人類歷史上三次人工智能革命

人工智能其實並非一個新概念，它已經有了60歷史。不少人說：「啊？60年曆史，我都沒據說過啊」，那是由於人工智能並非一直很火，是時熱時冷的，因此你不知道。人工智能的概念是在1956年提出來的，那年有一些比較厲害的人開了個會，而後正式提出了人工智能這麼個概念。發展到如今，一共經歷了三次浪潮。什麼是三次浪潮呢？火了三次，中間冷了兩次。就是第一次火了，又冷了；第二次又火了，又冷了；如今是第三次火，此次何時變冷，目前還不知道，起碼如今（2017年）仍是在持續火熱當中。

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咱們一塊兒看看三次人工智能浪潮是怎麼回事：

• 第一次人工智能浪潮——推理。
  是在1956年左右，上個世紀五六十年代，新中國也是剛剛成立，毛主席他老人家那時候都還健在呢。
  那個時候的人工智能就是推理，讓機器去進行推理。那個時候人工智能實現的原理是：將人類的思考方式機械化，變成1和0，而後結合邏輯學的知識，能夠用簡單0和1表達整個全部的東西。這個思路其實就是計算機的思路。能夠回顧一下，計算機是否是就是上個世紀五六十年代發明的？
  計算機的理論基調就是用不一樣序列的0和1來表達整個世界。當時的人工智能也有不少的研究成果，好比說搞定了走迷宮、下象棋的問題。
  你們要知道，在那以前，走迷宮是要靠人腦解決的。只有個別很聰明，心算能力很強的人才能搞定，大部分的人是搞不定的。好多迷宮問題是須要必定的智商才能去解決的，給朱老師我也搞不定。但在上個世紀五六十年代，有人用機器搞定了。
  怎麼搞定的呢？其實很簡單，就是用枚舉法。先往前走，走一步記一下；再往前走，若是走到死衚衕了，就往回退；退回來以後用另外一條路徑再往前走。有點像枚舉的模式，這種方法實際上是很笨的，可是在當時卻解決了走迷宮，下象棋這些問題，也像是有點人工「智能」的樣子。人們以爲「機器好厲害呀，能夠走出迷宮，我都走不出呀」。這個技術在當時也是火了一把，可是後來人們發現這些機器也只能用來走走迷宮，下下象棋而已，別的東西弄不了。譬如說，一我的生病了，機器不能幫人看病，機器怎麼也不會知道人爲何會生病，也不知道病到底要怎麼治，要開什麼藥。還有一些設計問題，譬如說能不能讓機器設計一下房子應該怎麼裝修呢？搞不定，機器不會設計，只能靠人來作。因而乎人們就發現了這種機器只能用來下下棋而已，並無什麼實際的價值，就漸漸地轉冷，再沒有人關注了，就轉去玩別的東西了，第一次人工智能浪潮就這麼結束了。

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第二次人工智能浪潮——知識。
又過了一些年，人工智能的第二次浪潮又來了，此次的典型詞彙就是知識。就是說讓計算機大量的去學習一些專業知識，把專家的知識，言論，經驗等等所有都輸入到計算機裏面去，而後計算機就成爲了一個專家系統。
譬如說把不少醫學的知識塞到一個計算機裏面去，造成一個醫學專家系統。當想知道一些跟醫學相關的知識時，能夠去查這個醫學專家系統。
這樣就解決了一些實際的問題，譬如說眼睛有紅腫，一搜就搜出來不少跟眼睛紅腫的醫學知識，也許是狀況A，也許是狀況B，也許是狀況C，有不少種狀況，這樣可能就能幫助別人知道究竟是怎麼回事，這就是所謂的專家系統。
專家系統確實有一些用處，由於能夠幫助人們按需獲取知識，就像咱們如今遇到一個問題能夠去網絡搜索同樣。專家系統雖然能解決部分問題，但後來仍是遇到了一些情況，譬如說要構建一個專家系統，須要不少的專家，不少的書籍，也就意味着成本是比較高的，越是專業的東西，蒐集起來就越難，因此說想構建這樣的專家系統自己就比較難；其次，當知識出現龐雜以後，內容不少以後，會出現不少邏輯上的矛盾。
譬如說有人身體出問題後，在系統上搜，有答案說是太虛了，要補；有答案說是太補了，要放點血。各類方法都不同，就互相矛盾了。這種現象在咱們現代社會也有出現，你們若是常常在微信上看一些養生的文章時，就會看到有人說早上跑步好，有些人說早上不行，搞得你不知道究竟是早上跑仍是晚上跑了。也有人說無所謂何時，甚至還有人說跑步自己就很差，各類說法好像都有道理，到最後不知道到底該聽誰的了。這種東西自己有一些矛盾問題解決不了，後來又逐漸轉冷，沒人去研究了。主要緣由是解決不了一些現實的問題，仍是由於沒有什麼實際的價值，就轉冷了。

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第三次人工智能浪潮——學習。接下來就是咱們如今的第三次人工浪潮了，第三次的典型詞彙叫「學習」。這個學習不是人類學習，而是機器學習。之前的機器是不會學習的，只是冷冰冰的機器，內容存到flash裏面，存到內存裏面運行的時候就是按照0和1的邏輯進行運行，是結構化的。可是在第三次人工智能浪潮裏，機器學會了學習，就叫作機器學習（machine learning）。
什麼是機器學習呢？就是讓機器經過大量的樣本進行學習，從而培養出必定的智能。就像一個小孩，從小給他上課，讓他從幼兒園讀到高中，而後學習某個專業，到大學畢業後就成爲了一個專業人才了。人是經過學習逐漸成長的，機器也跟人同樣，是經過培養獲得智能的。它去學習，而後去逐漸產生必定的智能。
AlphaGo就是用這種方式「養」出來的，其實此次人工智能浪潮就是從AlphaGo開始的。你們想想聽到人工智能這個詞是否是從AlphaGo打敗李世石開始的，李世石在圍棋方面並非頂尖的，柯潔纔是頂尖的，今年AlphaGo打敗柯潔後，就完全登頂了，就一會兒把人工智能推出來了，想一下柯潔在圍棋方面的天賦表明了整我的類的最高峯，結果就被機器戰勝，這是了不起的事兒，產生的轟動讓全世界的眼睛都集中到這裏來，人工智能就大火了。學習是怎麼產生這樣大的價值的呢？機器學習就是模擬人腦的神經元結構，而後讓他去學習。人能變聰明就是由於人會學習，機器有了這樣的原理後就有了方法去學習，從而產生智能。以後獲取大量的一個數據，譬如說AlphaGo在跟柯潔下棋以前就研究了不少棋譜，棋局，研究了不少別人的對戰，從而從裏面提取一些特徵。就跟人同樣，想下棋厲害就得研究別人的棋譜，看別人怎麼下的，在別人招數裏面去獲得啓發，最後就成了高手了，機器也是這樣子去學習，而後產生智能的。此次人工智能浪潮爲何這麼轟動呢？就是由於解決了不少之前解決不了的難題。譬如說下圍棋，它可以下得比人還厲害。有人說之前不就能下象棋了嗎？下象棋跟圍棋根本不同，下圍棋須要的智商不是象棋能夠比擬的。因此下圍棋才表明了人工智能的智商程度提高了不少。還有不少，像是語音識別，中國有一家叫「科大訊飛」的公司，它在全球評選出的「全世界最聰明的公司」裏可以排到第六，它爲何能夠排到第六呢？就是靠他的語音識別系統。給它一段語音它就能翻譯成文字，這是很厲害的。還有圖像分析，給它一段視頻，他能從裏面提取出圖片內容等等，這種在現實中就很是有用了。因此此次人工智能就是以AlphaGo開始，以語音識別，圖像分析等功能爲主體，而後當前是處在一個高速發展當中。何時轉冷誰也不知道，也有可能就直接顛覆世界了，誰也不知道。可是如今仍是很熱門的，因此你們有必要去了解一下。

總結一下就是：人工智能是很古老很寬泛的一個概念。其實不少東西均可以稱爲人工智能，但如今你們所說的通常都是指機器學習的技術。因此之後能夠不用說人工智能，徹底能夠說是機器學習，機器學習是本次人工智能的一個更加具體的概念。人工智能的概念太寬泛，講出來是給純外行的人聽的，徹底什麼都不懂的人才講這個各詞，懂的人跟他講機器學習，深度學習就能夠了，這纔是核心。