1.1.2 人工智能的发展历程

人工智能目前的发展历程分为萌芽期、启动期、消沉期、突破期和高速发展期5个阶段。

1.人工智能的萌芽期

1943年，数理逻辑学家沃尔特·皮茨（Walter Pitts）和沃伦·麦卡洛克（Warren McCulloch）建立了MP模型。MP模型概括了单个神经元的形式化数学描述和网络结构方法，证明了单个神经元具有执行逻辑运算的功能，开创了人工神经网络（Artificial Neural Networks,ANN）的时代。人们通常将1950年图灵测试的诞生作为人工智能启蒙的开始，图灵测试即“人工智能之父”艾伦·图灵（Alan Turing）的著名论断：如果一台机器与人开展对话而被人错误地认为是人而不是机器，那么称该机器具有一定成分的智能。同时图灵指出，人类完全有能力创造出具有真正智能的机器。在此影响下，1954年，美国的乔治·德沃尔（George Devol）设计出了世界上第一个可编程机器人。

2.人工智能的启动期

1956年夏天，美国达特茅斯学院举行了历史上第一次人工智能研讨会，这被认为是人工智能诞生的标志。会上，时任麻省理工学院教授的约翰·麦卡锡首次提出了“人工智能”这个概念，艾伦·纽厄尔（Allen Newell）和赫伯特·西蒙（Herbert Simon）则展示了其编写的逻辑理论机器。

1966年～1972年，美国斯坦福国际研究所研制出机器人 Shakey，这是首个应用人工智能技术的移动机器人。

1966年，美国麻省理工学院（Massachusetts Institute of Technology,MIT）的魏泽鲍姆（Weizenbaum）发布了世界上第一个聊天机器人ELIZA，图1-3所示为它的对话程序界面，它的智能之处在于它能通过脚本理解简单的自然语言，并能与人进行类似人类之间的互动。

1968年，美国加州斯坦福研究所的道格拉斯·恩格尔巴特（Dr.Douglas C.Engelbart）发明了计算机鼠标，提出了文字编辑器、超链接、图文混排等概念，特别是超链接在后来成为了现代互联网的根基。

3.人工智能的消沉期

20世纪70年代初，人工智能的发展遭遇了瓶颈。当时计算机有限的内存和处理速度不足以解决任何实际的人工智能问题。人们要求人工智能程序对这个世界的认识与儿童无异，但研究者们很快发现这个要求太高了。在当时没人能够做出存储智能信息的巨大数据库，也没人知道一个程序怎样才能学习如此丰富的信息。由于缺乏进展，一些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）逐渐停止了对人工智能研究的资助，导致人工智能的发展一度进入严冬。

4.人工智能的突破期

1981年，日本启动人工智能计算机项目计划，其他国家也纷纷开始为人工智能领域的研究提供大量资金。

1982年，第一个成功的商用专家系统 R1开始在美国 DEC（Digital Equipment Corporation，美国数字设备公司）运转，每年为该公司节省上千万美元成本，以专家系统为代表的人工智能产品得到市场认可。

1986年，美国发明家查尔斯·赫尔（Charles Hull）制造的人类历史上首个3D打印机“横空出世”，重新刷新了人们对人工智能的认识。

5.人工智能的高速发展期

1997年5月11日，国际象棋世界冠军加里·卡斯帕罗夫（Garry Kasparov）在与一台名叫“深蓝”的IBM开发的计算机经过6局规则比赛对抗后，最终拱手称臣。卡斯帕罗夫在前5局2.5∶2.5打平的情况下，于第6局决胜局中，仅仅走了19步，就败给了“深蓝”。图1-4所示为当时的对弈场景，右边为“深蓝”操作者。人类用自己所创造的工具击败了人类，并且是在人类引以为傲的智慧领域，由此引发了一场有关人类创造物与自身关系的深层讨论。

2011年，沃森（Watson）作为IBM公司开发的使用自然语言回答问题的人工智能程序参加美国智力问答节目，打败两位人类冠军，赢得了100万美元的奖金，这表明沃森有储备知识和运用知识的能力。

2013年，深度学习算法被广泛运用在产品开发中，各人工智能实验室相继成立，探索深度学习领域，借此为用户提供更智能的产品体验；很多科技公司开始收购语音和图像识别公司，推广深度学习平台；百度公司创立了深度学习研究院，不久后推出了全球领先的人工智能服务平台。

图1-5所示为AlphaGo挑战李世石现场。2016年3月15日，AlphaGo与围棋世界冠军李世石的人机大战的最后一场落下了帷幕。在第5场经过长达5个小时的搏杀，最终李世石与AlphaGo的总比分定格在1∶4，以李世石认输而结束。这一次的人机大战让人工智能正式被全世界熟知，整个人工智能市场也像是被引燃了“导火线”，开始了新一轮爆发式增长。

现如今，人工智能技术高速发展，特别是最近十年来，我国的人工智能应用产业全面开花。

2010年～2014年，在“AI to Consumer”的消费互联网领域，天猫和淘宝“千人千面”的商品推荐、腾讯公司的人工智能医学影像分析、字节跳动公司的“你关心的才是头条”、滴滴的早晚高峰拼车、饿了么的骑手智能派单等智能化应用，都是线上“数据富矿”催生的“智能平台”模式，并进一步实现了“人工智能的基础设施化”，智能云平台、智能超算集群等纷纷落地实现了商业化输出。

2014年至今，在“AI to Government”的智能政务领域，政府作为需求方，将人工智能融入铁路公路、机场港口、轨道交通、园区地产等基础设施领域，逐步实现社会基础设施的“智能化改造”，并在政务、教育、医疗等公共服务领域应用人工智能算法，深入挖掘公共数据资源，提升公职人员的服务效能。同时，国家加大政府对人工智能开放平台、芯片、智能制造的基础研发政策扶持力度，加大投入产业引导基金，孵化了一批科创企业。

2018年开始，“AI to Business”逐渐兴起，人工智能与零售业、制造业、农业（种植业、养殖业）、物流供应链等行业深度融合。尽管受到多变的国际形势的影响，但具有创新精神的我国大中小规模企业都在探索独特的“智能商业”转型路径，以商汤科技公司为代表的诸多我国人工智能独角兽企业，以机器视觉、交互语音、自然语言处理（Natural Language Processing,NLP）等人工智能超算平台为支撑，逐步赋能百业，在公共服务之外寻求新的价值增长点。人工智能广告、增强现实（Augment Reality,AR）直播、智能制造、人工智能养猪等初期标杆案例显示出各产业智能化的巨大发展空间。

由此，可总结出人工智能的大致发展历程，如图1-6所示。