你连人工智能都不知道是什么鬼，又怎么可能看得懂人机大战？

　　人工智能的*次低谷

　　由于人工智能研究者们对项目难度评估不足，这除了导致承诺无法兑现外，还让人们当初的乐观期望遭到严重打击。到了 70 年代，人工智能开始遭遇批评，研究经费也被转移到那些目标明确的特定项目上。

　　在当时，由于计算机性能的瓶颈、计算复杂性的指数级增长、数据量缺失等问题，一些难题看上去好像完全找不到答案。比如像今天已经比较常见的机器视觉功能在当时就不可能找到一个足够大的数据库来支撑程序去学习，机器无法吸收足够的数据量自然也就谈不上视觉方面的智能化。

　　项目的停滞不但让批评者有机可乘——1973 年 Lighthill 针对英国 AI 研究状况的报告批评了 AI 在实现其“宏伟目标”上的完全失败，也影响到了项目资金的流向。人工智能遭遇了 6 年左右的低谷。

　　人工智能的第二次大发展

　　小时候看电视时，不少节目都给我留下了“日本的机器人技术比中国先进”的印象，其实这并不是凭空发生的。1981年，日本经济产业省拨款八亿五千万美元支持第五代计算机项目，目标是制造出能够与人对话、翻译语言、解释图像，并且能像人一样推理的机器。随后，英国、美国也纷纷响应，开始向 AI 和信息技术领域的研究提供大量资金。

　　在这个阶段，诸多公司开始采纳一种名为“专家系统”的人工智能程序。这套系统可以简单理解为“知识库+推理机”，是一类具有专门知识和经验的计算机智能程序系统，“知识处理”随之也成为了主流 AI 研究的焦点。

　　1980 年，卡内基·梅隆大学为数字设备公司设计了一个名为 XCON 的专家系统，这套系统在 1986 年之前能为公司每年节省四千万美元。有了商业模式，相关产业自然应运而生，比如 Symbolics、Lisp Machines 等硬件公司和 IntelliCorp、Aion 等软件公司。这个时期，仅专家系统产业的价值就有 5 亿美元。

　　人工智能的第二次低谷

　　好景不长，持续 7 年左右的人工智能繁荣很快就接近了尾声。到 1987 年时，苹果和 IBM 生产的台式机性能都超过了 Symbolics 等厂商生产的通用型计算机，专家系统自然风光不再。

　　到 80 年代晚期，DARPA 的新任领导认为人工智能并不是“下一个浪潮”；1991 年，人们发现日本人设定的“第五代工程”也没能实现。这些事实情况让人们从对“专家系统”的狂热追捧中一步步走向失望。人工智能研究再次遭遇经费危机。

　　人工智能最近的一个阶段：从 1993 年到现在

　　现在大家谈到人工智能、机器学习时，往往会说这并不是一个新概念，在上世纪 90 年代就有了。事实上，这只是人工智能发展史上离大家最近的一个阶段。

　　在这个阶段，人工智能其实取得了一些里程碑似的成果。比如在 1997 年，IBM 的深蓝战胜国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫；2009 年，洛桑联邦理工学院发起的蓝脑计划声称已经成功地模拟了部分鼠脑；以及即将到来的 AlphaGo 围棋大战。

　　最近这几年，机器学习、图像识别这些人工智能技术更是被用到了普通人的实际生活中。我们可以在 Google Photos 中更快地找到包含猫猫狗狗的图片，可以让 Google Now 自动推送给我可能需要的信息，可以让 Inbox 自动撰写邮件回复。这背后都离不开人工智能研究者们的长久努力。

　　不过，让人们唏嘘的是“实现人类水平的智能”这个在上世纪 60 年代就提出的课题至今仍然没有答案，而且我们现在也难以预测何时会有结果。人工智能虽然可以在某些方面超越人类，但想让机器完成人类能做到的一切工作，这个目标看上去仍然遥遥无期。

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