飞速发展时期的多元范式

人工智能研究经历了从逻辑到经验、从符号化推理到知识工程的转变，但是这并不意味着传统研究范式彻底退出舞台。唯理主义的研究范式与经验主义的研究范式处于此消彼长的共存状态。“没有一种‘假说’在经过选择后被全面地批判、推翻及取代，也没有一种‘假说’或‘范式’能够一统AI领域。”^[23]21 世纪，互联网技术的深层革命，引发了传统研究范式升级、拓展和转型，出现“感知中心AI 范式”“数据中心AI 范式”“人脑科学AI 范式”“认知计算AI 范式”等多元范式并存的现象，人工智能进入飞速发展时期。

（一）2000 年至2010 年

2001 年，机器人足球梦想实现。国际象棋方面，IBM 超级计算机“深蓝”（deep blue）战胜世界冠军卡斯帕罗夫（Gary Kasparov），计算机“深弗里茨”（Deep Fritz）战胜克拉姆尼克（Vladimir Kramnik）。2007 年12 月《科学》杂志报道，计算机已经掌握了决胜跳棋的技巧，在人类和计算机均不出错的对弈中，和局是人类最好的战绩。

深度学习（deep learning）的诞生是这一时期人工智能研究范式转型的标志性事件。计算机运算力增强、大数据积累以及互联网大规模服务集群出现为深度学习的研发和应用创造了条件。2006 年，深度学习的理论框架得以验证。2009 年，微软研究院与杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）共同研发基于深度神经网络的语音识别系统。2010 年，深度学习在语音识别和自然语言处理等领域取得突破性进展。

虽然在这一时期人工智能技术取得了飞跃发展，但是对人类智能的自信并未遭遇严重冲击。“人工智能尽管能战胜国际象棋冠军，但下围棋时无能为力；虽然能读文章，但创作时十分吃力；已经进行一定程度的学习，但没有通用的应用方式，不能识别任意角度的对象，不能在摔跤时捡起有用的东西……甚至还不具备人类的一些简单的思维功能，如婴儿的形象思维能力。”^[24]

（二）2010 年至2015 年

2010 年以来，在大数据、机器学习以及超级计算机这三个相互加强的因素的推动下，人工智能迎来新一轮发展浪潮，开始突飞猛进，相关创业、投资和并购力度得到显著加强。^[25]2010 年，麻省理工学院（Massachusetts Institute of Technology）创造出情绪机器人“好运”（Kismet）。2011 年2 月，IBM 超级计算机“沃森”（Watson）在智力竞猜节目《幸运大冒险（Jeopardy！）》以1对2 的方式战胜两位传奇冠军。2011 年，智能语音软件“希瑞”（Siri）出现。2012 年，辛顿（Geoffrey Hinton）在图像数据分类方面取得突破性进展。以人工智能技术和产业为中心的变革成为全球经济的新增长点，各国纷纷从战略视角对人工智能未来发展进行顶层设计，力图抢占技术高地。

（三）2016 年至今(www.xing528.com)

近年来，人工智能技术的研发与应用、观念的更新以及对技术边界的认识可谓日新月异。

1.人工智能科技研发与应用并重，应用场景普遍化

人工智能广阔的商业应用前景激起了大量私人企业的投资兴趣。科技巨头，如苹果（Apple）、谷歌（Google）、脸书（Facebook）、亚马逊（Amazon）和百度（Baidu）等纷纷进军人工智能领域，建立人工智能实验室或购买人工智能初创企业，如“谷歌AI 实验室”“微软研究院”“IBM 研究院”“Facebook人工智能研究实验室”“腾讯AI Lab”“硅谷AI Lab”。人工智能不再停留在研发层面而转向应用，其应用场景迅速拓展，在公众视野中出现的频次增加，深度影响社会生活。

2.人类对人工智能认识的局限不断突破

人类在围棋方面的优势曾是人类自信心的源头之一。人类曾骄傲地认为：“好的棋手可以只用几秒钟就凭直觉决定下一步如何走，他可用尝试排除某些走法。这里需要概括抽象、总揽全局、直观判断能力，仅有规则是不够的。”^[26]但是2016 年年初，人类的这一自信遭遇毁灭性冲击，AlphaGo 以绝对优势战胜了围棋九段高手李世石。

3.开始探索强人工智能

伴随现代计算机计算能力增强、算法改进，人类不再满足于研发作为工具和手段的人工智能，开始探索超越人类智能的强人工智能，试图将影视和文学作品中的想象变为现实。