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随着人工智能(AI)技术的不断发展，各种AI产品逐渐进入我们的生活。

19世纪，作为人工智能和计算机科学的鼻祖，数学家查尔斯·巴贝奇和阿达·洛芙莱斯试图制造出最早的带有连杆、进位齿轮和穿孔卡片的可编程数学计算机，以模拟人类的数学逻辑运算能力。

20世纪初，随着西班牙神经学家Ramón y Cajal利用高尔基染色法对大脑切片进行显微观察，人类终于清楚地认识到，我们几乎所有的思维活动都是基于那些特殊的神经细胞——大脑中伸出细长神经纤维并相互连接成一个巨大信息网络的神经元。

至此，虽然智能的具体运行方式仍然是一个深不见底的迷宫，但建造这个迷宫的一砖一瓦对人类来说已经不再神秘。

智力是物质结构的一种特殊形式。

就像字可以用徽墨写在宣纸上，也可以用凿子刻在石碑上，智能不一定需要粘在载体上。随着神经科学的启蒙和数学的进步，20世纪计算机科学的先驱们意识到，巴贝奇和阿达试图用机械复制人类智能的想法在原则上是完全可行的。因此，以艾伦·图灵为代表的新一代学者开始思考，是否有可能以二战后新兴的电子计算机为载体，构建“人工智能”。

图灵在他1950年的论文《计算机械与智能》中做了一个巧妙的“实验”，展示如何测试“人工智能”。

这个“实验”后来被称为“图灵测试”:一名人类测试者将通过键盘和显示屏，同时与一名人类和一台计算机进行“在线聊天”。当70%的人类测试者不能正确判断两个“人”说话的真假时，就认为计算机达到了“人工智能”的标准。

虽然图灵测试只是一个启发性的思想实验，而不是一个具体的判断方法，但是他通过这个假设说明了“智能”判断的模糊性和主观性。但他的判断手段与当时心理学领域正在崛起的斯纳金的“行为主义”不谋而合。简而言之，基于唯物主义的一元论思维，图灵和斯金纳都认为，智力——甚至所有的思维活动——只是一个信息处理系统对外界刺激做出反应的一种运行模式。因此，对于其他旁观者来说，只要两个系统在面对相同的输入时都能输出相同的反馈，就可以认为是“同类”。

1956年，人工智能正式成为一个科学概念，随后出现了许多新的研究目标和方向。举个例子，就像人在迷宫中遇到死胡同的时候会回去寻找新的路线一样，为了让人工智能达到某个目标，工程师们编写了一个可以追溯的算法，那就是“搜索推理”。

为了用人类语言与计算机“交流”，工程师们构建了一个“语义网”。于是第一个会说英语的聊天机器人伊莱扎诞生了，但伊莱扎只能按照固定的套路回答。

20世纪60年代末，有学者指出，人工智能应该简化自己的模型，让人工智能更好地学习一些基本原理。在这种思潮的影响下，人工智能开始了新一轮的发展，麻省理工学院开发了早期的自然语言理解计算机程序，命名为SHRDLU。工程师们大大简化了SHRDLU的程序积木世界，其中所有物体和位置的集合可以用50个字左右来描述。极度简化模型的结果是其内部语言组合少，程序基本上可以完全理解用户指令的意思。在外部，用户可以与加载了SHRDLU程序的计算机进行简单的对话，并可以用语言指令查询和移动程序中的虚拟积木。SHRDLU曾被视为人工智能的成功范例，但当工程师们试图用这个系统处理现实生活中的一些问题时，却遭遇了滑铁卢。

之后人工智能的发展也和图灵想象的不一样。

现实中人工智能的发展并没有集中太多资源模仿人类的“一般人工智能(也叫强人工智能)”。相反，自人工智能研究正式诞生以来，它就专注于让计算机通过“机器学习”来优化自己的算法，并最终形成了能够高效解决具体问题的“专家系统”。由于这些人工智能只会在有限、狭窄的领域发挥作用，不具备或不追求全面、复杂的认知能力，因此也被称为“弱人工智能”。

但无论如何，这些能够高效解决具体问题的人工智能，在解放劳动力、推动现代工厂和组织的智能化管理方面发挥了关键作用。随着大数据、云计算等先进技术的发展，人工智能正在进一步发展，更加开放。随着系统采集数据的增加、AI算法的完善、相关芯片处理能力的提升，人工智能的应用将从特定的碎片场景逐渐向更深层次、更多样化的应用场景转变。

从小的方面来说，人工智能已经逐渐渗透到我们生活的方方面面。比如你可以通过喊来回应你的智能语音系统，比如siri，萧艾同学；比如超市支付中使用的人脸识别；或者穿梭于餐厅或酒店的智能送餐机器人，这些其实都是人工智能的应用实例。大的方面，人工智能在制造业、交通运输、能源、互联网行业的应用逐渐深入，推动了数字经济生态链的建设和发展。

虽然脑科学和人工智能之间仍然存在巨大的差距，而一般的人工智能仍然像科幻梦一样，正如萧伯纳所说，“科学总是不公平的，它不提出十个问题，就永远解决不了一个问题。”科学总是在曲折中前行，只要我们不断探索，虽然无法预测是否能到达既定的目的地，但终会在途中有所收获。

参考

[1]王永青。人工智能原理与方法[M]。Xi交通大学出版社，1998。

[2]罗素，斯图尔特J .人工智能:一种现代方法[J].人民邮电出版社，2002。

[3]加贝·D·M，霍格·C·J，罗宾逊·J·A，等，《人工智能与逻辑程序设计中的逻辑手册》。第一卷:逻辑基础。, 1995.

[4]胡、、赵、、曾銮、。图灵机与图灵测试[J].计算机知识与技术:学术版，2006(8):2。

[5]赵南，讪讪的。人工智能的应用现状及关键技术研究[J].中国电子科学研究院学报，2017，12(6):3。

[6] Genesereth M R，Nilsson N J .人工智能的逻辑基础[J].人工智能与智能领域的大脑拓展研究。神经科学，1987年

作者:张雨辰

编辑:韩越洋