一图带你了解人工智能简史

最原始的关于人工智能的研究，可以追溯到古希腊时期，以哲学家亚里士多德创立形式逻辑这一新学科为代表[1]。 数学家怀特海德（Whitehead）和罗素（Russell）在其名著《数学原理》中提出了数理逻辑理论，即符号逻辑。这一理论用数学中的符号方式研究人类思维形式化的规律。形式逻辑理论和数理逻辑理论奠定了人工智能的最原始的理论基础。随后维纳（Wiener）、香农（Shannon）、图灵（Turing）等人为人工智能的创立做出了杰出的贡献。1956年，在美国的达特茅斯会议上正式提出了人工智能这一概念并逐渐被大家广泛接受[3]。

图1-2 AI发展历程图

随后人工智能的发展出现了多次的低谷和复苏，经历了许多波折，在广大研究人员的共同努力下，不断突破其瓶颈，近年来其发展达到了增长和爆发期，大致的发展过程可以参见图 1 2。目前有非常多介绍AI发展历史的书籍，虽然大部分不是专业从事AI研究的人员所写，但是从科普的角度来看，对于AI的普及化和大众化具有非常重要的意义。如果还想更加深入了解AI的发展历史，有两本非常不错的书值得一读：第一本是北京大学谭营老师写的《人工智能之路》[4]，这本书的组织架构采用的是类似编年体史书的方式，它按照时间顺序给出了AI的发展历程；另外一本是尼克老师写的《人工智能简史》[5]，该书的架构类似纪事本末体，它围绕AI发展历史上的重大事件来介绍AI的发展历程。两本书的具体信息见书籍 1。

书籍 1 人工智能的发展历程经典书籍: (a) 人工智能之路 (谭营); (b) 人工智能简史 (尼克)

从AI的发展历程可以得到如下启示：1）AI的发展目前还远未达到成熟期，它仅仅是处于起步阶段。需要更多的人加入进来进行研究，拓展其边界，更新其架构。尤其应当注意，AI不等于机器学习，更加不是深度学习。这些充其量只是AI的冰山一角。2）AI是一个交叉性学科，它与数学、物理学、心理学、医学、电子学、计算机科学等学科广泛融合、深度交叉。因此，AI的发展离不开这些技术的突破和助力，如果没有物联网技术的进步、GPU技术的出现，那么就没有这次AI技术的爆发。所以学习AI技术的人，不能仅仅满足学习AI本身的内容，还应当对其它学科广泛了解。3）AI的发展历程是一个不断突破自我的过程。可想而知，未来AI技术的发展也不可能一帆风顺，也需要不断突破瓶颈。这一点必须有清醒的认识。这意味着AI的研究者必须不断更新自己的知识结构和前沿技术，时刻做到与时俱进，否则就容易落伍和被淘汰。4）AI是一个理论与应用并重的学科。AI技术的发展是在解决一个又一个实际问题中得以实现的，AI研究者既要学习其底层的数学理论，同时也要去解决现实生活中的具体问题，要在实践中检验理论的正确性并突破其局限性，从而不断改进已有的理论。如果仅仅停留在理论层面的研究，那就不能发挥AI改造世界、提升生产力的巨大威力，也就失去了AI本身的巨大魅力。总而言之，AI技术最终要落地，如果不能落地，那就是空中楼阁、镜花水月，就不能拥有自己的一席之地。一个优秀的AI研究人员，必然是一个理论与实践并重的人。

参考文献

1. 徐洁磐. 人工智能导论（第2版）[M]. 北京: 中国铁道出版社, 2021.

2. 王万森. 人工智能原理及其应用（第4版）[M]. 北京: 电子工业出版社, 2018.

3. 李德毅. 人工智能导论[M]. 北京: 中国科学技术出版社, 2018.

4. 谭营. 人工智能之路[M]. 北京: 清华大学出版社, 2019.

5. 尼克. 人工智能简史（第2版）[M]. 北京: 人民邮电出版社, 2021.

6. 马颂德, 张正友. 计算机视觉:计算理论与算法基础[M]. 北京: 科学出版社, 1998.

7. 郑南宁. 计算机视觉与模式识别[M]. 北京: 国防工业出版社, 1998.

8. 宗成庆. 统计自然语言处理[M]. 北京: 清华大学出版社, 2013.

9. 刘开瑛, 郭炳炎. 自然语言处理[M]. 北京: 科学出版社, 1991.

10. 高大启, 杨根兴.嗅觉模拟技术综述[J].电子学报,2001(S1):1749-1752.

11. 王党校, 焦健, 张玉茹,等. 计算机触觉:虚拟现实环境的力触觉建模和生成[J]. 计算机辅助设计与图形学学报, 2016,028(006):881-895.

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