人工智能的誕生：1943 – 1956
在20世紀(jì)40年代和50年代，來(lái)自不同領(lǐng)域（數(shù)學(xué)，心理學(xué)，工程學(xué)，經(jīng)濟(jì)學(xué)和政治學(xué)）的一批科學(xué)家開始探討制造人工大腦的可能性。1956年，人工智能被確立為一門學(xué)科。
控制論與早期神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
最初的人工智能研究是30年代末到50年代初的一系列科學(xué)進(jìn)展交匯的產(chǎn)物。神經(jīng)學(xué)研究發(fā)現(xiàn)大腦是由神經(jīng)元組成的電子網(wǎng)絡(luò)，其激勵(lì)電平只存在“有”和“無(wú)”兩種狀態(tài)，不存在中間狀態(tài)。維納的控制論描述了電子網(wǎng)絡(luò)的控制和穩(wěn)定性。克勞德•香農(nóng)提出的信息論則描述了數(shù)字信號(hào)（即高低電平代表的二進(jìn)制信號(hào)）。圖靈的計(jì)算理論證明數(shù)字信號(hào)足以描述任何形式的計(jì)算。這些密切相關(guān)的想法暗示了構(gòu)建電子大腦的可能性。
這一階段的工作包括一些機(jī)器人的研發(fā)，例如W。Grey Walter的“烏龜（turtles）”，還有“約翰霍普金斯獸”（Johns Hopkins Beast）。這些機(jī)器并未使用計(jì)算機(jī)，數(shù)字電路和符號(hào)推理；控制它們的是純粹的模擬電路。
Walter Pitts和WarrenMcCulloch分析了理想化的人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)，并且指出了它們進(jìn)行簡(jiǎn)單邏輯運(yùn)算的機(jī)制。他們是最早描述所謂“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”的學(xué)者。馬文•閔斯基是他們的學(xué)生，當(dāng)時(shí)是一名24歲的研究生。1951年他與DeanEdmonds一道建造了第一臺(tái)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)，稱為SNARC。在接下來(lái)的五十年中，閔斯基是AI領(lǐng)域最重要的領(lǐng)導(dǎo)者和創(chuàng)新者之一。
游戲AI
1951年，ChristopherStrachey使用曼徹斯特大學(xué)的Ferranti Mark 1機(jī)器寫出了一個(gè)西洋跳棋（checkers）程序；Dietrich Prinz則寫出了一個(gè)國(guó)際象棋程序。Arthur Samuel在五十年代中期和六十年代初開發(fā)的國(guó)際象棋程序的棋力已經(jīng)可以挑戰(zhàn)具有相當(dāng)水平的業(yè)余愛好者。游戲AI一直被認(rèn)為是評(píng)價(jià)AI進(jìn)展的一種標(biāo)準(zhǔn)。
圖靈測(cè)試
1950年，圖靈發(fā)表了一篇?jiǎng)潟r(shí)代的論文，文中預(yù)言了創(chuàng)造出具有真正智能的機(jī)器的可能性。由于注意到“智能”這一概念難以確切定義，他提出了著名的圖靈測(cè)試：如果一臺(tái)機(jī)器能夠與人類展開對(duì)話（通過電傳設(shè)備）而不能被辨別出其機(jī)器身份，那么稱這臺(tái)機(jī)器具有智能。這一簡(jiǎn)化使得圖靈能夠令人信服地說明“思考的機(jī)器”是可能的。論文中還回答了對(duì)這一假說的各種常見質(zhì)疑。圖靈測(cè)試是人工智能哲學(xué)方面第一個(gè)嚴(yán)肅的提案。
符號(hào)推理與“邏輯理論家”程序
50年代中期，隨著數(shù)字計(jì)算機(jī)的興起，一些科學(xué)家直覺地感到可以進(jìn)行數(shù)字操作的機(jī)器也應(yīng)當(dāng)可以進(jìn)行符號(hào)操作，而符號(hào)操作可能是人類思維的本質(zhì)。這是創(chuàng)造智能機(jī)器的一條新路。
1955年，Newell和（后來(lái)榮獲諾貝爾獎(jiǎng)的）Simon在J. C. Shaw的協(xié)助下開發(fā)了“邏輯理論家（Logic Theorist）”。這個(gè)程序能夠證明《數(shù)學(xué)原理》中前52個(gè)定理中的38個(gè)，其中某些證明比原著更加新穎和精巧。Simon認(rèn)為他們已經(jīng)“解決了神秘的心/身問題，解釋了物質(zhì)構(gòu)成的系統(tǒng)如何獲得心靈的性質(zhì)。” （這一斷言的哲學(xué)立場(chǎng)后來(lái)被John Searle稱為“強(qiáng)人工智能”，即機(jī)器可以像人一樣具有思想。）
1956年達(dá)特茅斯會(huì)議：AI的誕生
1956年達(dá)特矛斯會(huì)議的組織者是MarvinMinsky，約翰•麥卡錫和另兩位資深科學(xué)家ClaudeShannon以及Nathan Rochester，后者來(lái)自IBM。會(huì)議提出的斷言之一是“學(xué)習(xí)或者智能的任何其他特性的每一個(gè)方面都應(yīng)能被精確地加以描述，使得機(jī)器可以對(duì)其進(jìn)行模擬。” 與會(huì)者包括Ray Solomonoff，Oliver Selfridge，Trenchard More，Arthur Samuel，Newell和Simon，他們中的每一位都將在AI研究的第一個(gè)十年中作出重要貢獻(xiàn)。會(huì)上紐厄爾和西蒙討論了“邏輯理論家”，而麥卡錫則說服與會(huì)者接受“人工智能”一詞作為本領(lǐng)域的名稱。1956年達(dá)特矛斯會(huì)議上AI的名稱和任務(wù)得以確定，同時(shí)出現(xiàn)了最初的成就和最早的一批研究者，因此這一事件被廣泛承認(rèn)為AI誕生的標(biāo)志。
黃金年代：1956 – 1974
達(dá)特茅斯會(huì)議之后的數(shù)年是大發(fā)現(xiàn)的時(shí)代。對(duì)許多人而言，這一階段開發(fā)出的程序堪稱神奇：計(jì)算機(jī)可以解決代數(shù)應(yīng)用題，證明幾何定理，學(xué)習(xí)和使用英語(yǔ)。當(dāng)時(shí)大多數(shù)人幾乎無(wú)法相信機(jī)器能夠如此“智能”。研究者們?cè)谒较碌慕涣骱凸_發(fā)表的論文中表達(dá)出相當(dāng)樂觀的情緒，認(rèn)為具有完全智能的機(jī)器將在二十年內(nèi)出現(xiàn)。ARPA（國(guó)防高等研究計(jì)劃署）等政府機(jī)構(gòu)向這一新興領(lǐng)域投入了大筆資金。從50年代后期到60年代涌現(xiàn)了大批成功的AI程序和新的研究方向。下面列舉其中最具影響的幾個(gè)。
搜索式推理
許多AI程序使用相同的基本算法。為實(shí)現(xiàn)一個(gè)目標(biāo)（例如贏得游戲或證明定理），它們一步步地前進(jìn)，就像在迷宮中尋找出路一般；如果遇到了死胡同則進(jìn)行回溯。這就是“搜索式推理”。
這一思想遇到的主要困難是，在很多問題中，“迷宮”里可能的線路總數(shù)是一個(gè)天文數(shù)字（所謂“指數(shù)爆炸”）。研究者使用啟發(fā)式算法去掉那些不太可能導(dǎo)出正確答案的支路，從而縮小搜索范圍。Newell和Simon試圖通過其“通用解題器（General Problem Solver）”程序，將這一算法推廣到一般情形。另一些基于搜索算法證明幾何與代數(shù)問題的程序也給人們留下了深刻印象，例如Herbert Gelernter的幾何定理證明機(jī)（1958）和Minsky的學(xué)生James Slagle開發(fā)的SAINT（1961）。還有一些程序通過搜索目標(biāo)和子目標(biāo)作出決策，如斯坦福大學(xué)為控制機(jī)器人Shakey而開發(fā)的STRIPS系統(tǒng)。
自然語(yǔ)言
AI研究的一個(gè)重要目標(biāo)是使計(jì)算機(jī)能夠通過自然語(yǔ)言（例如英語(yǔ)）進(jìn)行交流。早期的一個(gè)成功范例是Daniel Bobrow的程序STUDENT，它能夠解決高中程度的代數(shù)應(yīng)用題。如果用節(jié)點(diǎn)表示語(yǔ)義概念（例如“房子”，“門”），用節(jié)點(diǎn)間的連線表示語(yǔ)義關(guān)系（例如“有 — 一個(gè)”），就可以構(gòu)造出“語(yǔ)義網(wǎng)（semantic net）”。第一個(gè)使用語(yǔ)義網(wǎng)的AI程序由Ross Quillian開發(fā)；[54] 而最為成功（也是最有爭(zhēng)議）的一個(gè)則是Roger Schank的“概念關(guān)聯(lián)（Conceptual Dependency）”。Joseph Weizenbaum的ELIZA是第一個(gè)聊天機(jī)器人，可能也是最有趣的會(huì)說英語(yǔ)的程序。與ELIZA“聊天”的用戶有時(shí)會(huì)誤以為自己是在和人類，而不是和一個(gè)程序，交談。但是實(shí)際上ELIZA根本不知道自己在說什么。它只是按固定套路作答，或者用符合語(yǔ)法的方式將問題復(fù)述一遍。
微世界
60年代后期，麻省理工大學(xué)AI實(shí)驗(yàn)室的Marvin Minsky和Seymour Papert建議AI研究者們專注于被稱為“微世界”的簡(jiǎn)單場(chǎng)景。他們指出在成熟的學(xué)科中往往使用簡(jiǎn)化模型幫助基本原則的理解，例如物理學(xué)中的光滑平面和完美剛體。許多這類研究的場(chǎng)景是“積木世界”，其中包括一個(gè)平面，上面擺放著一些不同形狀，尺寸和顏色的積木。在這一指導(dǎo)思想下，Gerald Sussman（研究組長(zhǎng)），Adolfo Guzman，David Waltz（“約束傳播（constraintpropagation）”的提出者），特別是PatrickWinston等人在機(jī)器視覺領(lǐng)域作出了創(chuàng)造性貢獻(xiàn)。同時(shí)，Minsky和Papert制作了一個(gè)會(huì)搭積木的機(jī)器臂，從而將“積木世界”變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)。微世界程序的最高成就是Terry Winograd的SHRDLU，它能用普通的英語(yǔ)句子與人交流，還能作出決策并執(zhí)行操作。
樂觀思潮
第一代AI研究者們?cè)鞒隽巳缦骂A(yù)言:1958年，H. A. Simon，Allen Newell：“十年之內(nèi)，數(shù)字計(jì)算機(jī)將成為國(guó)際象棋世界冠軍。” “十年之內(nèi)，數(shù)字計(jì)算機(jī)將發(fā)現(xiàn)并證明一個(gè)重要的數(shù)學(xué)定理。”1965年，H. A. Simon：“二十年內(nèi)，機(jī)器將能完成人能做到的一切工作。”1967年，Marvin Minsky：“一代之內(nèi)……創(chuàng)造‘人工智能’的問題將獲得實(shí)質(zhì)上的解決。”1970年，Marvin Minsky：“在三到八年的時(shí)間里我們將得到一臺(tái)具有人類平均智能的機(jī)器。”
經(jīng)費(fèi)
1963年6月，MIT從新建立的ARPA（即后來(lái)的DARPA，國(guó)防高等研究計(jì)劃局）獲得了二百二十萬(wàn)美元經(jīng)費(fèi)，用于資助MAC工程，其中包括Minsky和McCarthy五年前建立的AI研究組。此后ARPA每年提供三百萬(wàn)美元，直到七十年代為止。ARPA還對(duì)Newell和Simon在卡內(nèi)基梅隆大學(xué)的工作組以及斯坦福大學(xué)AI項(xiàng)目（由John McCarthy于1963年創(chuàng)建）進(jìn)行類似的資助。另一個(gè)重要的AI實(shí)驗(yàn)室于1965年由DonaldMichie在愛丁堡大學(xué)建立。[65]在接下來(lái)的許多年間，這四個(gè)研究機(jī)構(gòu)一直是AI學(xué)術(shù)界的研究（和經(jīng)費(fèi)）中心。經(jīng)費(fèi)幾乎是無(wú)條件地提供的：時(shí)任ARPA主任的J. C. R. Licklider相信他的組織應(yīng)該“資助人，而不是項(xiàng)目”，并且允許研究者去做任何感興趣的方向。這導(dǎo)致了MIT無(wú)約無(wú)束的研究氛圍及其hacker文化的形成，但是好景不長(zhǎng)。
第一次AI低谷：1974 – 1980
到了70年代，AI開始遭遇批評(píng)，隨之而來(lái)的還有資金上的困難。AI研究者們對(duì)其課題的難度未能作出正確判斷：此前的過于樂觀使人們期望過高，當(dāng)承諾無(wú)法兌現(xiàn)時(shí)，對(duì)AI的資助就縮減或取消了。同時(shí)，由于Marvin Minsky對(duì)感知器的激烈批評(píng)，聯(lián)結(jié)主義（即神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）銷聲匿跡了十年。70年代后期，盡管遭遇了公眾的誤解，AI在邏輯編程，常識(shí)推理等一些領(lǐng)域還是有所進(jìn)展。
問題
70年代初，AI遭遇了瓶頸。即使是最杰出的AI程序也只能解決它們嘗試解決的問題中最簡(jiǎn)單的一部分，也就是說所有的AI程序都只是“玩具”。AI研究者們?cè)庥隽藷o(wú)法克服的基礎(chǔ)性障礙。盡管某些局限后來(lái)被成功突破，但許多至今仍無(wú)法滿意地解決。
計(jì)算機(jī)的運(yùn)算能力
當(dāng)時(shí)的計(jì)算機(jī)有限的內(nèi)存和處理速度不足以解決任何實(shí)際的AI問題。例如，Ross Quillian在自然語(yǔ)言方面的研究結(jié)果只能用一個(gè)含二十個(gè)單詞的詞匯表進(jìn)行演示，因?yàn)閮?nèi)存只能容納這么多。1976年Hans Moravec指出，計(jì)算機(jī)離智能的要求還差上百萬(wàn)倍。他做了個(gè)類比：人工智能需要強(qiáng)大的計(jì)算能力，就像飛機(jī)需要大功率動(dòng)力一樣，低于一個(gè)門限時(shí)是無(wú)法實(shí)現(xiàn)的；但是隨著能力的提升，問題逐漸會(huì)變得簡(jiǎn)單。
計(jì)算復(fù)雜性和指數(shù)爆炸
1972年Richard Karp根據(jù)Stephen Cook于1971年提出的Cook-Levin理論證明，許多問題只可能在指數(shù)時(shí)間內(nèi)獲解（即，計(jì)算時(shí)間與輸入規(guī)模的冪成正比）。除了那些最簡(jiǎn)單的情況，這些問題的解決需要近乎無(wú)限長(zhǎng)的時(shí)間。這就意味著AI中的許多玩具程序恐怕永遠(yuǎn)也不會(huì)發(fā)展為實(shí)用的系統(tǒng)。
常識(shí)與推理。許多重要的AI應(yīng)用，例如機(jī)器視覺和自然語(yǔ)言，都需要大量對(duì)世界的認(rèn)識(shí)信息。程序應(yīng)該知道它在看什么，或者在說些什么。這要求程序?qū)@個(gè)世界具有兒童水平的認(rèn)識(shí)。研究者們很快發(fā)現(xiàn)這個(gè)要求太高了：1970年沒人能夠做出如此巨大的數(shù)據(jù)庫(kù)，也沒人知道一個(gè)程序怎樣才能學(xué)到如此豐富的信息。
莫拉維克悖論
證明定理和解決幾何問題對(duì)計(jì)算機(jī)而言相對(duì)容易，而一些看似簡(jiǎn)單的任務(wù)，如人臉識(shí)別或穿過屋子，實(shí)現(xiàn)起來(lái)卻極端困難。這也是70年代中期機(jī)器視覺和機(jī)器人方面進(jìn)展緩慢的原因。
框架和資格問題
采取邏輯觀點(diǎn)的AI研究者們（例如JohnMcCarthy）發(fā)現(xiàn)，如果不對(duì)邏輯的結(jié)構(gòu)進(jìn)行調(diào)整，他們就無(wú)法對(duì)常見的涉及自動(dòng)規(guī)劃（planning ordefault reasoning）的推理進(jìn)行表達(dá)。為解決這一問題，他們發(fā)展了新邏輯學(xué)（如非單調(diào)邏輯（non-monotoniclogics）和模態(tài)邏輯（modal logics））。
停止撥款
由于缺乏進(jìn)展，對(duì)AI提供資助的機(jī)構(gòu)（如英國(guó)政府，DARPA和NRC）對(duì)無(wú)方向的AI研究逐漸停止了資助。早在1966年ALPAC（AutomaticLanguage Processing Advisory Committee，自動(dòng)語(yǔ)言處理顧問委員會(huì)）的報(bào)告中就有批評(píng)機(jī)器翻譯進(jìn)展的意味，預(yù)示了這一局面的來(lái)臨。NRC（National Research Council，美國(guó)國(guó)家科學(xué)委員會(huì)）在撥款二千萬(wàn)美元后停止資助。1973年Lighthill針對(duì)英國(guó)AI研究狀況的報(bào)告批評(píng)了AI在實(shí)現(xiàn)其“宏偉目標(biāo)”上的完全失敗，并導(dǎo)致了英國(guó)AI研究的低潮（該報(bào)告特別提到了指數(shù)爆炸問題，以此作為AI失敗的一個(gè)原因）。DARPA則對(duì)CMU的語(yǔ)音理解研究項(xiàng)目深感失望，從而取消了每年三百萬(wàn)美元的資助。到了1974年已經(jīng)很難再找到對(duì)AI項(xiàng)目的資助。
Hans Moravec將批評(píng)歸咎于他的同行們不切實(shí)際的預(yù)言：“許多研究者落進(jìn)了一張日益浮夸的網(wǎng)中”。還有一點(diǎn)，自從1969年Mansfield修正案通過后，DARPA被迫只資助“具有明確任務(wù)方向的研究，而不是無(wú)方向的基礎(chǔ)研究”。60年代那種對(duì)自由探索的資助一去不復(fù)返；此后資金只提供給目標(biāo)明確的特定項(xiàng)目，比如自動(dòng)坦克，或者戰(zhàn)役管理系統(tǒng)。
來(lái)自大學(xué)的批評(píng)
一些哲學(xué)家強(qiáng)烈反對(duì)AI研究者的主張。其中最早的一個(gè)是John Lucas，他認(rèn)為哥德爾不完備定理已經(jīng)證明形式系統(tǒng)（例如計(jì)算機(jī)程序）不可能判斷某些陳述的真理性，但是人類可以。Hubert Dreyfus諷刺六十年代AI界那些未實(shí)現(xiàn)的預(yù)言，并且批評(píng)AI的基礎(chǔ)假設(shè)，認(rèn)為人類推理實(shí)際上僅涉及少量“符號(hào)處理”，而大多是具體的，直覺的，下意識(shí)的“竅門（know how）”。JohnSearle于1980年提出“中文房間”實(shí)驗(yàn)，試圖證明程序并不“理解”它所使用的符號(hào)，即所謂的“意向性（intentionality）”問題。Searle認(rèn)為，如果符號(hào)對(duì)于機(jī)器而言沒有意義，那么就不能認(rèn)為機(jī)器是在“思考”。
AI研究者們并不太把這些批評(píng)當(dāng)回事，因?yàn)樗鼈兯坪跤行╇x題，而計(jì)算復(fù)雜性和“讓程序具有常識(shí)”等問題則顯得更加緊迫和嚴(yán)重。對(duì)于實(shí)際的計(jì)算機(jī)程序而言，“常識(shí)”和“意向性”的區(qū)別并不明顯。Minsky提到Dreyfus和Searle時(shí)說，“他們誤解了，所以應(yīng)該忽略”。在MIT任教的Dreyfus遭到了AI陣營(yíng)的冷遇：他后來(lái)說，AI研究者們“生怕被人看到在和我一起吃中飯”。ELIZA程序的作者JosephWeizenbaum感到他的同事們對(duì)待Dreyfus的態(tài)度不太專業(yè)，而且有些孩子氣。雖然他直言不諱地反對(duì)Dreyfus的論點(diǎn)，但他“清楚地表明了他們待人的方式不對(duì)”。
Weizenbaum后來(lái)開始思考AI相關(guān)的倫理問題，起因是Kenneth Colby開發(fā)了一個(gè)模仿醫(yī)師的聊天機(jī)器人DOCTOR，并用它當(dāng)作真正的醫(yī)療工具。二人發(fā)生爭(zhēng)執(zhí)；雖然Colby認(rèn)為Weizenbaum對(duì)他的程序沒有貢獻(xiàn)，但這于事無(wú)補(bǔ)。1976年Weizenbaum出版著作《計(jì)算機(jī)的力量與人類的推理》，書中表示人工智能的濫用可能損害人類生命的價(jià)值。
總結(jié)：
1、如何判斷機(jī)器具有智能（人工智能的定義）：即圖靈測(cè)試：如果一臺(tái)機(jī)器能夠與人類展開對(duì)話（通過電傳設(shè)備）而不能被辨別出其機(jī)器身份，那么稱這臺(tái)機(jī)器具有智能。
2、怎么實(shí)現(xiàn)人工智能：學(xué)習(xí)或者智能的任何其他特性的每一個(gè)方面都應(yīng)能被精確地加以描述，使得機(jī)器可以對(duì)其進(jìn)行模擬。
3、人工智能的３大基礎(chǔ)：恰當(dāng)?shù)倪壿嬆Ｐ汀?qiáng)大的計(jì)算能力、大量對(duì)世界的認(rèn)識(shí)信息。