人工智能发展简述

陈柏君

摘 要：人工智能是二十世纪计算机科学发展的重大成就，在许多领域有着广泛的应用。近年来，随着人工智能技术的不断发展，人工智能在人们日常生活中也变得越来越常见。文章从人工智能的概念出发，首先介绍了人工智能研究的历史与现状，介绍了人工智能实际应用和发展趋势，最后对人工智能可能会造成的一些问题进行了分析。

关键词：人工智能；历史；展望

中图分类号：G634.41 文献标识码：A 文章编号：1671-2064（2018）19-0255-02

人工智能（Artificial Intelligence，简称AI），是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。简单来说，就是运用机器来研究人脑是如何思考，运算，推理，证明，识别等思维活动的一项技术科学。如今，人工智能对人们而言已经并不陌生。现如今，人工智能的发展前景十分可观，同时也拥有许多问题。

1 人工智能的发展史

1.1 人工智能诞生

1950年，艾伦·图灵提出“图灵测试”：即如果一台机器与人进行交流而不能被人辨别出该谈话对象是否是人，那么称这台机器具有智能；“AI”（Artificial Intelligence即人工智能）一詞最早提出是在1956年的DARTMOUTH学会上。

1.2 人工智能初阶段发展

1955年末，“逻辑专家”（LOGIC THEORIST）被NEWELL和SIMON制作出，被认为是第一个AI程序；20世纪六十年代，一个新程序“通用解题机”（GPS）也被发明出来，推进了人工智能技术的发展。

1958年MCCARTHY创造了LISP语言（LIST PROCESSING，即表处理），并成为人工智能行业领域里最流行的编程语言；19世纪六七十年代，Shakey诞生。这是首台采用人工智能的移动机器人；1966年，麻省理工学院（MIT）的魏泽鲍姆发布首个聊天机器人ELIZA；19世纪70年代，DENDRAL专家系统问世，人工智能已经进入了人类一小块领域（比如医疗，采矿，股市领域等）；20世纪70年代～80年代，由于技术水平的影响，人工智能陷入低谷；1984年，Cyc项目（大百科全书项目，目标是将知识编码成机器可用的形式来表示人类知识）启动。

1.3 人工智能的高速发展

1997年，浅蓝（DEEP BLUE）计算机战胜了国际象棋大师卡斯帕洛夫（KASPAROV）。2015年，百度发布了融合统计和深度学习方法的在线翻译系统，Google也在此方面开展了深入研究。2016年，谷歌的人工智能Alpha Go击败韩国九段围棋选手李世石。同年，Alpha Go注册账号“master”与各位人类顶尖高手进行网络下棋，战绩为60胜0负，2017年，Alpha Go Zero问世，在进行三天的自我学习中，与在与李世石较量过的Alpha Go博弈，战况为100：0。

如今，人工智能在我们身边无处不在，如苹果的“Siri”，微软的“Cortnan”，QQ的小冰，以及谷歌的Alpha Go等。

2 人工智能的分类

目前学术上最主流的分类方法是将人工智能分两类，一类为强人工智能，一类为弱人工智能，我们接下来分别来进行说明。

2.1 强人工智能（BOTTOM-UP AI）

强人工智能即能真正进行处理信息，推理，解决问题的智能机器，并且，这样的机器被认为是有感情和思维方式的。强人工智能分为两类，类人的人工智能与非类人的人工智能：若一个智能机器进行的思考方式为类比推理、归纳推理等人所用的思考方式，则称这个机器为类人的人工智能；若机器所用的思考方式与人所用的思考方式不一致，则称这个机器为非类人的人工智能。

2.2 弱人工智能（TOP-DOWN AI）

弱人工智能即不能真正地推理和解决问题的智能机器，这些机器虽被人誉为智能，而且在操作一些事物时确实可以表现的和具有智能的机器一样，但并不真正具有个人感情、推理和分析解决问题的能力。

目前，在研究层面，相比较而言，弱人工智能的发展更为迅速。反观强人工智能的发展，由于技术等相关原因，与之相关的研究进展处于长期停滞不前的状态。

3 人工智能的应用

3.1 翻译

目前的机器翻译还不尽如人意。各种科研机构和公司打算通过人工神经网络算法（即将经过一系列的运算，文字变成机器可以“理解”的表示形式进行翻译）为基础进行翻译，使翻译更加精准。

3.2 自动驾驶

自动驾驶汽车即汽车内的电脑在没有任何人的操作下，自动安全地操作机动车辆。该技术依靠GPS（全球定位系统）、雷达、视觉计算和监控装置协同合作来实现。2014年12月中下旬，谷歌公司发布产品会，首次针对具有自动驾驶功能的原型车成品进行公开展示，而且引发了比较大的轰动。2017年12月，北京市出台文件：自动驾驶汽车可在北京上路实测。

相比与人工智能的其他方面而言，人工智能驾驶汽车具有很大的风险隐患，但随着科学的发展与进步，自动驾驶汽车必将走入万千家庭的视线之中。

3.3 娱乐应用

人工智能也让我们的娱乐生活发生了翻天覆地的变化，起先的游戏可能仅仅局限于人类的操作，交互性并不强。但拥有了人工智能技术，计算机变得更加智能，而游戏中的人物设置也就变的更加灵活，为我们的交互式游戏铺平了道路。各大游戏厂商更是充分利用着人工智能带来新的可能性来制作游戏。

3.4 搜索排序最优化

人工智能在熟知了某一人的喜好方面，则会对搜索排序进行最优化处理，从而会大大的减少操作者的使用时间。

3.5 人类智能认知

通过对人工智能的研究，将进一步增进对人类自身的认识，尤其是对人脑方面的研究（逻辑推理和模糊判断）有很大帮助。

4 人工智能的影响

4.1 信息封锁

由于大数据技术的进一步提升，人工智能对人的喜好方面了解的会越来越准确，这样会在导致在获取信息时，永远只会得到自己最喜欢的信息，如图1所示。

如果你上网只看官方给的推送，你将永远也不知道外面会发生什么事，当然，若你获取不到外界信息，也就自然无法主动查询信息。

4.2 数据泄露

大数据也导致了数据泄露。

人工智能的最大特点是高速和准确，随着人工智能的普及化和强智能化，我们的数据被盗取的可能性也日益提升，在日常生活中，我们几乎都是在被监控之下（各种摄像头+各种传感器+各种监视器），而收集和整理则是电脑最擅长的工作。

我们日常生活中所用到的个性化服务（如网易云的个性化推荐）乃至普通服务，往往都是以个人信息的泄露作为代价（每一个软件都有隐私协议，在安装前都会提示，但是很少有人会认真去看）。在这个社会，获取一个人的信息易如反掌。

随着科技发展，我们存储的方式也渐渐由纸质化走向电子化，而电子化使得获取信息的方式更加多元，也更加容易被盗取。所有的数据被储存在一个地方，即数据库，相比纸质储存，电子储存更容易被盗取，也更容易不留痕迹，一旦数据被盗取，后果不堪想象。

4.3 真假陷阱

“缸中之脑”是希拉里·普特南（Hilary Putnam）于1981年在他的《Reason，Truth，and History》一书中，提出的一种假想，即“一名邪恶科学家将一个人的大脑切下放入一个可以供应大脑生活的容器中，然后给予这个大脑各种幻觉让这个大脑感觉自己处在现实生活中，如何证明你不是这种情况？”类似，如果给予一个人足够的信息来面临一种情况（包括感觉信息），如何知道这种情况是真是假的？（例如你正在通过VR设备与人交谈，如何证明对面的人是真的人而并非人工智能）

这种现象并非危言耸听，虽然目前这种情况不大会出现，但是已经有些东西或设备能进行一部分感官的欺骗了，不确定图形和VR设备（视觉欺骗）就是其中的一种。依照目前的科技，只要获得足够多的数据，通过个人举止和言行模仿一个人并非难事。

4.4 伦理关系

人工智能的发展很可能触及伦理底线，因为人工智能本身就是超前研究。目前已经出现了许多伦理问题（如算法歧视，机器人的权利问题，人工智能的安全性，隐私窃取等），因为人工智能对于我们而言不仅仅是一个简单的工具，人工智能是一个像人一样具有感知、认知、决策等能力的物质。将来，还有可能对人工智能进行伦理测试，要求人工智能的价值规范和需求与人一致。

4.5 機器翻译

目前机器翻译的标准仍然不达标，而机器翻译是人工智能的重要分支和最先应用领域，目前，机器翻译的问题为不能进行逻辑推理和模糊判断（目前也是一个关于人脑的研究方面），语言学家周海平在《机器翻译五十年》中指出：在人类对人类自己的语言模式尚不了解，无法确定大脑究竟如何对语言进行模糊识别与逻辑判断，所以自然语言处理与机器翻译也陷入了一些瓶颈。虽然计算机现在已经拥有了较强的自然语言理解能力，但是要求计算机翻译想达到“信、达、雅”的程度，目前看来还是不可能的。

5 结语

人工智能一直处于计算机技术的前沿，将来人工智能会对人们的工作、教育、科研等方面产生很大影响。科学研究讲究创新，但任何创新都会带有一定的风险。任何新生事物都不是一帆风顺的，人工智能亦是如此。尽管人工智能拥有诸多问题，甚至在某种程度上会对人类造成一定程度上的威胁，信息泄露便是其一，在此方面，一方面要求信息储存方加强信息管理，另一方面，个人也应将自己的数据处理到位，保证没有过多的信息泄露。但是作为科学研究者，应有一种乐观的态度，为人工智能的学习做贡献的同时，预防并完善人工智能。在未来，人工智能可能会解放人们大量的工作，从而让人们更好的专心研究更加高深的科技。此外，人工智能还会成为人类的伙伴，在各种层面上担当与人相同的职务。

参考文献

[1]人工智能（计算机科学的一个分支）百度百科{引用时间2017-5-1}.

[2]图片出自Eli Pariser的Ted演讲.

[3]张妮，徐文尚，王文文.人工智能技术发展及应用研究综述[J].煤矿机械，2009，20（2）：4-7.

[4]魏宏森，林尧瑞.人工智能的历史和现状[J].自然辩证法通讯，1981，（4）：47-55.

[5]顾险峰.人工智能的历史回顾和发展现状[J].自然杂志，2016，28（2）：157-166.