題記：一個有紙、筆和橡皮擦并且堅持嚴格的行為準則的人，實質上就是一臺通用圖靈機。

——艾倫·圖靈

人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。

人工智能是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，并生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。人工智能從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，可以設想，未來人工智能帶來的科技產品，將會是人類智慧的“容器”。人工智能可以對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智能不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。

說起人工智能和人類智慧的比拼，大家很容易就想起這件事：2016年，由谷歌公司旗下Deep Mind公司研發的圍棋人工智能程序“阿法狗（Alpha Go）”可謂“風光無限”。它先是在五番棋大戰中以4∶1輕松擊敗成名多年、也是當時位居世界圍棋等級分前十之列的韓國圍棋九段李世石。半年之后又逐一約戰當時世界上公認水平最高、戰力最強的圍棋高手，包括世界圍棋等級分第一的中國“天才少年”柯潔九段，并在快棋賽中連勝50場，除了因技術問題造成的一盤和棋外保持全勝戰績。圍棋曾在很長一段時間里被認為是人工智無法戰勝人類的領域，經此之后，也宣告“淪陷”。

柯潔與阿爾法圍棋人機大戰

面對阿法狗的勝利，科學界的評論者分成了兩大陣營。

一派是“悲觀派”，他們認為人工智能發展得太快了，甚至就要威脅到人類的安全了，常在文學作品、科幻電影中看到的機器人統治人類的“智械危機”甚至“黑客帝國”就要到來了。

另一派是“樂觀派”，認為即使能在圍棋領域戰勝最強的圍棋手，阿法狗和它所代表的超級計算程序仍距離真正的“人工智能”有一段距離。因為和它所表現出的學習、記憶和計算能力相比，阿法狗在“情感”和“思維”領域都還是一片空白。人類下圍棋輸給阿法狗就像人類跑不贏汽車一樣，至少在目前，人工智能還不會對人類的生存構成太大的威脅。

哪種觀點更符合實際呢？也很難下斷言。不過我們倒是可以一起梳理下人工智能在近幾十年里的發展，看看能不能從歷史發展進程中窺見一二。

人類關于人工智能的想象由來已久。早在我國古代的《列子·湯問》中就記載了西周時代一位名叫“偃師”的工匠制造出“智能機器人”，不但會說話還能歌善舞；古希臘著名數學家希羅也聲稱自己制造過一個類似“自動售貨機”的機器人，不過這些也僅僅限于傳說故事，是否屬實無從考證。

歷史上第一位真正提出人工智能原理的是英國數學家艾倫·麥席森·圖靈（Alan Mathison Turing），他全面分析了人的計算過程，把計算歸結為最簡單、最基本、最確定的操作動作，從而用一種簡單的方法來描述基本計算程序。這種簡單的方法是以一個抽象自動機概念為基礎的，其結果是：算法可計算函數就是這種自動機能計算的函數——這不僅給計算下了一個定義，而且第一次把計算和自動機聯系起來，對后世產生了巨大的影響，這種“自動機”后來被人們稱為“圖靈機”。圖靈還提出了一種用于判定機器是否具有智能的試驗方法，也就是我們現在經常說到的“圖靈測試”。

艾倫·麥席森·圖靈

圖靈測試（The Turing test）指測試者與被測試者（一個人和一臺機器）隔開的情況下，通過一些裝置（如鍵盤）向被測試者隨意提問。

進行多次測試后，如果機器讓平均每個參與者做出超過30%的誤判，那么這臺機器就通過了測試，并被認為具有人類智能。

圖靈通過這個思維試驗，能夠令人信服地說明“思考的機器”是可能的，圖靈測試也就成了在人工智能方面第一個比較嚴肅的提案。

“人工智能”這個詞真正出現于1956年（圖靈去世兩年之后）。多名來自數學、心理學、神經學、計算機科學與電氣工程等各種領域的學者聚集在美國的達特茅斯學院，討論如何用計算機模擬人的智能，并根據計算機學家約翰·麥卡錫（John Mc Carthy）的建議，正式把這一學科領域命名為“人工智能”。兩位認知心理學家赫伯特·西蒙和艾倫·紐厄爾作為心理學界的代表參加了這個具有歷史意義的會議，而且他們帶到會議上去的“邏輯理論家”是當時唯一可以工作的人工智能軟件。因此，西蒙、紐厄爾以及達特茅斯會議的發起人喬治·麥卡錫和馬文·明斯基被公認為是人工智能的奠基人，也被稱為“人工智能之父”。

麥卡錫和明斯基發起這個會議時的目標非常宏偉，是想通過十來個人用兩個月的共同努力設計出一臺具有真正智能的機器。事實上達特茅斯會議之后的幾年確實也算得上人工智能開發的黃金時代。他們使用著笨重的晶體管計算機，開發出了一系列堪稱神奇的AI應用：可以解決代數應用題，證明幾何定理，學習和使用英語……這些年輕的研究者在私下的交流和公開發表的論文中表達出相當樂觀的情緒。1970年，馬文·明斯基在一次演講中表示：“在3~8年的時間里我們將得到一臺具有人類平均智能的機器。”

圖源 pexls

也是在這個時期，第一個會和人聊天的機器人ELIZA被發明了出來，它會按照自己程序庫里被設定的答案和用戶對話。然而和我們現在會使用到的蘋果手機軟件Siri或者微軟小冰不同的是，ELIZA其實不知道自己在說什么。它只是按提前預設的套路與人類對話，或者只是用符合語法的方式將問題復述一遍。

人工智能的研發很快就碰到了瓶頸——一方面是計算機硬件跟不上，另一方面科學家們發現，一些看似十分簡單的任務，如人臉識別或在讓機器人控制自己在屋子里行走，實現起來卻極端困難。他們能夠做出來一個可以輕而易舉解決初中幾何題的AI，但它卻沒辦法控制自己的雙腳走出一個小房間。在20世紀80年代的著名科幻電影《星球大戰》系列中，兩個智能機器人形象或多或少也反映了當時人工智能在人們心目中的樣子：滑稽、忠誠、笨拙。

人工智能的兩大巨頭麥卡錫和明斯特也有了意見分歧。明斯特想要的人工智能，是真正能夠理解人類語言、懂得故事含義、和人類大腦并無二致的AI，甚至讓機器人和人類一樣做出一些并不是基于邏輯算法的判斷——或者說讓人工智能擁有“知覺”。他們這一派被稱為“蕪雜派”。相對應地，以麥卡錫為代表的另一派被稱為“簡約派”，他們并不想讓機器人擁有和人類一樣的思維方式，他們只想要一個能夠按照既定程序把問題解決的“機器”。

不過隨著計算機技術一日千里般的進步，以及人類腦神經科學的研究，20世紀80年代，另一種全新的思維方式出現了：他們相信，為了獲得真正的智能，機器必須具有軀體——它需要感知、移動、生存以及與這個世界交互。在這個時期，美國和日本都拍攝了大量以巨型機器人為主角的娛樂節目，其中最知名的，當然是我們這代人小時候沉迷不已的《變形金剛》系列和《百變雄獅系列》。

不過無論是“擎天柱”還是“威震天”，這些來自外星球的巨大機器人和我們所見到的人工智能還是至少有一點不同：他們頭腦中的“思維”和“情感”是與生俱來的，而不是人造的。

圖源 pexls

賦予機器真正的生命，并不是一件容易的事。不過隨著計算機硬件的進步速度，人工智能也迅速“成長”起來。按照摩爾定律（摩爾定律是英特爾創始人之一戈登·摩爾的經驗之談，其核心內容為：集成電路上可以容納的晶體管數目在大約每經過18個月便會增加一倍。），計算機的計算速度和內存容量每兩年翻一番。現在隨意一臺計算機的計算速度都已經是20世紀50年代麥卡錫所使用電腦的上千萬倍。在計算力迅速增強面前，很多之前看上去永遠解決不了的問題都已經迎刃而解了。

1997年5月11日，IBM公司生產的超級人工智能“深藍”在一場國際象棋比賽中，擊敗了世界冠軍卡斯帕羅夫。這也成為了人工智能進步的一個標志性的事件，甚至人們還編出了許多段子來渲染人工智能的恐怖。

1999年影片《黑客帝國》風靡全世界，或多或少反映了人們對人工智能“崇拜又害怕”的心理。在這部影片中，一名年輕的網絡黑客尼奧發現看似正常的現實世界實際上是由一個名為“矩陣”的計算機人工智能系統控制的，真實的人類早已成為人工智能的奴隸，被浸在營養液中成為生物電池。

不過此后的將近二十年里，人工智能始終也沒能表現出任何對人類的敵意——也有可能是我們早已被他們控制了。這些年里人們廣泛地認識到，許多研究AI需要解決的問題已經成為數學、經濟學和運籌學領域的研究課題。數學語言的共享不僅使AI可以與其他學科展開更高層次的合作，而且使研究結果更易于評估和證明，AI已成為一門更嚴格的科學分支。不過“人工智能統治人類”的話題，除了科幻圈以外，已經很少有人提到了。

然而阿法狗的出現，還是讓人們平添一層擔憂。這是因為它的設計突破了原本人工智能棋手不會模糊選點的禁區，而且會像人類那樣“思考”。那么假以時日，是不是真正的圖靈機就可以真的出現了呢？這種在智商上可以碾壓人類的人工智能，真的還會為我們服務嗎？

說到這里不得不提艾薩克·阿西莫夫，他是一位兼職科普作家的科學家。正是他在自己1950年出版的作品集《我，機器人》中提出了著名的“機器人三定律”，即：

第一定律：機器人不得傷害人類個體，或者目睹人類個體將遭受危險而袖手不管。

第二定律：機器人必須服從人給予它的命令，當該命令與第一定律沖突時例外。

第三定律：機器人在不違反第一、第二定律的情況下要盡可能保護自己的生存。