人工智能的历程与发展

人工智能在不同的发展阶段呈现出不同的发展特征。一般来讲，人工智能的形成与发展主要经历了三个阶段。

（一）第一阶段（1956年至20世纪80年代初）

1956年，一群科学家聚集达特茅斯学院，讨论着对于当时的世人而言完全陌生的话题——人工智能，起初被界定为“让机器的行为看起来就像是人所表现出的智能行为一样”^[5]。这次会议使用了人工智能（Artificial Intelligence，AI）这个名称作为会议的主题，从而使得人工智能作为一个研究领域正式诞生。

此后，大量资金涌入人工智能行业，并促生了大批优秀的AI程序和相应的研究理念，例如，试图利用计算机证明几何定理、解决代数问题等。学界对于人工智能的追捧，使得许多政府机构也开始大量向该领域投入资金，这带来了人工智能发展的第一个黄金时期。

（二）第二阶段（20世纪80年代初至20世纪90年代初）

20世纪80年代初，一种名为“专家系统”的AI程序风靡全球。专家系统是一个智能计算机程序系统，其内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验，能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问题。也就是说，专家系统是一个具有大量的专门知识与经验的程序系统，它应用人工智能技术和计算机技术，根据某领域一个或多个专家提供的知识和经验，进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以便解决那些需要人类专家处理的复杂问题。简而言之，专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。(www.xing528.com)

“专家系统”的风靡使得知识处理成为主流AI研究的焦点，反向传播神经网络的崛起带来了联结主义的重生。此外，硬件系统也得到极大促进，例如，日本政府积极投资AI以促进其第五代计算机工程，其他国家纷纷跟随效仿。软硬件技术的进步及充足的资金投入使得人工智能迎来第二次繁荣。

（三）第三阶段（20世纪90年代初至今）

随着网络基础设施的发展，为高速传送和交换数据创造了基础，互联网时代的大数据存储能力和云计算处理能力也为深度学习创造了条件。

21世纪，人工智能的发展日益成熟，机器学习和深度学习成为人工智能研究主流，并在各行业得到了广泛应用。2001年，William Cleveland（威廉·克利夫兰）^[6]提出了数据挖掘的概念。2006年，Hinton（辛顿）等^[7]提出了深度学习的概念。2015年《Nature》杂志推出了Yann Le Cun（燕乐存）等^[8]深度学习的综述，标志着深度学习被学术界真正接受。深度学习理论研究获得丰硕的成果，2016年，谷歌开发出了Alpha Go程序，这一程序的围棋水平已经能够超过人类的顶尖水平。