張珩 王曉茹

人工智能即讓機(jī)器實(shí)現(xiàn)人的智能。想象一下，通過(guò)人工智能，在未來(lái)我們每個(gè)人都能擁有一個(gè)像哆啦A夢(mèng)一樣智能的機(jī)器人。當(dāng)然，現(xiàn)在的人工智能還沒有達(dá)到那個(gè)程度。但是，它確實(shí)正在悄悄改變著你我的生活——智能家居、自動(dòng)駕駛、AI助手等，讓我們的生活更加便利。當(dāng)然，這些技術(shù)并不是突然出現(xiàn)的，在這之前有很多人做出了努力，下面就讓我們看看人工智能是如何一步一步進(jìn)化的吧！

一場(chǎng)特殊的會(huì)議

1956年的達(dá)特茅斯會(huì)議是公認(rèn)的人工智能的起源。麥卡錫將這個(gè)會(huì)議稱為 “人工智能夏季研討會(huì)”（Summer Research Project on Artificial Intelligence）。這個(gè)會(huì)議的目的是召集志同道合的人共同討論“人工智能”。會(huì)議足足開了兩個(gè)月，然而大家并沒有達(dá)成普遍的共識(shí)，但是在這個(gè)會(huì)議上“人工智能”這個(gè)名詞第一次被提出。因此，1956年也就成了人工智能元年。

心理治療師ELIZA

1966年，人類歷史上第一個(gè)聊天機(jī)器人ELIZA誕生了，它通過(guò)模仿羅杰斯學(xué)派心理治療師來(lái)與人類對(duì)話。如今看來(lái)，它的功能非常粗糙—ELIZA只接受文本輸入;從技術(shù)上來(lái)看，它并不理解對(duì)話，而只是通過(guò)模式匹配等技術(shù)，在有限的知識(shí)庫(kù)內(nèi)搜索合適的回答，只能與預(yù)先設(shè)定好的特定領(lǐng)域里的人聊天。但即使這樣，在當(dāng)時(shí)，很多人都不能確定ELIZA究竟是人還是程序。

在ELIZA誕生之后，又相繼出現(xiàn)了Parry（1975）、Shieber（1994）等社交機(jī)器人，這些社交機(jī)器人主要基于開發(fā)者手動(dòng)制定的一些規(guī)則，應(yīng)用范圍非常有限。

深藍(lán)vs卡斯帕羅夫

1997年5月，電腦深藍(lán)（Deep Blue）挑戰(zhàn)當(dāng)時(shí)的國(guó)際象棋世界冠軍，最終以3.5 ： 2.5擊敗卡斯帕羅夫。而在1996年2月10日，深藍(lán)首次挑戰(zhàn)卡斯帕羅夫時(shí)卻以2 ： 4落敗。作為國(guó)際象棋特級(jí)大師，卡斯帕羅夫從6歲開始下棋，22歲時(shí)便成了世界上最年輕的國(guó)際象棋世界冠軍，所以深藍(lán)第一次對(duì)弈輸給卡斯帕羅夫也在情理之中。

當(dāng)時(shí)深藍(lán)采用的是暴力搜索算法，簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是列舉出所有可能的棋位，然后從中找出最好的走法。深藍(lán)的搜索速度約為每秒5000萬(wàn)到1億個(gè)棋位，但這仍不足以打敗人類，因?yàn)樯钏{(lán)當(dāng)時(shí)并不具備自主學(xué)習(xí)功能，也不知道下棋的策略，隨機(jī)應(yīng)變能力也趕不上卡斯帕羅夫。之后，團(tuán)隊(duì)開始對(duì)深藍(lán)進(jìn)行升級(jí)改造，使其運(yùn)算速度達(dá)到了每秒3億棋位。雖然此時(shí)深藍(lán)仍然不具備自主學(xué)習(xí)能力，但是由于其計(jì)算速度足夠快—可以預(yù)判12步，而卡斯帕羅夫可以預(yù)判10步—能夠預(yù)判更多的步數(shù)意味著深藍(lán)能夠找出更好的應(yīng)對(duì)策略，每一步棋都能壓制卡斯帕羅夫，最終深藍(lán)靠著更強(qiáng)的計(jì)算能力戰(zhàn)勝了人類。

圍棋“少年”AlphaGo

2016年3月，AlphaGo擊敗了世界圍棋冠軍李世石，引起轟動(dòng)。圍棋在很長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi)都被認(rèn)為是機(jī)器不可能超越人類的領(lǐng)域。這是因?yàn)閲寰哂泻芨叩膹?fù)雜性，圍棋中的棋步組合比宇宙中的原子數(shù)量還多，而且每次落子對(duì)情勢(shì)的好壞也飄忽不定。因此，暴力搜索法、Alpha-beta剪枝、啟發(fā)式搜索的傳統(tǒng)人工智能方法在圍棋中很難奏效。

AlphaGo使用了蒙特卡洛樹搜索與評(píng)估網(wǎng)絡(luò)和走棋網(wǎng)絡(luò)兩個(gè)深度神經(jīng)網(wǎng)相結(jié)合的方法，其中一個(gè)是以估值網(wǎng)絡(luò)來(lái)評(píng)估大量的選點(diǎn)，而以走棋網(wǎng)絡(luò)來(lái)選擇落子。AlphaGo的神經(jīng)元共用48層，每一層都用不同的方式分析棋局，并且這些層相互傳遞信息。

戰(zhàn)勝李世石之后，AlphaGo又在中國(guó)烏鎮(zhèn)圍棋峰會(huì)上以3 ： 0戰(zhàn)勝了中國(guó)九段棋手柯潔。此后，DeepMind宣布AlphaGo將“退役”，不再參加任何圍棋比賽。2017年10月19日AlphaGo團(tuán)隊(duì)在《自然》雜志上發(fā)表了一篇文章，介紹了AlphaGo的最新版本AlphaGo Zero。這次的AlphaGo Zero沒有用到人類數(shù)據(jù)，而是通過(guò)自己和自己對(duì)戰(zhàn)來(lái)學(xué)習(xí)，在40天內(nèi)就超過(guò)了所有之前的版本。

貼心助手Google Assistant

2010年后，Siri等移動(dòng)端個(gè)人助手進(jìn)入大眾視野，人們不僅能通過(guò)語(yǔ)音操控自己的手機(jī)，還能與Siri對(duì)話聊天，科幻小說(shuō)中人類想象的語(yǔ)音控制成為了現(xiàn)實(shí)。

這些個(gè)人助手相對(duì)于早期的社交機(jī)器人來(lái)說(shuō)，在技術(shù)上有了很大的飛躍。它不再是僅僅基于開發(fā)者手動(dòng)制定的一些規(guī)則來(lái)“照本宣科”，而是借助了機(jī)器學(xué)習(xí)與自然語(yǔ)言處理等技術(shù)達(dá)到對(duì)語(yǔ)言文字的理解，分析文字中的情感，進(jìn)而能更好地解決實(shí)際應(yīng)用中復(fù)雜的場(chǎng)景。

2018年，在Google開發(fā)者大會(huì)上，Google的個(gè)人助理Google Assistant的一句“嗯哼”出乎了所有人的預(yù)料，引起了全場(chǎng)轟動(dòng)，個(gè)人助理的擬人程度上升到了一個(gè)新的層次。對(duì)人類來(lái)說(shuō)，說(shuō)出“嗯”“呃”之類隱含情感的語(yǔ)氣詞是再正常不過(guò)?？墒菍?duì)于機(jī)器而言，只有真正理解文字，并產(chǎn)生自己的情感，才能給出這樣的語(yǔ)句，而這在過(guò)去是一件難以做到的事情。

Google Assistant另一智能之處是它可以幫助用戶進(jìn)行電話預(yù)約。外賣訂餐時(shí)，只需要對(duì)Google Assistant交代清楚細(xì)節(jié)，它就會(huì)幫助用戶撥打電話，完成訂餐。顯然，Google Assistant成為了用戶的電子管家，AI語(yǔ)音助手相關(guān)技術(shù)邁上了新的臺(tái)階。

（責(zé)任編輯/岳萌 ?美術(shù)編輯/胡美巖）