第1章 人工智能概述

机器人是人类的古老梦想。希腊神话中已经出现了机械人，至今机器人仍然是众多科幻小说的重要元素。实现这个梦想的第一步是了解如何将人类的思考过程形式化和机械化。科学家们被这一梦想深深吸引，开始研究记忆、学习和推理。20世纪30年代末到50年代初，神经学研究发现大脑是由神经元组成的电子网络，克劳德·香农提出的信息论则描述了数字信号，图灵的计算理论证明了一台仅能处理0和1这样简单二元符号的机械设备能够模拟任意数学推理。这些密切相关的成果暗示了构建电子大脑的可能性。在1956年的达特茅斯会议上，“人工智能”（Artificial Intelligence, AI）一词被首次提出，其目标是“制造机器模仿学习的各个方面或智能的各个特性，使机器能够读懂语言，形成抽象思维，解决人们目前的各种问题，并能自我完善”。这也是我们今天所说的“强人工智能”的概念，其可以理解为，人工智能就是在思考能力上可以和人做得一样好。今天所说的“弱人工智能”是指只处理特定问题的人工智能，如计算机视觉、语音识别、自然语言处理，不需要具有人类完整的认知能力，只要看起来像有智慧就可以了。一个弱人工智能的经典例子就是那个会下围棋并且仅仅会下围棋的AlphaGo。

虽然强人工智能仍然是人工智能研究的一个目标，但是强人工智能算法还没有真正的突破。大多数的主流研究者希望将解决局部问题的弱人工智能的方法组合起来实现强人工智能。业界的共识是，大部分的应用都是弱人工智能（如有监督式学习），实现近似人类的强人工智能还需要数十年，乃至上百年。在可见的未来，强人工智能既非人工智能讨论的主流，也看不到其成为现实的技术路径。弱人工智能才是在这次人工智能浪潮中真正有影响力的主角，本书将聚焦于更具有现实应用意义的弱人工智能技术。

从各国政府到资本、业界都热情拥抱人工智能，以人工智能驱动的智能化变革正在引发第4次工业革命。虽然人工智能在2018年还处于炒作周期的顶峰，但我们可以预测，人工智能正变得更加实用和有用。在此大背景下，我们有必要知道人工智能是什么、火在哪里、是否已经成熟。人工智能技术的壁垒在哪里？了解商业化的边界在哪里，才能更好地理解人工智能。