的研究。因此，从1956年到1974年号称人工智能研究的黄金十年，具体研究成果包括搜索式推理、自然语言和微世界等。记得读大学时学习的逻辑推理课程，利用prolog来堆砌积木，其实就是微世界应用的表现。到了70年代，AI开始遭遇批评，随之而来的还有资金上的困难，AI迎来了第一个发展史上第一个冬天。当时有一个故事，美苏冷战，美国想迫切了解苏联的情报，花巨资研究俄英机器翻译，但最后发现翻译系统笑话百出，曾把“心有余而力不足”（The spirit is willing but the flesh is weak）翻译成“伏特加不错，但肉都烂掉了”（The vodka is good but the meat is rotten）。
人工智能发展趋势图
到了80年代，一类名为“专家系统”的AI程序开始为全世界的公司所采纳，而“知识处理”成为了主流AI研究的焦点。日本政府在同一年代积极投资AI以促进其第五代计算机工程。这段时间迎来了人工智能第二次大爆发。但好景不长，到了80年代后期，IBM和苹果的台式机性能不断提升，而专家系统维护费居高不下且难以升级，日本“第五代工程”失败，美日等主要国家都削减了人工智能经费，AI迎来了第二个冬天。90年代到2000年早期，许多AI研究者和工程师故意用其他一些名字称呼他们的工作，例如信息学，知识系统，认知系统或计算智能，以便摆脱AI冬天承诺的困扰而便于获取经费。
到2010年前后，随着云计算和大数据逐渐步入成熟，深度学习横空出世，一下子在图像识别、语音识别和机器翻译等领域取得较以往突破性的进展。透过2016年3月份alphago与李世石的人棋大战，这一波由深度学习技术驱动的人工智能迅速被公众所认知。
网友评论