第二节 发展历程：两起两落，正经历第三次浪潮
1956年夏，以麦卡赛、明斯基、罗切斯特和香农等为首的一批年轻科学家聚在一起，研究和探讨了用机器模拟智能的一系列有关问题，并首次提出了“人工智能”这一术语，标志着“人工智能”的正式诞生。之后，经过多年的长足发展，人工智能发展成为一门广泛的交叉和前沿科学。
人工智能，可以让计算机像人一样思考。如果想做出一台能够思考的机器，就要知道什么是思考、什么是智慧。什么样的机器是智慧的呢？比如，科学家已经做了汽车、火车、飞机、收音机等，它们可以模仿人类身体器官的功能，但能否模仿人类大脑的功能还有待商榷。目前，我们只知道该器官由数十亿神经细胞组成，对它了解不多，更无法进行模仿。
计算机出现后，人类有了一个可以模拟人类思维的工具，在以后的日子里，科学家都在为这个目标努力着。如今，人工智能已不再是几个科学家的专利，世界上几乎所有大学的计算机系都在研究这门学科，在大家的一致努力下，计算机似乎已经变得十分聪明了。例如，1997年5月，IBM公司研制的深蓝（DEEP BLUE）计算机战胜了国际象棋大师卡斯帕罗夫（Kasparov）。
人工智能始终都是计算机科学的前沿学科，计算机编程语言和其他计算机软件都是因为有了人工智能的发展而得以存在。2019年3月4日，十三届全国人大二次会议举行新闻发布会，将与人工智能密切相关的立法项目列入立法规划。
1．人工智能的起落
人工智能的起点要追溯到60年前。1956年，在计算机领域独具影响力的约翰·麦肯锡说服了明斯基、香农等，将全美所有的自动机理论、神经网络和智能研究的人召集到一起，在达特茅斯组织了一场研讨会。该会议标志着人工智能学科的诞生。
人工智能是在人们信心爆棚时诞生的，虽然科学家非常乐观，声称自己的程序能够证明《数学原理》第二章中的大部分定理，但多数人并不能从这一乐观态度中看到明显的进步。美国政府非常支持这个领域，投了很多钱。
同时，英国政府却采取了完全不同的做法，邀请著名的数学家詹姆斯·莱特希尔（James Lighthill）教授，对人工智能做一个彻底评估。该教授查看了所有的相关论文后，写了一份报告，即《莱特希尔报告》，说，人工智能不可能有什么用途，只能被用来解决简单问题。因此，英国政府便没有在人工智能上进行大量投资，人工智能渐渐淡出了人们的视野。
其实，第一波人工智能浪潮止步于以下三种困难：
（1）早期的人工智能程序对句子的真实含义完全不理解，主要依赖于句法处理获得成功，致使它们心有余而力不足，直到现在问题仍然存在，只不过用大量的数据弥补了不理解真实含义的缺陷。也就是说，计算机并不是理解这个句子，而是看哪种翻译使用得最多。
（2）让程序每次都会发生一个小变化，最终就能产生出可以解决问题的程序，可是《莱特希尔报告》里重点强调的组合爆炸，却将这种思路堵死了。这就如同用试错法寻找正确的路，但每条路上都有无数的岔路，岔路间还彼此勾连，虽然走的路似乎很多，但试错法却毫无意义了。
（3）虽然人工智能具有的神经网络形式，能够学会它们能表示的任何东西，但其实只能表示很少的东西，应用范围有限。由于这些困难得不到有效的解决，20世纪70年代人工智能渐渐冷却，直到专家系统的兴起和神经网络的出现，人们才重新看到了希望。80年代部署了一些专家系统，为公司节约了数以千万美元的费用，比如，首个成功的商用专家系统R1，在DEC成功运转，DEC陆续部署了40个专家系统。
同时，神经网络上也取得了新进展。典型事件是，1989年燕乐存（Yann LeCun）在AT＆T Bell实验室验证了一个反向传播在现实世界中的杰出应用，即“反向传播应用于手写邮编识别”系统，即该系统能精准地识别各种手写的数字。但不幸的是，那时候并不具备展开这类算法所需要的计算能力和数据，在实际应用中逐渐败下阵来，人工智能再次陷入低潮。
人工智能被低估了十几年，直到互联网和云计算的兴起。互联网和云计算之所以让深度学习复兴，关键有两点：一是互联网提供了海量数据；二是云计算提供了巨大的计算能力。这两点很像燃料与引擎，叠加到一起，就能让车跑得飞快。
2．人工智能的第三次浪潮
如今，人工智能技术的发展已经走过了60年的历程。在这60年里，人工智能技术的发展并不顺利，主要经历了：20世纪50—60年代以及80年代的人工智能浪潮期，70—80年代的沉寂期。随着近年来数据爆发式的增长、计算能力的大幅提升、深度学习算法的发展和日益成熟，人工智能概念出现了第三个浪潮期。可是，这次的人工智能浪潮却完全不同于前两次的浪潮。
如今，基于大数据和强大计算能力的机器学习算法已经在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等领域中取得突破性进展，基于人工智能技术的应用也逐渐变得成熟。同时，这一轮人工智能发展的影响已经远超学界，政府、企业、非营利机构都开始拥抱人工智能技术。
虽然第三次人工智能浪潮仅仅是个开始，但是今天人工智能的高速发展已经为我们拉开了新时代的帷幕。