人工智能發(fā)展進程

孫江萍++麻芳

摘 要：人工智能自20世紀計算機互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)發(fā)展以來，在各個領(lǐng)域具有廣泛應(yīng)用的重大成就，并且滲入到各個學(xué)科研究領(lǐng)域。本文以人工智能的定義為出發(fā)點，簡單概括了人工智能的發(fā)展階段以及當前的研究和應(yīng)用，將人工智能與人的智能進行對比，并對未來人工智能的發(fā)展趨勢進行闡述。

關(guān)鍵詞：計算機技術(shù)；人工智能

1 人工智能的發(fā)展歷史

1.1萌芽階段

1956年以前，英國數(shù)學(xué)家圖靈為人工智能做了開拓性的貢獻。圖靈機的出現(xiàn)是人工智能乃至整個計算機科學(xué)發(fā)展進入新階段的標志，1961年以后，人工智能主要內(nèi)容涉及知識工程、自然語言理解等。人們研究人工智能方法也分為結(jié)構(gòu)模擬派和功能模擬派，分別從腦的結(jié)構(gòu)和腦的功能入手研究。

1.2成長階段

20世紀80年代，人工智能的研究進入成長階段。1984年，Astrom明確提出建立專家控制的新概念，專家系統(tǒng)是一種具有特定領(lǐng)域內(nèi)大量知識與經(jīng)驗的程序系統(tǒng)，其水平可以達到甚至超過人類專家的水平，專家控制系統(tǒng)是目前人工智能中最活躍最有效的一個研究領(lǐng)域，專家系統(tǒng)可分為解釋型、診斷型等類型，1986年，中國蔡自興提出把人工智能、控制論、信息論和運籌學(xué)結(jié)合起來，用于構(gòu)造不同領(lǐng)域的智能控制系統(tǒng)，有效地促進專家系統(tǒng)進一步發(fā)展。與此同時，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究也因為人工智能的發(fā)展再度掀起熱潮；對于模糊理論的研究，以及其他分支也都開始迅速開展研究。這些標志著智能控制已從研制開發(fā)階段轉(zhuǎn)向應(yīng)用階段。

1.3快速發(fā)展階段

20世紀80年代末，人工智能開始逐步向多技術(shù)、多方法的綜合集成與多學(xué)科、多領(lǐng)域的綜合應(yīng)用型發(fā)展，人工智能進入了快速發(fā)展階段。人工智能既然是多個自然科學(xué)和社會科學(xué)交叉的結(jié)晶，那么每一個學(xué)科的研究成果都可以成為另外一個學(xué)科的研究基礎(chǔ)或輔助手段?？梢灶A(yù)見，作為創(chuàng)新思想的源泉，學(xué)科交叉將催生更多的研究成果，學(xué)科交叉也必將孕育人工智能未來的大突破。對于人工智能學(xué)科整體而言，要有所突破，需要多個學(xué)科合作協(xié)同，在交叉學(xué)科研究中實現(xiàn)創(chuàng)新。

2 當前的研究和市場應(yīng)用

艾瑞發(fā)布《2015年中國人工智能應(yīng)用市場研究報告》，從“發(fā)展現(xiàn)狀”“應(yīng)用現(xiàn)狀”“發(fā)展前景及市場機會”三方面對目前國內(nèi)人工智能應(yīng)用市場做出分析判斷，并對未來國內(nèi)外人工智能市場的發(fā)展做出預(yù)測。報告透露，以BAT為首的互聯(lián)網(wǎng)巨頭已在人工智能領(lǐng)域布局，同時，上百家創(chuàng)業(yè)企業(yè)開始滲透并構(gòu)架起產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)層、技術(shù)層、應(yīng)用層，形成產(chǎn)業(yè)鏈模型。

3 人工智能與人的智能對比

3.1第一回合：人類險勝

人與計算機的對抗可以上溯至20世紀70年代，最早是計算機技術(shù)人員在實驗室一種休閑娛樂。1996年2月，由IBM開發(fā)的超級電腦深藍（Deep Blue）挑戰(zhàn)國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫，在經(jīng)過7天的比賽之后，深藍以2∶4的失敗告終。這是歷史上第一次由人工智能挑戰(zhàn)世界頂級棋類選手，深藍輸了比賽，卻引起全球?qū)θ斯ぶ悄馨l(fā)展的高度關(guān)注，這臺冷冰冰的機器在比賽中并沒有讓世界冠軍好受，卡斯帕羅夫雖然最終贏得比賽，但也宣告了人機對抗中人類勝利的歷史的結(jié)束。

3.2第二回合：人類完敗

1996—2016年的二十年，人類與機器之間進行了三次標志性的競賽，均以人類失敗告終。1997年，IBM深藍再次挑戰(zhàn)卡斯帕羅夫，并以3.5∶2.5的優(yōu)勢贏得比賽，成為首個在標準比賽時限內(nèi)擊敗國際象棋世界冠軍的電腦系統(tǒng)，同時也標志著人機智力對抗中，機器已經(jīng)實現(xiàn)逆轉(zhuǎn)。

2011年，IBM開發(fā)的集成服務(wù)器沃森（Watson）參加美國《危險邊緣》，并最終擊敗最高獎金得主魯特爾和連勝紀錄保持者詹寧斯，獲得了100萬美元獎金。這是人工智能在綜藝節(jié)目上第一次擊敗人類選手獲得最高獎金。相對于深藍，沃森需要處理的信息更加復(fù)雜，盡管在一些提示信息相對較少的問題面前表現(xiàn)明顯不如人類，但是依靠強大數(shù)據(jù)處理能力和運算速度上的優(yōu)勢，戰(zhàn)勝人類。

然而這一切到了2016年，發(fā)生了改變。2016年伊始，谷歌宣布其倫敦子公司Deep Mind開發(fā)的AlphaGo機器人以5∶0大勝歐洲圍棋冠軍樊麾，隨后又以4∶1比分戰(zhàn)勝世界冠軍韓國圍棋國手李世石。2016年底，AlphGo化名Master在圍棋網(wǎng)絡(luò)平臺上所向披靡，將中日韓的一個個頂尖棋手斬于馬下，取得了60連勝輝煌戰(zhàn)果。因為圍棋是迄今為止最復(fù)雜的棋類游戲，那么機器能夠在圍棋上戰(zhàn)勝人類頂尖選手則意味著至少在棋類游戲上實現(xiàn)了對人類的全面超越。

3.3第三回合：休戰(zhàn)、共贏

無論是深藍、沃森還是AlphaGo，其研發(fā)的目的遠不止贏得一場比賽那么簡單。IBM早已將深藍和沃森系統(tǒng)應(yīng)用于藥物研發(fā)、金融風險計算等領(lǐng)域。至于輸給深藍的卡斯帕羅夫，也并沒有因為失敗而從此一蹶不振，相反他又拿下了幾乎所有著名的國際象棋比賽的冠軍，最后退出國際象棋界后，轉(zhuǎn)身又進軍政界。輸給AlphaGo的李世石從此人氣大漲，參加了各種訪談和綜藝節(jié)目，圍棋在韓國年輕人中進一步升溫。雖然人機大戰(zhàn)在比分上表現(xiàn)為人類的完敗，但最終的結(jié)果是：雙方都從中受益。

4未來發(fā)展方向

雖然人工智能有二十多年的發(fā)展歷史，但仍然處于研究階段，它仍然面臨一些問題。人工智能的發(fā)展是力求讓智能系統(tǒng)做出自己的決定。深度學(xué)習是機器學(xué)習的新浪潮，也是人工智能發(fā)展的一個里程碑，雖然深度學(xué)習已經(jīng)在語音識別、圖像識別等領(lǐng)域小試身手，但客觀上講還處于襁褓階段，無論是理論研究還是工程化都還面臨巨大的難題。誰也不能保障深度學(xué)習在未來能否成為人工智能最基礎(chǔ)的方法，也許會有新的更好的技術(shù)替代深度學(xué)習，但是可以肯定的是，人工智能的夢想不再遙遠，機器將在不久的將來像人類一樣思考。

5結(jié)語

人工智能是社會發(fā)展的需要，也是社會發(fā)展的必然產(chǎn)物。伴隨著人工智能的發(fā)展，一方面學(xué)科在不斷細分，高度分化，另一方面，學(xué)科在不斷融合，呈現(xiàn)出交叉和綜合的趨勢。在備受關(guān)注的機器人領(lǐng)域，人工智能也具有無限的發(fā)展空間，雖然現(xiàn)在機器人的發(fā)展已經(jīng)讓人矚目，但是相信人工智能會給我們帶來更加震撼的成果。

對人工智能的研究是人類一直以來的愿望，同時也是一項極其具有挑戰(zhàn)性的研究學(xué)科，和其他研究一樣，必定障礙重重，但是有信心與毅力恰好是人類勝過人工智能的一個方面，所以我們要敢于挑戰(zhàn)，敢于創(chuàng)新，讓人工智能取得新的突破性成就。

參考文獻：

[1]于新生，劉德華.控制理論與人類智能[J].周口師范學(xué)院報，2006，23（2）：65-67.

作者簡介：

孫江萍（1997.03—），本科在讀，市場營銷專業(yè)，現(xiàn)就讀于煙臺南山學(xué)院商學(xué)院市場營銷1601班。

麻芳（1982.12—），碩士研究生，高分子化學(xué)與物理專業(yè)，現(xiàn)任職于煙臺南山學(xué)院。