2.1　人工智能的发展历程

虽然人工智能直到21世纪才进入大众视野并逐渐为人们所了解，但实际上“人工智能”一词早在20世纪50年代就已经被提出、研究并给出了定义。当时，一些研究人员尝试用计算机来模拟人类的智能行为，并提出了一些基本概念和方法，如逻辑推理、符号计算、机器学习等。这些方法和概念被认为是人工智能的基础。

斯图尔特·罗素（Stuart J. Russell）和彼得·诺维格（Peter Norvig）在《人工智能：现代方法》（Artificial Intelligence A Modern Approach）一书中提到，与生物学中的分子生物学一样，人工智能是第二次世界大战后科学界最想去深入了解的领域之一。人工智能之父艾伦·图灵认为，机器一旦有了智能，应该能像人类一样去行动，并于1950年提出了第一个判断计算机的思维与能力的指标——图灵测试。如果人类询问者在提出一些书面问题后，不能分辨书面回答是来自人还是来自计算机，则计算机通过了测试。传统图灵测试要求计算机需要具备以下4点功能。

● 自然语言处理，这是它与我们沟通的基础。

● 知识表示，用来记住它所学习到的内容。

● 自动推理，用它的知识回答我们问它的问题。

● 机器学习，适应新的环境，检测和推断我们需要的模式和结果。

还有一种观点认为，人工智能理应像人类一样去思考，为此研究人员试图通过模拟人类的认知过程来实现人工智能，这也推动了认知科学的发展。认知科学的发展可以追溯到20世纪五六十年代，主要关注人类认知过程的建模和仿真，研究人类是如何理解和处理信息的，以及如何从感官信息中推断出结论。彼时，认知心理学家开始使用信息处理模型来描述人类认知过程，并提出了一些重要的理论，如决策理论、信息理论、记忆理论等，这些理论为人工智能研究提供了灵感和指导。认知科学为早期的人工智能研究提供了重要的思想基础和理论支持，对人工智能的发展产生了重要影响。例如，早期的专家系统就是受到认知科学的启发而开发出来的，旨在通过模拟人类专家的思维过程来解决特定领域的问题。

在人工智能发展早期，研究者大多采用符号主义的方法，即将人类知识转化成符号和规则，再用计算机程序模拟这些规则和符号的运算过程。此外，推理也是早期人工智能研究的核心方法之一。通过建立逻辑规则和推理机制，计算机可以模拟人类的推理过程，如演绎推理、归纳推理等。

早期人工智能的发展存在如下局限和问题。

● 当时的计算机并不像今天这样强大，导致人工智能模型的大小和复杂性存在局限，限制了人工智能系统处理大量数据的能力，使其难以训练模型来执行复杂的任务。

● 数据匮乏，而且数据质量整体较差，导致人工智能系统在有效学习和归纳方面面临挑战。

● 当时的人工智能系统通常执行特定的任务，缺乏归纳或应对新场景的能力，泛化能力较弱。

● 依赖逻辑规则和专家知识做决策，很难以灵活的方式来表示知识。

● 人工智能系统大多是独立的程序，无法以自然的方式与人类互动。

上述问题限制了人工智能在现实世界中的应用，但也促进了人工智能新技术和新方法的发展。

20世纪七八十年代，人工智能的发展进入寒冬期。用于人工智能研究的资金大幅减少，研究界和产业界的兴趣也在下降。这个期间的现象和特征源于一系列复杂的因素。最重要的是，早期人工智能的局限和问题仍然存在，并且其影响在这个时期变得更为明显，而这进一步阻碍了对其能力的探索，也削弱了人们的期望。另外，随着前期人工智能的一些发展，研究人员在知识整合问题上遭遇了瓶颈。人工智能系统需要有效地整合和使用来自不同领域的知识，但在这方面，研究人员的理解还很有限。这使得开发出能够处理多领域问题的高级人工智能系统变得极为困难。这些因素带来的最直观的表现就是资金缺乏和研究兴趣下降。早期人工智能系统的成功有限，导致了公众和相关投资者的失望，使得用于人工智能研究的资金在20世纪七八十年代大幅减少。这种状况进一步导致人工智能领域的研究人员数量下降，以及获得资助的人工智能研究项目数量减少。然而，它也给了研究人员时间来反思早期人工智能方法的局限性，促使他们探索新的想法和方法，这对于人工智能后来的重新崛起是有积极作用的。

自20世纪80年代以来，人工智能领域经历了持续的技术变革和突破，尤其是进入21世纪以后，其发展更是日新月异。从初步的神经网络、遗传算法和模糊逻辑，到近年来的深度学习、强化学习甚至最新的大语言模型如GPT和BERT，人工智能的算法和应用范围实现了巨大的进步。首先，算力的飞速发展和数据规模的爆发性增长，为人工智能的研究和应用提供了更为丰富和强大的基础。借助这些优势，深度学习等新技术开始崭露头角，大幅推动了人工智能在计算机视觉、自然语言处理、机器人技术等领域的研究和应用。我们也看到了强化学习的崛起，如DeepMind的AlphaGo让机器首次战胜了围棋世界冠军，引发了全世界的关注。同样，自然语言处理领域也在这个时期取得了重大突破，让我们看到了GPT等预训练生成模型的强大力量，多模态大模型的出现更为其加上了“眼睛”和“耳朵”，使人工智能的能力得到进一步提升。最后，迁移学习、自监督学习等新兴技术开始引领人工智能领域的研究潮流，人工智能研究更为关注数据利用效率、模型泛化能力和领域适应性等问题，同样这也是人工智能与合成生物学结合后终将面临的问题，需要谨慎考虑。