人工智能列国志｜这十件大年夜事记录了人工智能成长的64年_人工智能_人类

2024-10-20 05:31:37 绘影字幕

韶光拨回到1956年的夏天，在美国汉诺斯小镇宁静的达特茅斯学院，约翰·麦卡锡（John McCarthy，Lisp措辞发明者、图灵奖得主）、马文·明斯基（Marvin Minsky，人工智能与认知学专家）、克劳德·喷鼻香农（Claude Shannon，信息论的创始人）、艾伦·纽厄尔（Allen Newell，打算机科学家）、赫伯特·西蒙（Herbert Simon，诺贝尔经济学奖得主）等聚在一起进行了一场头脑风暴谈论会。

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在这次的头脑风暴谈论会上，这几位年轻的学者谈论的是当时打算机尚未办理，乃至尚未开展研究的问题，包括人工智能（AI）、自然措辞处理和神经网络等。
也正是在这场会议上，人工智能这个词首次被提出，并逐渐成为一门学科。

故意思的是，与本日的许多会议不同，当时的这场会议虽然叫做“达特茅斯夏季人工智能研究会议”，但会议末了实在并没有什么可以报告的科研成果，其次这个会议持续了一个暑假。
只管当时的谈论并没有得出可以报告的科研成果，但这次学术谈论会却成为了历史的一个开端，开启了人们对人工智能的无尽探索，影响至今。

如今，人工智能已经走过了64年，AI经历了观点从无到有的蜕变，并且已经走出了技能爆发的阶段，进入了落地运用、创造代价的新期间。
英国工程物理科学研究理事会称，从目前来看，人工智能在提高生产率方面有着巨大的潜力，最突出的便是帮助公司和人们更有效地利用资源，以及简化人类与大量数据交互的办法；人工智能可以帮助公司和员工提高事情效率；人工只能可以减轻大数据搜索的包袱。
同时，越来越多的国家开始关注伴随着人工智能发展而来的道德伦理问题。
以美国为例，包括微软、IBM、亚马逊在内的多家科技公司近期纷纭表示停息供应人脸识别技能。

人工智能在过去的64年景长中经历过寒冬，也有过自己的春天。
接下去，澎湃新闻（www.thepaper.cn)就选取了64年里不容错过的十大关键事宜，带读者一起来看人工智能是如何走到本日的。

1.人工智能的出身：达特茅斯会议（Dartmouth Conference）

韶光：1956年8月

在达特茅斯学院的这次头脑风暴上，打算机科学家约翰·麦卡锡说服了与会者接管了“人工智能”作为该领域的名称。
因此，这次会议也被认为是人工智能正式出身的标志。

影响：这几位年轻的学者谈论的是当时打算机尚未办理，乃至尚未开展研究的问题，包括人工智能（AI）、自然措辞处理和神经网络等。
也正是在这场会议上，人工智能这个词首次被提出，并逐渐成为一门学科。

2. 机器学习和完全的人工智能系统观点的出身

韶光：1959年

在这一年里，IBM公司的打算机专家阿瑟·塞缪尔(Arthur Lee Samuel)创造了“机器学习”一词，在他的文章中指出：“给电脑编程，让它能通过学习比编程者更好地下跳棋。
”塞缪尔基于其理论研究成果所体例的下棋程序是天下上第一个有自主学习功能的游戏程序，曾在泰西跳棋比赛中一举夺魁。

同一年韶光里，约翰·麦卡锡揭橥了文章《Programs with Common Sense》，提出了“Advice Taker”观点，文章描述的假想程序可以被算作是第一个完全的人工智能系统。

影响：机器学习观点出身，得益前辈们在这个领域的研究，才让DeepMind公司在60年后成功开拓了围棋AI，挑落了人类棋手。
机器学习也成为了人工智能领域里最为主要的研究分支之一。

3. 人机首次对话

韶光：1966年

美国麻省理工学院（MIT）人工智能实验室的约瑟夫·维森鲍姆（Joseph Weizenbaum）在这一年开拓了最早的自然措辞谈天机器人ELIZA，能够模拟临床治疗中的生理年夜夫。
ELIZA的实现技能是通过关键词匹配规则对输入进行分解，而后根据分解规则所对应的重组规则来天生回答。
简而言之，便是将输入语句类型化，再翻译成得当的输出。
虽然 ELIZA 很大略，但维森鲍姆本人对ELIZA的表现感到吃惊

影响：近年来，人机对话交互技能成为人工智能的热点领域。
浩瀚科技公司相继推出了人机对话技能干系产品，并将人机对话交互技能作为其公司的重点研发方向。
目前比较有名的产品有谷歌的Google Assistant和苹果的 Siri等。
Siri评价道，ELIZA是一位生理年夜夫，是她的启蒙老师。

4. 日本造成第一个人形机器人

韶光：1973年

日本早稻田大学造出第一个人形机器人WABOT-1，它由肢体掌握系统、视觉系统和对话系统组成。
WABOT-1这个庞然大物会说日语，能抓握重物，通过视觉和听觉感应器感想熏染环境。
对出生于1973年的它已算不错了。
到了1980年，早稻田大学更新了设计，研制出了WABOT-2，第二代能够与人沟通，阅读乐谱并演奏电子琴。

影响：人形机器人的出身，知足了许多人对机器人的最初想象，也为未来机器人的设计和开拓奠定了根本。
不过，人工智能发展到1970年代，由于研究者对付项目难度评估不敷，导致承诺无法兑现，让人们当初对人工智能的乐不雅观期望遭到了严重打击，人工智能遭遇打击，研究经费被转移到了那些目标明确的项目上。

5. AI寒冬来临

韶光：1984年

在1984年的年度AAAI（美国人工智能协会是人工智能领域的紧张学术组织之一。
该协会主理的年会AAAI是人工智能主要的学术会议之一）。
会议上，人工智能专家罗杰·单克(Roger Schank)和马文·明斯基警告“AI之冬”即将到来。
预测AI泡沫破灭，投资资金也将如1970年代中期那样减少。

影响：正如两位人工智能专家所预言的，在他们发出警告后3年，确实发生了AI泡沫的破灭。
到了上世纪80年代晚期，美国国防高等研究操持局（Defense Advanced Research Projects Agency，简称DARPA）的新任领导认为人工智能并不是“下一个浪潮”，让人工智能从狂热追捧中一步步走向镇静，人工智能的研究遭遇经费危急。

6. “深蓝”降服人类国际象棋冠军

韶光：1997年5月

1997年5月，在纽约，卡斯帕罗夫输掉了一场六局制比赛，对手是 IBM的深蓝（Deep Blue），当时天下上最强大的国际象棋打算机。
关于这场比赛，至今仍有许多争议。
首先，“深蓝”的设计者有机会事先根据卡斯帕罗夫的计策和风格以及所有的公开对局对深蓝的程序进行针对性的改编。
而卡斯帕罗夫就无法理解“深蓝”的历史记录，由于“深蓝”在每次对决之后就被会被微调，以是他完备便是在盲下。
其次，人们忘却了，深蓝寻衅赛分两场，而卡斯帕罗夫赢得了1996年在费城举行的第一场。
在两场比赛之间，IBM重新编码了它的打算机，于是卡斯帕罗夫指控IBM作弊。

影响：IBM的“深蓝”通过“穷举法（brute force）”或者说暴力打算的办法，在打算游戏步数的能力比人类强太多。
输掉比赛后，卡斯特罗夫也承认：机器在游戏领域占上风，是由于人类会犯缺点。
这次人类的失落败，也引发了人们新的思考：在国际象棋上赢了人类后，机器下一个争夺的领域会是什么？会是围棋吗？

7. ImageNET数据库建立，终极帮助AI认出了猫

韶光：2006年-2009年

2006年，当时刚刚出任伊利诺伊大学喷鼻香槟分校打算机教授的李飞飞创造，全体学术圈和人工智能行业都在苦心研究同一个观点：通过更好的算法来制订决策，但却并不关心数据。

她意识到这种方法的局限：如果利用的数据无法反响真实天下的状况，即便是最好的算法也无济于事。
于是她的办理方案是培植更好的数据集。
这是一个大型注释图像的数据库，旨在帮助视觉工具识别软件进行研究。

影响：由李飞飞带头此制作的数据集名为ImageNet，它作为论文于2009年发布时，还只能以海报的形式缩在迈阿密海滩大会的角落里，但却很快成为了一场年度竞赛：看看究竟哪种算法能以最低的缺点率识别出个中的图像所包含的物体。
很多人都将此视作当今这轮人工智能浪潮的催化剂。
到了2017年，良好者的识别率就从71.8%提升到97.3%，超过了人类，并证明了更弘大的数据可以带来更好的决策。

值得一提的还有一件事。
2012年6月，人工智能专家吴恩达和谷歌人工智能部门卖力人杰夫·迪恩做了一份实验报告，他们给一个大型神经网络展示1000万张未标记的网络图像，然后创造神经网络能够识别出一只猫的形象。

这些进步，都为本日人工智能领域图像识别技能的发展起到了主要浸染。

8. AlphaGo横空出世，降服围棋顶级棋手

韶光：2016年3月

在AlphaGo涌现前，人们普遍认为机器想要在围棋领域降服人类至少还要10年韶光。
但这统统假定在2016年3月韩国的一家酒店被冲破了。
这个由英国初创公司DeepMind研发的围棋AI以4：1的比分赢了人类职业棋手九段李世石。
到了2017年5月，升级后的AlphaGo又在乌镇降服了当时围棋第一人柯洁九段。
AlphaGo的棋艺增长迅速，势如破竹。
降服柯洁后，DeepMind仍未停下研发脚步，随后又推出了AlphaGo zero版本，做到了无师自通，乃至还可以通过“旁边手互博”提高棋艺。

影响：AlphaGo的涌现让众人对人工智能的期待再次提升到前所未有的高度，在它的带动下，人工智能迎来了最好的发展时期。
而对付希望利用人工智能推动人类社会进步为义务的DeepMind来说，围棋并不是AlphaGo的终极奥义，他们的目标始终是要利用AlphaGo打造通用的、探索宇宙的终极工具。

9.IBM AI辩论机器人 “IBM Project Debater”对战人类辩论冠军

韶光：2018年-2019年

推理和辩论一贯以来被认为是人类的专长。
然而在2018年6月，IBM开拓的辩论机器人“IBM Project Debater”向以色列国家辩论冠军Noa Ovadia发起了寻衅。
在40名不雅观众投票中，“IBM Project Debater”以9票的上风降服人类选手。

在比赛中，Project Debater依托自身数据库中的强大信息源，在比赛中表现了在数据驱动下出色的演讲稿撰写与表达能力、听力理解能力和仿照人类困境并提出论点的能力。

2019年1月，这个AI辩论系统首度向公众年夜众开放，IBM约请人们针对特定辩论题向Project Debater提交论据，以丰富Project Debater的语料库。

2019年2月，Project Debater再次迎战2016年天下辩论锦标赛决赛选手Harish Natarajan。
这一次人类选手取得了胜利。
不过，我们仍旧可以看到人工智能在自然措辞处理等领域的强大实力。

影响：相较于此前AI在棋盘游戏和智力问答游戏中对战人类取得的胜利，AI在没有确定规则、没有标准答案的辩论比赛中取得的胜利显得更难堪得，展现了AI在“思考判断”能力发展上的更多可能性。

10.2020天下人工智能大会云端峰会

韶光：2020年7月9日-11日

经由64年的发展，当下AI已经走出技能爆发的阶段，进入落地运用、创造代价的新期间，对天下经济、社会进步和人类生活产生日益深刻的影响。

和64年前在美国达特茅斯学院的头脑风暴谈论会相似，2020天下人工智能大会云端峰会云集了环球人工智能领域最具影响力的科学家和企业家，以及干系政府、国际组织领导人。
重磅高朋的数量较去年连续增加，他们将环绕人工智能领域深度赋能行业、技能打破领悟以及人工智能向善规范等行业发展趋势进行谈论。