凡是過往，皆為序章。

　　Past is prologue.

　　—莎士比亞《暴風雨》

　　人們對這句話有兩種理解。

　　一種理解是，過去已經預先決定了后續將要發生的事。因此，我相信，人工智能如何發展到今時今日的過程將決定我們在這個領域的未來方向。所以研究過去是值得的;

　　另一種是，過去其實無足輕重，大部分重大的事情接下來才會發生。我也認同這種理解。在人工智能領域，現在甚至連起步階段都算不上，我們還需要應對很多難題。

　　早期階段

　　John McCarthy 在1956年舉辦的Dartmouth會議上提出“人工智能”(artificial intelligence)這個詞。這份提案由多人共同完成，按照順序依次是達特茅斯學院的 John McCarthy、哈佛大學的 Marvin Minsky、IBM 的 Nathaniel Rochester 以及貝爾實驗室的 Claude Shannon。

　　John McCarthy在提案的導言里概括了一些人工智能的主題，包括如何讓計算機使用人類語言;如何利用神經元網絡;機器如何自我改進(學習或者進化);機器如何憑借自身的傳感器形成抽象畫面，以此來“觀察”世界等等。

　　他們可真是雄心勃勃!回想起來，當時全球只有為數不多的幾臺計算機，而且每臺最多也就只有幾十KB的內存。

　　當然，John McCarthy并不是第一位討論機器和“智能”的人。實際上，Alan Turing在此之前就已經撰寫和發表過相關文章，但并不是以“人工智能”這個詞去描述。他最廣為人知的著作是出版于1950年的《計算機器與智能》(Computing Machinery and Intelligence)。在這篇論文中，他介紹了“模仿游戲”(Imitation Game)，后來被稱為“圖靈測試”(Turing Test)。雖然論文題目包含了“智能”，但是正文里這個詞僅提到一次。這個詞是指嘗試制造模仿成年人的機器的人類智能。他相信機器可以像人類一樣思考的可能性，并在當時預測2000年這個目標可以達到。

　　在更早之前，一篇名為《智能機器》(Intelligent Machinery)的論文在1948年已經撰寫完成，但直到1970年才發表。

　　人工智能最初的靈感來源于人類表現和人類智能。我認為在最開始的60年，這個目標已經吸引了大量的研究人員進入該領域。但實際上，我們還沒有任何研究成果是接近這個目標的。這并非因為研究人員不夠努力，也不是他們不夠出色，而是實現這個目標過于艱難。

　　發展至今

　　正如圖靈所推論的一樣，人工智能的早期研究主要集中在幾乎不需要感知或行動的領域。當時在游戲方面有一些研究，利用鍵盤和打印機，人類動作可以輕松地輸入計算機或從計算機輸出。

　　編寫可以玩游戲的程序很快就衍生出了“樹搜索”的概念，這是很多早期人工智能實驗的關鍵，而且事實上，它現在已成為很多計算機科學的基本工具。

　　人們開發了一個“積木世界”的領域，可以探索所有類型的智能技術。1963年，美國麻省理工大學的Larry Roberts發表論文，展示了在精心設計的光照場景中，擁有平滑表面的積木的所有邊緣都可以復原。這可能是最早一篇關于計算機視覺的博士論文。

　　有人研究過在一個二維積木世界中利用虛擬機器人解決問題。這個機器人可以從積木堆頂部拾取木塊，或者將木塊放置至一個虛擬的一維空間里。

　　還有人研究自然語言理解領域，所有這些問題都在復雜的三維積木世界中尋求答案。

　　隨著時間推移，人們對人工智能分支領域特定問題的解決方案理解愈加深入，人工智能的子領域就有可能隨之發展起來。之后不久出現了新的研究課題。人工智能覆蓋的課題很廣泛，沒人能全部都了解。這些子領域包括：自然語言處理、搜索、游戲、神經元網絡、機器推理、統計機器學習、機器人技術、移動機器人技術、同步定位和繪圖、計算機視覺和圖片理解等等。

　　強人工智能或通用人工智能(AGI)

　　我認為媒體和那些非業內人士最近被一個名字搞糊涂了，他們稱之為強人工智能或通用人工智能。還有一些機構稱呼他們自己為AGI機構/公司。據我所知這個領域的進展微乎其微。這會使媒體和非業內人士產生誤解，以為現在才真正地推動與人類智慧水平相當的人工智能。然而，事實上成千上萬的人工智能研究人員已經在這個領域工作了62年， 并沒有突然出現拐點。

　　為什么寫這篇文章?

　　我是想澄清關于人工智能的一些混淆之處。

　　在我的下一篇博文中，我計劃概括地介紹如何建立一個全面的人工智能實體，這些都是我們現在尚未了解的知識。

　　新的博文的目的是：

　　?有些人認為超級人工智能的發生迫在眉睫，并對此表示憂慮。我希望打消他們這種憂慮。(但是，我知道，他們會享受這種令人毛骨悚然的想法，并會繼續不合理地炒作它)。

　　?提出可能對人工智能的未來產生真正影響的研究方向，并加快研究人員朝著這個方向開展工作的步伐。

　　?為了顯示人工智能研究的樂趣，鼓勵人們迎難而上，真正解決問題，而不僅僅是炫耀性的演示。

　　最后，我想引用Alan Turing在《計算機器與智能》中最后的一句話。即使是68年前的觀點，但放在今天，仍然適用。

　　我們的目光所及，只是不遠的前方;但是可以看到，那里有許多工作要做。

　　We can only see a short distance ahead, but we can see plenty there that needs to be done.