人工智慧發展的10個瞬間，人類智力堡壘一步步陷落

15年起，人工智慧就成為每個業內人士必須要做的事情，不做人工智慧就是等死，而其實，人工智慧的發展已經經歷了近60年，才逐漸成為主流。但是將人工智慧的發展歷史濃縮到十個瞬間並不是一件容易的事。

人工智慧

這世界上有數以百計的研究實驗室和數以千計的計算機科學家，正是他們一點點推動人工智慧向前發展，小萬同學梳理了十個人工智慧發展的關鍵瞬間，來看看人工智慧到底是什麼。是我們為你精心奉上的AI發展極簡史，希望你可以在閱讀過後，對於AI究竟是怎樣引發現今熱潮有一個更加深刻的認識。

1. 神經網路的誕生--Warren McCullon和Walter Pitts劃時代的論文

1943年，Warren McCullon和Walter Pitts的論文《A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity》，成為神經網路的起點，這篇論文不亞於google創始人寫的PageRank，而後者為谷歌提供了理論支持。

神經網路

神經網路在「人腦「的啟發下被設計出來的工具，驅動了現今絕大部分最為先進的AI技術。

2.人工智慧（Artificial Intelligence）--一份劃時代的研究計劃

1955年8月31日是AI的官方起始時間。因為這一天，研究者John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester, and Claude Shannon提交了一份關於「兩個月，十個人共同研究人工智慧（AI）」的研究計劃。

第一份研究計劃

第二年，和人工智慧相關的學術會議正式在達特茅斯大學舉行。雖然他們對自己研究項目的預估太過樂觀，在研究計劃中他們寫到：「我們認為，如果細心地選擇一群有能力的科學家一起工作一個暑假，就可以達成劃時代的學術突破。」，但是，時代的大幕已經拉開。

3.反向傳播演算法--奠定機器學習理論基礎

反向傳播演算法是機器學習理論歷史上最為重要的一個演算法，它在1969年被人提出，可是要等到20世紀80年代中期他才成為了機器學習理論的主流。反向傳播演算法的發展剛開始極為緩慢，而現在，已經成為主流了。

反向傳播演算法

反向傳播演算法允許一個神經網路在其實際輸出和其期待的不一致時，能夠主動進行自我調節。這意味著人們可以通過在每次神經網路犯錯誤時都及時對其改正來對他們進行訓練。之後，反向傳播演算法就可以修改神經網路的拼接，從而保證它能夠在下一次遇到同樣問題是不會犯同樣的錯誤。

4.和計算機對話--圖靈測試的第一步

17年，最火的互聯網產品就是智能語音助手了，從siri，到Alexa，到google assistant，國內BAT也全部投入重金在這一產品，因為它可能代表著下一個時代的交互方式，也許成為下一個流量入口。

Amazon Echo

而這一切的一切還要追溯到1960年代，MIT人工智慧實驗室發明了一款名為Eliza的機器心理治療師，實現使用者通過文字進行比較智能的交流。Eliza的發明者注意到，當人們開始使用這款人工智慧應用來進行心理治療時，他們甚至比平時更願意進行深入的交流。

5.奇點--讓所有科學家又愛又恨的時刻

奇點來臨絕對是人工智慧歷史上最大的頭條，這意味著機器已經比人聰明，科技發展將瞬間爆炸。奇點的提出，是1993年，計算機科學家兼知名作者Vernor Vinge發表了一篇引爆相關討論的文章。

奇點臨近

《即將到來的科技奇點》中，Vinge預測未來的三十年內，人們將會有能力製造超乎人類的智能。「在不久之後，人類的時代將會終結，」他寫道。而這一警告也被後來例如Elon Musk這樣的企業家不斷重複著。

6.無人駕駛的汽車--行業的巨大改變

和智能語音助手一樣火的產品是無人駕駛汽車，而百度的Apollo平台也宣稱20年左右，無人駕駛汽車將會商用。然後，無人駕駛汽車，不是google最先提出。

GOOGLE 無人駕駛汽車

1986年，由德國Bundeswehr University的研究者們合力研發的,裝載著智能感測器和攝像機的賓士廂式貨車成功地在一條無人的街道上行駛著。幾年後,卡耐基梅隆的研究者，Dean Pomerleau成功製造了一輛自動的龐蒂克迷你貨車，成功地從匹茨堡行駛到聖地亞哥，兩地相隔了2797英里的距離。一個行業從此開始了轟轟烈烈的故事

7.IBM深藍戰勝Garry--人腦的戰略性思維落敗

1997年註定是改寫AI歷史的一年。這一年，IBM的深藍超級計算機贏過了國際象棋冠軍Garry Kasparov。這場勝利雖然仍然無法向研究者表明AI可以在沒有明確規則的領域解決問題獲得勝利，但已經是整個人工智慧領域非常大的飛躍。

DEEP BLUE

8.IBM的人工智慧贏下危險邊緣--機器人霸主從此笑傲江湖

1997年戰勝棋王后，IBM的人工智慧在2011年挑戰一個名叫《Jeopardy！》（危險邊緣）的美國智力競賽節目。IBM的Watson AI實驗室將這一檔節目之前的贏家Brad Rutter和Ken Jennings請了回來和AI一戰高下。最後，毫無意外。

9.AI，自動學習到了貓，AI也能鏟屎

2012年的6月，谷歌的研究人員Jeff Dean和Andrew Ng將他們從Youtube視頻上截取下來的一千萬張沒有標籤的圖片輸入了一個由一萬六千台計算機處理器組成的巨型神經網路中。而這一次，是機器自動的發現了「貓」，人工智慧的理解，已經不需要人來教了。出乎意料的，AI，和人類一樣，都很喜歡小貓的視頻。

10.Alpha Go打敗圍棋冠軍--人類智力最後的堡壘

2016年3月，谷歌的AlphaGo打敗了圍棋世界冠軍李世石。

AlphaGo

一共有6千萬人參與圍觀，不知道他們是期待人類能保有最後的榮光，還是目送人工智慧登上智力的王座。這場比賽有著劃時代的意義，是因為圍棋選擇落子的可能性超過了這世界原子的數量，同時，也是人工智慧自主發展處的戰術和戰略，讓人類嘆為觀止。

而，Alpha Zero又進一步全勝戰績打敗了Alpha Go，人類只能望其項背了。