跌宕起伏的人工智能

达特茅斯会议上讨论的议题也并非新鲜，实际上，多数的话题都是早已有之，这次会议也没有让大家形成统一的观点，此后这些人也经常互不认同。这样当然是有“坏处”的，因为到如今我们也实在不知道人工智能的严格定义，就连很多学者后来也说，自己研究了一辈子的事儿，后来才被发现和人工智能相关。但无论如何，这一次会议将众多之前涉及智能的议题，统一归结到了“人工智能”这四个字之下。从此之后，人工智能也成了所有智能相关研究的一个代名词。

在达特茅斯会议之后的十年间，人工智能取得了一定的发展，这一段可谓人工智能的黄金时期。例如阿瑟·萨缪尔研制的跳棋程序，就具有一定的自我学习能力，可以通过比赛来提升技艺。1962年，该程序打败了美国的一个州跳棋冠军——这个机器学习程序可以说是最早一代的AlphaGo。1970年左右，一个叫Shaky的机器人在斯坦福大学问世，这是世界上第一个自动机器人。

会下棋，能解字谜，会证明数学定理，还能说英语，人工智能的发展让不少科学家对未来充满了信心，以至于陷入了盲目乐观的境地。例如在1958年，赫伯特·西蒙就预测说，10年之内，计算机就能战胜世界象棋的冠军，这个预言当然没有实现，但西蒙也不死心，他后来又接着说：“不出20年，人类能做的，机器都能做。”这种乐观气氛也感染了艺术界，1968年，著名导演库布里克将克拉克的《2001：太空漫游》搬上银幕，这部小说创造出了一个叫作HAL的人工智能形象。但后来的事实狠狠地打了这位诺奖得主的脸。人工智能并非无敌，相反，它连一个看似简单的翻译都做不好。那个叫作Shaky的机器人，原本是准备替代士兵上战场的，但其实它的电池只能支持它活动十几分钟。

显然，对人工智能大加投入的美国军事部门对此非常失望——同样是巨资投入，人家那边都能把人送上月球了，你这边连模仿个人也还不行呢。于是政府大幅削减了投资，商业公司也开始放弃人工智能研究。反对者将人工智能称为炼金术一样的虚幻与欺骗行为，人工智能的发展进入了寒冬。

出现这一问题，大致有三个原因。首先是当时计算机的性能不足。虽然当时半导体发展方兴未艾，摩尔定律也横空出世，然而，硬件的落后导致早期很多程序无法在人工智能领域得到应用；其次，早期人工智能之所以能够取得发展，主要因为他们解决的是特定问题，对象少，复杂性低，然而一旦问题变复杂，机器也束手无策；最后是数据量严重缺失，在当时不可能找到足够大的数据库来支撑程序进行更复杂的学习。

20世纪80年代，人工智能开始摆脱先前的低谷，出现了一段复兴时期。这一期间最为热门的当属“专家系统”。当时，卡耐基·梅隆大学为DEC公司制造出了专家系统，据说这个专家系统可帮助DEC公司每年节约4000万美元左右的费用。在此之前，人工智能一直没有什么可靠的商业应用，而这种可以为商业公司节约成本的故事，自然成了发展人工智能的最大噱头之一。与此前不同，这一次走在前面的是在经济上崛起的日本。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，其目标是造出能够与人对话、翻译语言、解释图像，并且像人一样推理的机器。迫于竞争，英美国家也不得不再次投入到人工智能的研发之中。然而，专家系统注定也是一场雷声大雨点小的研究，其商业价值并没有想象的那么大，而这也注定了它的失败。

趋势的变化让人工智能一直起起落落，在其鼎盛期，许多人都认为人工智能可以改变世界，人工智能行业的从业者也可以得到更好的职位，更高的薪资。然而，一旦陷入衰落，人工智能又会成为最被厌弃、人人喊躲的行业。

不过，尽管以机器替代人这一思想为核心的人工智能实践受到了冲击，智能的发展却在20世纪70年代之后步入高潮。这种发展得益于和人工智能不同的另外一派——智能增强派所取得的巨大成果。智能增强的英文是intelligence amplification，简称IA，与人工智能的AI缩写正好相反。不仅如此，这两派的观点也基本是相反的：智能增强派不太相信机器能替代人类，他们只是想把技术作为人类智慧的延伸而已。与人工智能相比，这一派别的观点似乎更加务实，而且也更像是自古以来的智能思想的延续。从计算器到印刷术，这些都是人类智能的结果，也同时“增强”了人类的智能。

提倡这一理念的主要是一些早期的计算机先驱，其中最有名的一位，要数道格拉斯·恩格尔巴特。如今这位科学家以鼠标的发明而流芳百世，但实际上，超文本系统、计算机网络以及用户图形界面都与他密切相关。恩格尔巴特相信人机互动可以推动人类与技术的共同进化，他也成了这一理念的倡导者。

智能增强的发展要远远比人工智能顺利。1955年，在贝尔实验室发明了晶体管的威廉·肖克利回到老家帕洛阿托创办了肖克利晶体管公司，拉开了硅谷发展的序幕。之后从仙童到英特尔，半导体行业的快速发展为即将到来的计算机时代奠定了基础。在20世纪70年代，英特尔推出了第一款商用处理器，施乐中心推出了第一台个人电脑，互联网这个名字诞生了，比尔·盖茨和保罗·艾伦创办了微软公司。到了80年代，这种发展的局面似乎有增无减，苹果公司上市，微软推出了操作系统。到了20世纪的最后十年，整个世界都开始沉浸在互联网高速发展的狂欢之中。

当然，对于追求更高目标的人工智能派而言，这些技术的发展进步虽然带来了希望，但是无论是从计算能力还是数据量的角度，这些进步仍然不足以支撑起人工智能派的梦想。不过任何知识或者学科的发展都不是一帆风顺的，而且，所谓的鼎盛往往也蕴藏着风险，而低谷则可能正是一种革新的孕育期。就像在20世纪80年代，虽然专家系统一度风生水起达到全盛，但当时不受重视的神经网络，却正在孕育革命性的发展，而这种发展的威力，要到30年后才被我们普通人充分认知。除此之外，今日人工智能之所以能成为如此热门的行业，也离不开过去50年智能增强所带来的技术基础。

算法在革新，计算机硬件也在持续发展，个人电脑逐渐兴起，计算能力也不断取得突破。除此之外，互联网开始将全世界的电脑连接起来，一个新的世界正在被创造出来。1997年，在对互联网的乐观情绪即将陷入癫狂之时，IBM的“深蓝”打败了当时的国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，这成了20世纪末人工智能发展的最后一个重大事件。