五、人工智能加速超車(1993年~2011年)
? 經(jīng)過五十多年的發(fā)展，AI終于實現(xiàn)了一些小目標(biāo)。被成功地用在各個商業(yè)領(lǐng)域之中，盡管很多時候是在幕后。這些成就有的歸功于計算機(jī)性能的提升，有的則是在科學(xué)家不斷追求而獲得的。AI經(jīng)過幾次沉浮在商業(yè)領(lǐng)域里聲譽已經(jīng)大不如前。各種因素將AI拆分為各自為戰(zhàn)的幾個應(yīng)用領(lǐng)域，有時候它們甚至?xí)眯旅~來替換“人工智能”以避免受其歷史影響。
九十年代的許多AI研究者故意用其他一些名字稱呼他們的工作，例如信息學(xué)，知識系統(tǒng)，認(rèn)知系統(tǒng)或計算智能。部分原因是他們認(rèn)為這些領(lǐng)域與AI存在根本的不同，同時新名字也有利于獲取經(jīng)費。
同時越來越多的AI研究者們開始開發(fā)和使用復(fù)雜的數(shù)學(xué)工具。人們廣泛地認(rèn)識到，許多AI需要解決的問題已經(jīng)成為數(shù)學(xué)，經(jīng)濟(jì)學(xué)和運籌學(xué)領(lǐng)域的研究課題。數(shù)學(xué)語言的通用性不僅使AI可以與其他學(xué)科展開更高層次的合作，而且使研究結(jié)果更易于評估和證明。AI已成為一門更嚴(yán)格的科學(xué)分支。這些變化被視為一場“革命”和“簡約派的勝利”。
?AI研究者們把算法的開發(fā)變?yōu)橄到y(tǒng)主要部分，這使得AI可以解決大量的難題，這些解決方案在產(chǎn)業(yè)界起到了重要作用。應(yīng)用了AI技術(shù)的有數(shù)據(jù)挖掘、工業(yè)機(jī)器人、物流系統(tǒng)、語音識別程序、銀行防欺詐、醫(yī)療診斷和Google搜索引擎等。AI終于逐漸走出了實驗室，走向各行各業(yè)的應(yīng)用，取得更大的成功。
在這個階段的重大事件有：
1993年作家兼計算機(jī)科學(xué)家弗諾·文奇(VernorVinge)發(fā)表了一篇文章，在這篇文章中首次提到了人工智能的“奇點理論”。他認(rèn)為未來某一天人工智能會超越人類，并且終結(jié)人類社會，進(jìn)而主宰人類世界，被其稱為“即將到來的技術(shù)奇點”。 他是最早的人工智能威脅論提出者，后來者還有史蒂芬·霍金(Stephen Hawking)和現(xiàn)實版“鋼鐵俠”——特斯拉CEO埃隆·馬斯克(Elon Musk)。
1997年5月11日，IBM公司的電腦“深藍(lán)”戰(zhàn)勝國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫(Garry Kasparov)為首個在標(biāo)準(zhǔn)比賽時限內(nèi)擊敗國際象棋世界冠軍的電腦系統(tǒng)。這是AI發(fā)展史上，人工智能首次戰(zhàn)勝人類。
2005年，斯坦福開發(fā)的一臺機(jī)器人在一條沙漠小路上成功地自動行駛了131英里，贏得了DARPA挑戰(zhàn)大賽頭獎。
2006年，杰弗里·辛頓(Geoffrey Hinton)在《Science》和相關(guān)期刊上發(fā)表了論文，首次提出了“深度信念網(wǎng)絡(luò)”的概念。
?2007年，亞當(dāng)·奇耶(Adam Cheyer)等人創(chuàng)立Siri，一開始的Siri只是iOS中的一個應(yīng)用。2010年被蘋果公司收購，重新開發(fā)后只允許Siri在iOS中運行。語音助手可以識別用戶的語言，并進(jìn)行簡單的系統(tǒng)操作，某種程度上來說，語音助手賦予了人工智能“說話”和“交流”的能力。
?2010年，“無人車之父”塞巴斯蒂安·特龍(Sebastian Thrun)領(lǐng)導(dǎo)的谷歌在加州道路上測試自動駕駛汽車，當(dāng)時已經(jīng)創(chuàng)下了超過 16萬千米無事故的紀(jì)錄。自動駕駛技術(shù)便進(jìn)入了爆發(fā)式發(fā)展階段。
2011年，Watson(沃森)作為IBM公司開發(fā)的使用自然語言回答問題的人工智能程序參加美國智力問答節(jié)目，打敗兩位人類冠軍，贏得了100萬美元的獎金。
六、人工智能感知萬物(2012-至今)
隨著各種機(jī)器學(xué)習(xí)算法的提出和應(yīng)用，特別是深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，人們希望機(jī)器能夠通過大量數(shù)據(jù)分析，從而自動學(xué)習(xí)出知識并實現(xiàn)智能化水平。這一時期，隨著計算機(jī)硬件水平的提升，大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的發(fā)展，機(jī)器采集、存儲、處理數(shù)據(jù)的水平有了大幅提高。特別是深度學(xué)習(xí)技術(shù)對知識的理解比之前淺層學(xué)習(xí)有了很大的進(jìn)步，谷歌的Alpha Go戰(zhàn)勝世界圍棋頂尖高手就是目前人工智能的高水平代表之一。
2012年，深度學(xué)習(xí)技術(shù)又在圖像識別領(lǐng)域大展拳腳。杰弗里·辛頓(GeoffreyHinton)與他的學(xué)生在ImageNet競賽中，取得了分類錯誤率15%的好成績，在這之后，關(guān)于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究與應(yīng)用不斷涌現(xiàn)。
2012年，加拿大神經(jīng)學(xué)家團(tuán)隊創(chuàng)造了一個具備簡單認(rèn)知能力、有250萬個模擬“神經(jīng)元”的虛擬大腦，命名為“Spaun”，它使用一個類似攝像鏡頭的儀器來觀察，并可指揮機(jī)械臂進(jìn)行書寫等動作，并通過了最基本的智商測試。但研究發(fā)現(xiàn)人腦有10的11次方以上的神經(jīng)元，靠硬件完全模擬人類大腦神經(jīng)元這條路，短期內(nèi)也是走不通的。
2012年6月，谷歌研究員杰夫·迪恩(Jeff Dean)和吳恩達(dá)(Andrew Y. Ng)從YouTube視頻中提取了1000萬個未標(biāo)記的圖像，訓(xùn)練一個由一萬六千個電腦CPU組成的龐大神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。在沒有給出任何識別信息的情況下，人工智能通過深度學(xué)習(xí)算法準(zhǔn)確的從中識別出了貓科動物的照片。這是人工智能深度學(xué)習(xí)的首次案例，它意味著人工智能開始有了一定程度的“思考”能力。
? 2013年年末，F(xiàn)acebook CEO馬克·扎克伯格(Mark Zuckerberg)參加神經(jīng)信息處理系統(tǒng)(NIPS)技術(shù)會議。因為扎克伯格的到來而成了一個風(fēng)向標(biāo)，人工智能再一次從單純的學(xué)術(shù)研究走向商業(yè)化。深度學(xué)習(xí)算法被廣泛運用在產(chǎn)品開發(fā)中。
Facebook人工智能實驗室成立，探索深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，借此為Facebook用戶提供更智能化的產(chǎn)品體驗；Google收購了語音和圖像識別公司DNNResearch，推廣深度學(xué)習(xí)平臺。
2015年：人工智能爆發(fā)之年Google開源了利用大量數(shù)據(jù)直接就能訓(xùn)練計算機(jī)來完成任務(wù)的第二代機(jī)器學(xué)習(xí)平臺Tensor Flow；劍橋大學(xué)建立人工智能研究所等。
2016年3月15日，Google人工智能團(tuán)隊DeepMind研發(fā)出AlphaGo與圍棋世界冠軍李世石的人機(jī)大戰(zhàn)落下了帷幕。AlphaGo 4：1 戰(zhàn)勝圍棋世界冠軍李世石，開啟了人工智能的新紀(jì)元。這一次的人機(jī)對弈讓人工智能正式被世人所熟知，整個人工智能市場也像是被引燃了導(dǎo)火線，開始了新一輪爆炸式增長。
????總結(jié)人工智能走過60多年的漫長而又曲折的發(fā)展道路，可以看到經(jīng)過大量相關(guān)學(xué)科研究成果點滴不斷進(jìn)步，在不同方向的研究道路上面反復(fù)探索的積累，才有了今天走進(jìn)我們生活，大量應(yīng)用。
到現(xiàn)在為止，我們可以認(rèn)為的部分實現(xiàn)了弱人工智能，機(jī)器通過感知，學(xué)習(xí)，已經(jīng)可以在一定程度上模仿人類的行為從而展示出智能性了。而且衡量AI可用性的標(biāo)準(zhǔn)已經(jīng)從單純的行為模仿到了是否能超越人類，大量的行業(yè)應(yīng)用正在快速的研發(fā)和部署應(yīng)用，這是人工智能誕生以來最好的時代，我們正在見證這個時代變化的發(fā)生。谷歌旗下開發(fā)AlphaGo的DeepMind最近正在訓(xùn)練AI組隊打游戲，并且擊敗了頂尖水平的業(yè)余玩家。其原理是通過自我對抗的方式從隨機(jī)權(quán)重開始學(xué)習(xí)，人工智能戰(zhàn)隊從漫無目的地閑逛到出現(xiàn)戰(zhàn)斗的“意識”。幾天之后，AI的策略就非常接近人類了。AI的訓(xùn)練量級非常大，每天都能完成人類玩家180年的練習(xí)量。游戲AI最早的時候是做出來陪人類“玩兒”的，而現(xiàn)在人類在陪人工智能游戲“玩兒”，甚至一般人還打不過它，不得不說一句：時代是真的變了。
為什么要訓(xùn)練AI組隊打游戲呢？自從AI征服了圍棋之后，下一個目標(biāo)就是讓人工智能在即時戰(zhàn)略游戲中戰(zhàn)勝頂級人類玩家。在棋類游戲中局勢的變化是相對容易被量化的，即使是復(fù)雜的圍棋也只是在19×19的棋盤中進(jìn)行。但像《星際爭霸》這樣的類型的即時戰(zhàn)略游戲，每個單位可能的變化和互相影響遠(yuǎn)比這個數(shù)字多得多。并且即時戰(zhàn)略游戲更加混亂且有連續(xù)性，也更接近于真實的世界。如果AI能在即時戰(zhàn)略游戲戰(zhàn)勝人類，那將可以帶來海量的AI技術(shù)商業(yè)化應(yīng)用場景。
但我們也要看到人工智能發(fā)展的速度是如此迅速，而未來的發(fā)展方向還沒有很清晰，這樣的情況就像是黑夜里在鄉(xiāng)間小路上開快車，既看不清遠(yuǎn)處的路，又要非常小心的駕駛，因為稍不留神就會滑出路面，后果不堪設(shè)想。即便如此我們也不應(yīng)該畏懼人工智能的發(fā)展，而是要更加關(guān)注這些問題，更多人去研究和討論，在人工智能發(fā)展的過程中解決問題，帶著人工智能走進(jìn)一個更好的未來。
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