大白话聊透人工智能AI进化史从只会算题到能聊会画机器到底经历了什么

引言：AI不是“突然火的”而是熬了70年的“老技术” 现在打开手机ChatGPT能陪你聊天写报告Midjourney能按你的想法画插画自动驾驶汽车能自己拐弯避障——好像AI是近几年突然“蹦出来”的黑科技。

但其实从人类第一次想让机器“像人一样思考”到今天AI已经走了近70年。

这70年里它既当过被捧上天的“未来明星”也两度跌入无人问津的“寒冬”；既靠算数学题起家又靠“读万卷书”学会了创作。

就像一个从牙牙学语的婴儿慢慢长成多才多艺的少年它的每一步成长都藏着人类对“智能”的执着探索。

今天就用大白话讲讲AI从1956年到2023年的“前世今生”。

一、1956-1970s：AI的“出生”与第一次“做梦” 1. 1956年：一场暑假会议给AI“上了户口” 1956年夏天美国达特茅斯学院开了个特别的“暑假班”8个科学家凑在一起聊了两个月主题是“如何让机器模拟人类智能”。

其中有个叫约翰·麦卡锡的年轻人第一次提出了“Artificial Intelligence”（人工智能）这个词——相当于给这个新领域起了名字这就是AI的“出生证”史称“达特茅斯会议”。

这群科学家当时信心爆棚麦卡锡甚至说“暑假就能搞定智能机器”。

会议上有两人还展示了世界上第一个AI程序“逻辑理论家”能自动证明数学定理就像给机器请了位“数学老师”。

会后麦卡锡和另一位科学家马文·明斯基在MIT建了第一个AI实验室算是给AI安了个“家”。

2. 早期AI：只会“照本宣科”的“做题家” 那时候的AI走的是“符号逻辑”路线——简单说就是把人类的知识变成一条条规则让机器照着推理。

比如想让机器识别“苹果”就得先告诉它：“圆形、红色、直径5-10厘米、带柄、能吃”少一个条件它就认不出来。

这期间也出了些有意思的尝试：1956年有人做了个跳棋程序能通过自我对弈学技巧还在电视上打败了人类玩家算是早期“机器学习”的雏形；1957年又发明了“感知器”这是AI的第一个“简易大脑”模仿人类神经元工作能分辨简单的图形。

但问题很快暴露了：机器只会处理“玩具级问题”。

比如算数学题还行可让它判断“下雨天要不要收衣服”它就懵了——因为这涉及“下雨大小、衣服是否怕湿、有没有人在家”等一堆常识根本没法全写成规则。

更头疼的是“组合爆炸”问题稍微复杂点计算量就呈指数级增长当时的计算机根本扛不住。

3. 第一次AI寒冬：“吹的牛”圆不上了 到了1970年代大家发现AI根本达不到预期。

1973年英国出了份《莱特希尔报告》直接批评AI“只会在实验室里折腾解决不了实际问题”。

这下投资方慌了美国国防部、英国政府纷纷砍经费很多AI项目直接停摆整个领域陷入沉寂——这就是AI的第一次“寒冬”相当于创业公司吹了大牛皮最后融不到钱了。

二、1970s末-1990s：AI换赛道“谋生”又摔了一跤 1. 专家系统：靠“抄专家笔记”逆袭 寒冬里科学家们换了个思路：既然做不了“全能选手”那就当“领域专家”。

于是“专家系统”诞生了——简单说就是把医生、工程师这些行业专家的经验一条条写成规则输进机器让机器替专家做简单决策。

比如有个叫MYCIN的医学AI专门诊断血液感染能根据症状推荐抗生素准确率比普通医生还高；还有个叫XCON的系统帮DEC公司配置服务器每年能省4000万美元。

这下企业看到了好处1980年代美国几乎所有大公司都搞起了AI团队日本还推出“第五代计算机计划”想造能推理的专用机器AI一下子又火了1988年产业估值冲到了几十亿美元。

2. 第二次AI寒冬：“死板专家”被抛弃 好景不长专家系统的毛病越来越明显。

首先是“知识难获取”要让老专家把一辈子的经验写成规则不仅费时间还容易遗漏；其次是“太死板”只要遇到规则外的情况就歇菜——比如MYCIN不知道“病人对青霉素过敏”就会瞎推荐；最后是“维护贵”市场一变化就得重新改几百上千条规则企业根本扛不住。

1987年AI再次被泼冷水企业纷纷撤资AI公司倒闭一大片第二次“寒冬”来了。

有意思的是这次寒冬里藏着转机：1986年有个叫杰弗里·辛顿的科学家改进了“反向传播算法”能让多层神经网络学会纠错；1989年另一位科学家杨立昆把“卷积神经网络”用到了手写数字识别上银行用它自动读支票已经能实际干活了。

只是当时没人想到这俩技术后来会引爆AI革命。

这章没有结束请点击下一页继续阅读！。

本文地址大白话聊透人工智能AI进化史从只会算题到能聊会画机器到底经历了什么来源 http://www.gxzglxs.com